Solusi Operasi dan Pemeliharaan Cerdas Trafo Tegangan GIS: Sistem Pemeliharaan Prediktif Berbasis IoT

1.Tantangan:​​
Trafo tegangan (VT) tradisional dalam peralatan GIS sering memerlukan inspeksi manual berfrekuensi tinggi, yang menimbulkan tiga titik kesulitan utama:

• ​Detectsi Tertunda dari Potensi Kegagalan:​​ Struktur tertutup gas-insulated (GIS) membuat indikator awal kerusakan seperti peluruhan parsial (PD) internal, penurunan kecil densitas gas SF6, dan kenaikan suhu abnormal sulit untuk dideteksi secara visual atau melalui metode konvensional.
• ​Efisiensi Respons Rendah:​​ Siklus inspeksi manual yang panjang (minggu/bulan) berarti kegagalan mendadak seperti pemutusan isolasi atau kebocoran gas sering terjadi tanpa peringatan, menyebabkan gangguan tak terencana.
• ​Biaya O&M Tinggi:​​ Pengujian preventif dan pemeliharaan rutin mengonsumsi banyak tenaga kerja dan sumber daya, dengan risiko over-maintenance dan under-maintenance.

​2. Solusi: Sistem Pemeliharaan Prediktif Berbasis IoT​
Menangani tantangan ini, solusi ini membangun jaringan pemantauan cerdas yang mencakup seluruh siklus hidup GIS-VT:

​​(1) Lapisan Sensing Komprehensif:​​

• ​Pengaturan Presisi:​​ Pasang/lampirkan sensor presisi tinggi pada node VT kunci (mis., koneksi tegangan tinggi, dekat spaser, badan kompartemen gas):
• Sensor Peluruhan Parsial (PD): Sensor CT frekuensi tinggi atau Ultra-High-Frequency (UHF) mendeteksi sinyal degradasi isolasi secara real-time.
• Sensor Densitas & Kelembaban Gas: Melacak perubahan tekanan, densitas, dan konten kelembaban gas SF6 secara terus menerus.
• Sensor Suhu: Memantau titik kenaikan suhu abnormal pada koneksi konduktor dan casing.
• ​Transmisi yang Andal:​​ Data sensor ditransmisikan secara real-time melalui gateway IoT yang tertanam di perangkat menggunakan jaringan nirkabel/fiber optik industri ke platform pemantauan cloud, memastikan ketepatan waktu dan integritas data.

​​(2) Platform Analisis Berbasis AI:​​

• ​Fusi Big Data:​​ Platform mengintegrasikan data pemantauan real-time dengan informasi multidimensi seperti catatan operasi/pemeliharaan historis, basis data kerusakan peralatan sejenis, dan kondisi lingkungan (beban, suhu).
• ​Mesin Diagnostik AI:​​
• Ekstraksi Fitur: Mengidentifikasi otomatis pola PD (mis., peluruhan mengambang, peluruhan permukaan), kurva tren kebocoran gas, dan peta korelasi anomali suhu.
• Prediksi Deep Learning: Menggunakan algoritma seperti LSTM dan Random Forest untuk membangun model prediksi kerusakan, menilai indeks kesehatan komponen (HI) dan umur guna sisa (RUL) secara kuantitatif.
• Peringatan Dini Presisi: Memprediksi kegagalan kritis seperti "degradasi peluruhan permukaan isolator" atau "kebocoran mikro gas karena penuaan cincin segel" setidaknya 7 hari sebelumnya, dengan akurasi peringatan dini melebihi 92%.

​​(3) Dasbor O&M Visual:​​

• ​Visualisasi Panoramik:​​ Menyediakan ikhtisar status kesehatan multi-level (peralatan GIS, bay, VT individual), mendukung manajemen satu atap dari catatan aset, data real-time, tren historis, dan informasi alarm.
• ​Pengiriman Work Order Cerdas:​​ Menghasilkan dan mengirim work order pemeliharaan presisi berdasarkan tingkat peringatan dan hasil prediksi (mis., "VT Fase A: Rekomendasikan pengujian ulang PD dan inspeksi segel dalam 3 hari"), mengoptimalkan alokasi sumber daya.
• ​Akumulasi Pengetahuan:​​ Menghasilkan laporan analisis kerusakan secara otomatis, membangun basis pengetahuan O&M secara berkelanjutan, dan mendorong optimasi model.

​3. Manfaat Utama​

​4. Kasus Referensi​

• ​Kluster Peralatan GIS Gardu Induk 500kV:​​ Setelah penyebaran sistem, berhasil memberikan peringatan dini untuk 3 potensi kerusakan isolasi VT (2 peluruhan mengambang, 1 anomali segel kompartemen gas), dengan lead time 8-14 hari, mencegah kerugian ekonomi signifikan. Biaya pemeliharaan tahunan berkurang 28%, dan frekuensi pemadaman paksa peralatan turun menjadi nol.