Rješenje za pametno održavanje transformatora GIS napona: sustav prediktivnog održavanja temeljen na IoT-u

1.Izazovi:​​
Tradicionalni naponski transformatori (VT) unutar GIS opreme često zahtijevaju visokočeste ručne inspekcije, što dovodi do tri ključna problema:

• ​Zakasnelo otkrivanje potencijalnih propada:​​ Zatvorena gas-insulirana struktura (GIS) teško učini ranije pokazatelje grešaka, poput unutrašnjeg djelomičnog iskretanja (PD), malih padova gustoće SF6 plina i neobičnih porasta temperature, vizualno otkrivljivima ili pronađivima konvencionalnim metodama.
• ​Niska učinkovitost odgovora:​​ Dugi ciklusi ručnih inspekcija (nedelje/mjeseci) znače da iznenadni propadi, poput propada izolacije ili curenja plina, često se događaju bez upozorenja, što dovodi do nesplaniranih prekida.
• ​Visoke troškove O&M:​​ Preventivno testiranje i redovito održavanje potroše značajne ljudske snage i resurse, s rizicima kako previše tako i premalo održavanja.

​2. Rješenje: Sustav prediktivnog održavanja temeljen na IoT-u​
Rješavajući ove izazove, ovo rješenje uspostavlja pametnu mrežu nadzora koja obuhvaća cijeli životni vijek GIS-VT-ova:

​​(1) Kompleksni sloj senzora:​​

• ​Precizna implementacija:​​ Ugradite/primijenite visokoprecizne senzore na ključne čvorove VT-ova (npr., visokonaponske spojeve, blizu razmaknika, tijelo gasne komore):
• Senzori djelomičnog iskretanja (PD): Visokofrekventni CT ili Ultra Visokofrekventni (UHF) senzori detektiraju stvarnouremne signale degradacije izolacije.
• Senzori gustoće plina i vlage: Stalno pratite promjene u tlaku, gustoći i sadržaju vlage SF6 plina.
• Temperaturni senzori: Nadgledaju neobične točke porasta temperature na spojevima provodnika i oklopima.
• ​Pouzdano slanje:​​ Podaci senzora stvarnom putem se šalju preko uređaja ugrađenih IoT vrata pomoću industrijskih bežičnih/šipkovodnih mreža na cloud platformu za nadzor, osiguravajući prilanost i integritet podataka.

​​(2) Analitička platforma temeljena na AI-u:​​

• ​Fuzija velikih podataka:​​ Platforma integrira stvarnome vremenske podatke nadzora s višedimenzionalnim informacijama, poput povijesnih zapisa o radu/održavanju, baza podataka o greškama slične opreme i uvjeti okruženja (opterećenje, temperatura).
• ​AI dijagnostički motor:​​
• Izdvajanje značajki: Automatski prepoznaje uzorce PD (npr., lebdijoće iskre, površinsko iskretanje), trend krivulje curenja plina i karte korelacije anomalija temperature.
• Prognostika dubinskog učenja: Koristi algoritme poput LSTM i Random Forest za izgradnju modela predviđanja propada, kvantitativno procjenjujući indekse zdravlja komponenti (HI) i preostali korisni život (RUL).
• Tocno rano upozorenje: Predviđa ključne propade poput "degradacije površinskog iskretanja izolatora" ili "mikrocurenja plina zbog starjenja sigurnosnog prstena" najmanje 7 dana unaprijed, s preciznošću rane upozorenja većom od 92%.

​​(3) Vizualizirana O&M nadzorna ploča:​​

• ​Panoramska vizualizacija:​​ Pruža pregled stanja zdravlja na više razina (GIS oprema, sektor, pojedinačni VT), podržava jedinstveno upravljanje zapisnicima imovine, stvarnome vremenskim podacima, povijesnim trendovima i informacijama o alarmima.
• ​Pametno raspoređivanje narudžbi za održavanje:​​ Generira i raspoređuje precizne narudžbe za održavanje temeljene na razinama upozorenja i rezultatima predviđanja (npr., "VT faze A: Preporuka ponovnog testiranja PD i inspekcije sigurnosnog prstena unutar 3 dana"), optimizirajući dodjelu resursa.
• ​Akumulacija znanja:​​ Automatski generira izvještaje o analizi grešaka, stalno gradi bazu znanja za O&M i potiče optimizaciju modela.

​3. Ključni prednosti​

​4. Referentni primjer​

• ​Klaster GIS opreme 500kV hub podstanice:​​ Nakon implementacije sustava, uspješno su pružena rana upozorenja za 3 potencijalne propade izolacije VT-a (2 lebdijoće iskre, 1 anomalija sigurnosnog prstena gasne komore), s vremenom od 8-14 dana, spriječavajući značajne ekonomske gubitke. Godišnji troškovi održavanja smanjeni su za 28%, a frekvencija prisilnih prekida opreme smanjila se na nulu.