GIS լուծման վիճակագրող ձեռքարկը բացատրող համակարգ՝ ինտելեկտուալ էքսպլուատացիայի և ապահովման համակարգ՝ հիմնված IoT-ի վրա IEE-Business

1.Առաջադրանքներ​​
従来の電圧変換器（VT）は、GIS装置内で高頻度の手動検査を必要とし、以下の3つの主要な課題があります。

• ​Հնարավոր կոտրման հետևանքների հետահայտումը ընթացիկ է​​ փակ գազային պաշտպանված կառուցվածք (GIS) սահմանափակում է վիճակի առաջին նշանները հայտնաբերելու հնարավորությունը, օրինակ՝ ներքին մասնակի էլեկտրական կանխահարվածքը (PD), փոքր SF6 գազի խտության կիրառումը և անսովոր ջերմաստիճանի աճը ոչ սովորական եղանակներով հայտնաբերելու հնարավորությունը։
• ​志强反应效率低：​长时间的手动检查周期（数周/数月）意味着绝缘击穿或气体泄漏等突发故障往往在没有预警的情况下发生，导致计划外停机。
• ​Մեծ Օ&M ծախսեր​​ 예방 테스트와 정기적인 유지 보수가 많은 인력과 자원을 소모하며, 과도한 유지 보수와 부족한 유지 보수의 위험이 있습니다.

​2. Լուծումը. IoT-հիմնական կանխատեսական սպասարկման համակարգ​
Այս առաջադրանքների հաղորդակցության համար այս լուծումը ստեղծում է ինտելեկտուալ դիտարկման ցանց, որը ծածկում է GIS-VT-ների ամբողջ կյանքի ցիկլը:

​​(1) Կամարդական գործողությունների շերտ​​

• ​Դիմակայացում բարձր ճշգրտությամբ​​ 高精度传感器嵌入/附着到关键VT节点（例如：高压连接、靠近间隔物、气室本体）：
• Partial Discharge (PD) Sensors: High-frequency CT or Ultra-High-Frequency (UHF) sensors detect real-time insulation degradation signals.
• Gas Density & Moisture Sensors: Continuously track changes in SF6 gas pressure, density, and moisture content.
• Temperature Sensors: Monitor abnormal temperature rise points at conductor connections and enclosures.
• ​Հավասարակշռության համար հավասարակշռություն​​ Sensor data is transmitted in real-time via device-embedded IoT gateways using industrial-grade wireless/fiber optic networks to a cloud monitoring platform, ensuring data timeliness and integrity.

​​(2) AI-Driven Analytics Platform:​​

• ​Big Data Fusion:​​ The platform integrates real-time monitoring data with multi-dimensional information such as historical operation/maintenance records, fault databases of similar equipment, and environmental conditions (load, temperature).
• ​AI Diagnostic Engine:​​
• Feature Extraction: Automatically identifies PD patterns (e.g., floating discharges, surface discharges), gas leakage trend curves, and temperature anomaly correlation maps.
• Deep Learning Prediction: Employs algorithms like LSTM and Random Forest to build fault prediction models, quantitatively assessing component health indices (HI) and remaining useful life (RUL).
• Precise Early Warning: Predicts critical failures like "insulator surface discharge degradation" or "gas micro-leakage due to seal ring aging" at least 7 days in advance, with an early warning accuracy rate exceeding 92%.

​​(3) Visualized O&M Dashboard:​​

• ​Panoramic Visualization:​​ Provides multi-level (GIS equipment, bay, individual VT) health status overviews, supporting one-stop management of asset records, real-time data, historical trends, and alarm information.
• ​Intelligent Work Order Dispatch:​​ Generates and dispatches precise maintenance work orders based on warning levels and prediction results (e.g., "Phase A VT: Recommend PD retesting and seal inspection within 3 days"), optimizing resource allocation.
• ​Knowledge Accumulation:​​ Automatically generates fault analysis reports, continuously builds an O&M knowledge base, and drives model optimization.

​3. Key Benefits​

​4. Reference Case​

• ​500kV Hub Substation GIS Equipment Cluster:​​ Following system deployment, successfully provided early warnings for 3 potential VT insulation faults (2 floating discharges, 1 gas compartment seal anomaly), with lead times of 8-14 days, averting significant economic losses. Annual maintenance costs reduced by 28%, and equipment forced outage frequency dropped to zero.