Solution d'exploitation et de maintenance intelligente pour transformateur de tension GIS : Système de maintenance prédictive basé sur l'IoT

1.Défis:​​
Les transformateurs de tension (VT) traditionnels dans les équipements GIS nécessitent souvent des inspections manuelles à haute fréquence, présentant trois points de douleur principaux :

• ​Détection retardée des pannes potentielles :​​ La structure isolée par gaz (GIS) rend difficile la détection visuelle ou par des méthodes conventionnelles des indicateurs précoce de défauts tels que les décharges partielles internes (DP), les légères diminutions de la densité du gaz SF6 et les hausses anormales de température.
• ​Efficacité de réponse faible :​​ Les longs cycles d'inspection manuelle (semaines/mois) signifient que des pannes soudaines comme la rupture de l'isolation ou les fuites de gaz se produisent souvent sans avertissement, entraînant des arrêts non planifiés.
• ​Coûts d'exploitation et de maintenance élevés :​​ Les tests préventifs et la maintenance régulière consomment une quantité importante de main-d'œuvre et de ressources, avec des risques de sur-entretien et de sous-entretien.

​2. Solution : Système de maintenance prédictive basé sur l'IoT​
Pour répondre à ces défis, cette solution établit un réseau de surveillance intelligent couvrant l'ensemble du cycle de vie des GIS-VT :

​​(1) Couche de capteurs complète :​​

• ​Déploiement précis :​​ Intégrer/fixer des capteurs de haute précision aux nœuds VT clés (par exemple, les connexions haute tension, près des entretoises, le corps de la cellule de gaz) :
• Capteurs de décharge partielle (DP) : Des capteurs CT haute fréquence ou UHF détectent en temps réel les signaux de dégradation de l'isolation.
• Capteurs de densité de gaz et d'humidité : Suivent en continu les changements de pression, de densité et de teneur en humidité du gaz SF6.
• Capteurs de température : Surveillent les points de hausse anormale de température aux connexions conductrices et aux boîtiers.
• ​Transmission fiable :​​ Les données des capteurs sont transmises en temps réel via des passerelles IoT intégrées aux appareils, utilisant des réseaux sans fil/fibre optique industriels vers une plateforme de surveillance cloud, assurant la ponctualité et l'intégrité des données.

​​(2) Plateforme d'analyse alimentée par l'IA :​​

• ​Fusion de big data :​​ La plateforme intègre les données de surveillance en temps réel avec des informations multidimensionnelles telles que les historiques d'exploitation/entretien, les bases de données de pannes d'équipements similaires et les conditions environnementales (charge, température).
• ​Moteur de diagnostic IA :​​
• Extraction de caractéristiques : Identifie automatiquement les modèles de DP (par exemple, décharges flottantes, décharges de surface), les courbes de tendance de fuite de gaz et les cartes de corrélation d'anomalies de température.
• Prédiction par apprentissage profond : Utilise des algorithmes comme LSTM et Random Forest pour construire des modèles de prédiction de panne, évaluant quantitativement les indices de santé des composants (HI) et la durée de vie utile restante (RUL).
• Avertissement précoce précis : Prédit des pannes critiques comme "la dégradation de la décharge de surface de l'isolateur" ou "la micro-fuite de gaz due au vieillissement de l'anneau de joint" au moins 7 jours à l'avance, avec un taux de précision de l'avertissement précoce dépassant 92%.

​​(3) Tableau de bord O&M visualisé :​​

• ​Visualisation panoramique :​​ Fournit des aperçus de l'état de santé à plusieurs niveaux (équipement GIS, baie, VT individuel), soutenant la gestion en un seul point des dossiers d'actifs, des données en temps réel, des tendances historiques et des informations d'alarme.
• ​Dispatch intelligent des ordres de travail :​​ Génère et dispatche des ordres de travail d'entretien précis en fonction des niveaux d'avertissement et des résultats de prédiction (par exemple, "VT phase A : Recommandation de retest de DP et inspection de joint dans 3 jours"), optimisant l'allocation des ressources.
• ​Accumulation de connaissances :​​ Génère automatiquement des rapports d'analyse de pannes, construit continuellement une base de connaissances O&M et stimule l'optimisation des modèles.

​3. Avantages clés​

​4. Cas de référence​

• ​Cluster d'équipements GIS de la sous-station pivot 500 kV :​​ Suite au déploiement du système, a fourni des avertissements précoce pour 3 pannes potentielles d'isolation VT (2 décharges flottantes, 1 anomalie de joint de cellule de gaz), avec des délais de 8 à 14 jours, évitant des pertes économiques importantes. Les coûts annuels de maintenance ont été réduits de 28%, et la fréquence des arrêts forcés de l'équipement est tombée à zéro.