Soluzione di Manutenzione e Operazione Intelligente per Trasformatori di Tensione GIS: Sistema di Manutenzione Predittiva Basato su IoT

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1.Sfide:
I tradizionali trasformatori di tensione (VT) all'interno delle apparecchiature GIS spesso richiedono ispezioni manuali ad alta frequenza, presentando tre punti di dolore principali:

Rilevamento ritardato di potenziali guasti: La struttura chiusa a gas isolante (GIS) rende difficili da rilevare o individuare visivamente indicatori precoci di guasto come la scarica parziale (PD) interna, piccole diminuzioni della densità del gas SF6 e aumenti anomali di temperatura mediante metodi convenzionali.
Efficienza di risposta bassa: Cicli di ispezione manuale lunghi (settimane/mesi) significano che guasti improvvisi come il cedimento dell'isolamento o perdite di gas spesso si verificano senza preavviso, causando interruzioni non pianificate.
Costi elevati di O&M: I test preventivi e la manutenzione regolare consumano una quantità significativa di risorse umane e materiali, con rischi sia di sovramanutenzione che di sottomanutenzione.

2. Soluzione: Sistema di manutenzione predittiva basato su IoT
Per affrontare queste sfide, questa soluzione stabilisce una rete di monitoraggio intelligente che copre l'intero ciclo di vita dei GIS-VT:

(1) Strato di sensoristica complessivo:

Distribuzione precisa: Incorpora/attacca sensori ad alta precisione ai nodi chiave dei VT (ad esempio, connessioni ad alta tensione, vicino a separatori, corpo del compartimento di gas):

Sensori di scarica parziale (PD): Sensori CT ad alta frequenza o UHF (Ultra-High-Frequency) rilevano in tempo reale i segnali di degradazione dell'isolamento.
Sensori di densità e umidità del gas: Tracciano continuamente le variazioni di pressione, densità e contenuto di umidità del gas SF6.
Sensori di temperatura: Monitorano i punti di aumento anormale di temperatura nelle connessioni dei conduttori e nelle custodie.

Trasmissione affidabile: I dati dei sensori vengono trasmessi in tempo reale tramite gateway IoT integrati nei dispositivi utilizzando reti wireless/fibra ottica di livello industriale verso una piattaforma di monitoraggio cloud, garantendo la tempestività e l'integrità dei dati.

(2) Piattaforma di analisi alimentata dall'IA:

Fusione di big data: La piattaforma integra i dati di monitoraggio in tempo reale con informazioni multidimensionali come registri storici di operazioni/manutenzione, database di guasti di apparecchiature simili e condizioni ambientali (carico, temperatura).
Motore diagnostico IA:

Estrazione di caratteristiche: Identifica automaticamente schemi di PD (ad esempio, scariche galleggianti, scariche superficiali), curve di tendenza di perdita di gas e mappe di correlazione di anomalie termiche.
Predizione con apprendimento profondo: Utilizza algoritmi come LSTM e Random Forest per costruire modelli di previsione di guasti, valutando quantitativamente gli indici di salute dei componenti (HI) e la vita utile rimanente (RUL).
Allarme precoce preciso: Prevede guasti critici come "degradazione della scarica superficiale dell'isolatore" o "microperdita di gas dovuta all'invecchiamento dell'anello di tenuta" almeno 7 giorni in anticipo, con un tasso di accuratezza degli allarmi precoci superiore al 92%.

(3) Dashboard O&M visualizzato:

Visualizzazione panoramica: Fornisce panorami dello stato di salute a più livelli (apparecchiatura GIS, cella, singolo VT), supportando la gestione one-stop di registri di asset, dati in tempo reale, tendenze storiche e informazioni di allarme.
Dispatch intelligente degli ordini di lavoro: Genera e invia ordini di manutenzione precisi in base ai livelli di allarme e ai risultati delle previsioni (ad esempio, "VT fase A: Si consiglia di ripetere il test PD e l'ispezione della tenuta entro 3 giorni"), ottimizzando l'allocazione delle risorse.
Accumulo di conoscenze: Genera automaticamente rapporti di analisi dei guasti, costruisce continuamente una base di conoscenze O&M e guida l'ottimizzazione del modello.

3. Benefici chiave

Indicatore	Miglioramento	Valore realizzato
Affidabilità dell'apparecchiatura	≥40% riduzione del tasso di guasti improvvisi	Previene interruzioni importanti, garantisce la stabilità del back-bone della rete
Efficienza O&M	35% riduzione degli ordini di riparazione non pianificati	Il personale si concentra su aree critiche, l'efficienza è moltiplicata
Costi O&M	≥25% riduzione dei costi O&M complessivi	Riduce ispezioni inefficaci e sovramanutenzione, ottimizza l'inventario di pezzi di ricambio
Disponibilità dell'apparecchiatura	≥99,9% disponibilità complessiva annuale	Supporta gli obiettivi di alta affidabilità dell'approvvigionamento di energia della rete
Decision making	Decisioni precise basate sui dati	Passa dalla "manutenzione programmata" alla "manutenzione precisa", estende la vita dell'apparecchiatura

4. Caso di riferimento

Cluster di apparecchiature GIS della sottostazione hub a 500kV: Dopo lo schieramento del sistema, ha fornito con successo avvisi anticipati per 3 potenziali guasti di isolamento dei VT (2 scariche galleggianti, 1 anomalia di sigillatura del compartimento di gas), con tempi di anticipo di 8-14 giorni, evitando significative perdite economiche. I costi di manutenzione annuali sono stati ridotti del 28%, e la frequenza di interruzioni forzate dell'apparecchiatura è scesa a zero.

07/11/2025

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