GIS電圧変換器インテリジェント運用保守ソリューション: IoTベースの予知保全システム

1.課題：​​
GIS装置内の従来の電圧変換器（VT）は、高頻度の手動点検を必要とし、以下の3つの主要な問題点があります。

• ​潜在的な故障の検出遅延：​​ 封閉されたガス絶縁構造（GIS）により、内部局部放電（PD）、微量のSF6ガス密度の低下、異常な温度上昇などの早期故障指標が視覚的にまたは従来の方法で発見するのが困難です。
• ​反応効率の低さ：​​ 長期間の手動点検サイクル（数週間/数ヶ月）により、絶縁破壊やガス漏れなどの突然の故障が予告なく発生し、計画外の停止につながることがあります。
• ​運用保守コストの高さ：​​ 予防試験と定期的なメンテナンスには多くの人件費とリソースが必要であり、過剰保守と不足保守の両方のリスクがあります。

​2. 解決策：IoTベースの予知保全システム​
これらの課題に対処するため、この解決策では、GIS-VTのライフサイクル全体をカバーするスマート監視ネットワークを確立します。

​​(1) 総合的なセンシング層：​​

• ​高精度展開：​​ 重要なVTノード（例：高電圧接続部、スペーサー近く、ガスコンパートメント本体）に高精度センサーを組み込む/取り付ける：
• 局部放電（PD）センサー： 高周波CTまたは超高周波（UHF）センサーを使用して、リアルタイムの絶縁劣化信号を検出します。
• ガス密度および湿度センサー： SF6ガスの圧力、密度、湿度の変化を継続的に追跡します。
• 温度センサー： コンダクタ接続部と筐体の異常な温度上昇点を監視します。
• ​信頼性のある伝送：​​ センサーデータは、産業用グレードの無線/光ファイバーネットワークを使用してデバイス内蔵のIoTゲートウェイを通じてクラウド監視プラットフォームにリアルタイムで送信され、データのタイムリーさと整合性が確保されます。

​​(2) AI駆動型分析プラットフォーム：​​

• ​ビッグデータ統合：​​ プラットフォームは、リアルタイム監視データと歴史的な運転/保守記録、同種設備の故障データベース、環境条件（負荷、温度）などの多次元情報を統合します。
• ​AI診断エンジン：​​
• 特徴抽出： 局部放電パターン（例：浮遊放電、表面放電）、ガス漏れトレンド曲線、温度異常相関マップを自動的に識別します。
• 深層学習による予測： LSTMやランダムフォレストなどのアルゴリズムを使用して故障予測モデルを構築し、部品の健康指標（HI）と残存使用可能寿命（RUL）を定量的に評価します。
• 正確な早期警告： 「絶縁表面放電劣化」や「シールリングの劣化によるガス微漏れ」などの重大な故障を少なくとも7日前に予測し、早期警告の正確性は92%以上です。

​​(3) 可視化O&Mダッシュボード：​​

• ​パノラミック可視化：​​ 多レベル（GIS設備、ベイ、個々のVT）の健康状態の概要を提供し、資産記録、リアルタイムデータ、履歴トレンド、警報情報の一元管理をサポートします。
• ​インテリジェントな作業命令配信：​​ 警告レベルと予測結果に基づいて正確なメンテナンス作業命令を生成および配信します（例：「フェーズA VT：3日以内にPD再試験とシール検査を推奨」）、リソースの最適な割り当てを実現します。
• ​知識蓄積：​​ 故障分析レポートを自動生成し、O&M知識ベースを継続的に構築し、モデルの最適化を促進します。

​3. 主要な利点​

​4. 参考事例​

• ​500kVハブ変電所GIS設備群：​​ システム導入後、3つの潜在的なVT絶縁故障（2つの浮遊放電、1つのガスコンパートメントシール異常）について8〜14日前に早期警告を行い、大きな経済的損失を回避しました。年間維持費用は28%削減され、設備の強制停止頻度はゼロとなりました。