Solución de operación e mantemento inteligente para transformadores de voltaxe GIS: Sistema de mantemento predictivo baseado en IoT

1.Desafíos:​​
Os transformadores de tensión (VT) tradicionais dentro do equipo GIS adoitan requireir inspeccións manuais de alta frecuencia, presentando tres puntos críticos de dor:

• ​Detección Tardía de Fallos Potenciais:​​ A estrutura aislada a gas (GIS) fai que os indicadores iniciais de fallo, como a descarga parcial interna (PD), diminucións menores na densidade do gas SF6 e aumentos anómalos de temperatura, sexan difíciles de detectar visualmente ou mediante métodos convencionais.
• ​Baixa Eficiencia de Resposta:​​ Os ciclos de inspección manual prolongados (semanas/meses) significan que fallos súbitos como a rotura da aislación ou as fugas de gas ocorran sen aviso, levando a interrupcións non planificadas.
• ​Alto Custo de O&M:​​ As probas preventivas e a manutención rutinaria consumen unha cantidade significativa de man de obra e recursos, con riscos tanto de sobremantemento como de submantemento.

​2. Solución: Sistema de Mantemento Predictivo Basado en IoT​
Para abordar estes desafíos, esta solución establece unha rede de monitorización intelixente que cubre todo o ciclo de vida dos GIS-VTs:

​​(1) Capa de Sensores Completos:​​

• ​Implementación Precisa:​​ Incorporar/adir sensores de alta precisión a nodos clave de VT (por exemplo, conexións de alta tensión, preto de espaciadores, corpo do compartimento de gas):
• Sensores de Descarga Parcial (PD): Sensores CT de alta frecuencia ou Ultra Alta Frecuencia (UHF) detectan señales de degradación da aislación en tempo real.
• Sensores de Densidade e Humidade do Gas: Rastrean continuamente cambios na presión, densidade e contido de humidade do gas SF6.
• Sensores de Temperatura: Monitorizan puntos de aumento anómalo de temperatura nas conexións de conductores e nas caixas.
• ​Transmisión Confiábel:​​ Os datos dos sensores transmitense en tempo real a través de portais IoT incorporados nos dispositivos, utilizando redes inalámbricas/fibras ópticas de grado industrial a unha plataforma de monitorización na nube, asegurando a oportunidade e integridade dos datos.

​​(2) Plataforma de Análise Baseada en IA:​​

• ​Fusión de Datos Grandes:​​ A plataforma integra datos de monitorización en tempo real con información multidimensional como rexistros históricos de operación/manutención, bases de datos de fallos de equipos similares e condicións ambientais (carga, temperatura).
• ​Motor Diagnóstico de IA:​​
• Extracción de Características: Identifica automaticamente patróns de PD (por exemplo, descargas flotantes, descargas superficiais), curvas de tendencia de fuga de gas e mapas de correlación de anomalias de temperatura.
• Predicción de Aprendizaxe Profunda: Emprega algoritmos como LSTM e Bosque Aleatorio para construír modelos de predicción de fallos, avaliando de xeito cuantitativo índices de saúde do compoñente (HI) e vida útil restante (RUL).
• Alerta Precoz Precisa: Predice fallos críticos como "degradación da descarga superficial do aislador" ou "microfuga de gas debido ao envellecemento do anel de xunto" polo menos 7 días con antelación, cunha taxa de precisión de alerta precoz superior ao 92%.

​​(3) Tablero de O&M Visualizado:​​

• ​Visualización Panorámica:​​ Proporciona visións xerais do estado de saúde en múltiples niveis (equipo GIS, baia, VT individual), admitindo a xestión integrada de rexistros de activos, datos en tempo real, tendencias históricas e información de alarmas.
• ​Despacho Intelixente de Ordes de Traballo:​​ Xera e despacha ordes de mantemento precisas baseadas en niveis de alerta e resultados de predicción (por exemplo, "VT de fase A: Recoméndase a repetición da proba de PD e a inspección do xunto no prazo de 3 días"), optimizando a asignación de recursos.
• ​Acumulación de Conocementos:​​ Xera automáticamente informes de análise de fallos, constrúe continuamente unha base de coñecementos de O&M e impúlsa a optimización do modelo.

​3. Beneficios Clave​

​4. Caso de Referencia​

• ​Conxunto de Equipos GIS de Subestación Central de 500kV:​​ Despois da implementación do sistema, proporcionou alertas tempranas para 3 posibles fallos de aislación de VT (2 descargas flotantes, 1 anomalía de xunto de compartimento de gas), con antelacións de 8-14 días, evitando perdas económicas significativas. Os custos de mantemento anuais reducíronse en un 28%, e a frecuencia de interrupcións forzadas do equipo reduciuse a cero.