ಜೀಐಎಸ್ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆಂಟ್ ಓಪರೇಶನ್ ಮತ್ತು ಮೈನ್ಟೆನನ್ಸ್ ಪರಿಹಾರ: ಐಒಟ್ ಅನುಸಾರದ ಪ್ರದೇಶಾಂತಿಕ ಮೈನ್ಟೆನನ್ಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್

1.ಸಂದರ್ಭಗಳು:​​
ಜಿಇಎಸ್ ಉಪಕರಣದಲ್ಲಿನ ಪರಂಪರಾಗತ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳು (VTs) ಅನೇಕ ಹೈ-ಫ್ರೆಕ್ವೆನ್ಸಿ ಮಾನವ ನಿರೀಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬೇಕು ಕೊಡುತ್ತವೆ, ಇದರ ಮೂಲಕ ಮೂರು ಮುಖ್ಯ ದುಃಖ ಬಿಂದುಗಳು ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ:

• ​ಸಂಭಾವ್ಯ ದೋಷಗಳ ದುರ್ದಂತವಾದ ಶೋಧನೆ:​​ ಆವರಿಂದ ಆವರಿತ ಗ್ಯಾಸ್-ಅನ್ವಯಿತ ರಚನೆ (ಜಿಇಎಸ್) ಅಂತಃಸ್ಥ ಆಂಶಿಕ ವಿಚ್ಛೇದ (PD), ಸಣ್ಣ ಎಸ್ಎಫ್6 ಗ್ಯಾಸ್ ಘನತೆಯ ಕಡಿಮೆಯಾಗುವುದು ಮತ್ತು ಅಸಾಮಾನ್ಯ ತಾಪಮಾನದ ಹೆಚ್ಚಾಗುವುದನ್ನು ವಿಜ್ಞಾನಿಕ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಕಾಣುವುದು ಕ್ಷಿಪ್ರವಾಗಿ ಶೋಧಿಸುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
• ​ಕಡಿಮೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾ ಕ್ಷಮತೆ:​​ ದೀರ್ಘ ಮಾನವ ನಿರೀಕ್ಷಣ ಚಕ್ರಗಳು (ವಾರಗಳು/ತಿಂಗಳು) ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭ ಮಾಡುವುದು ವಿದ್ಯುತ್ ವಿವರಣೆಯ ವಿಕೇಂದ್ರತೆ ಅಥವಾ ಗ್ಯಾಸ್ ಲೀಕ್ ಮುಂತಾದ ದೋಷಗಳನ್ನು ಶೋಧಿಸಲು ಕಾರಣ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ನಿಲ್ದಾಣಗಳನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ​ಹೆಚ್ಚಿನ ಓ.ಮ್ ಖರ್ಚು:​​ ಪ್ರತಿರೋಧ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ನಿಯಮಿತ ರಕ್ಷಣಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾನವ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುತ್ತವೆ, ಇದರ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಿನ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ರಕ್ಷಣೆಯ ಆಧಾರಗಳು ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ.

​2. ಪರಿಹಾರ: IoT-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರದೇಶಿಕ ರಕ್ಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆ​
ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ದೂರ ಮಾಡಲು, ಈ ಪರಿಹಾರ ಜಿಇಎಸ್-ವಿಟಿಗಳ ಒಂದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀವನ ಚಕ್ರದ ಮೇಲೆ ಒಂದು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತಿನ ನಿರೀಕ್ಷಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ:

​​(1) ಸಂಪೂರ್ಣ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಲೆಯರ್:​​

• ​ನಿಖರ ವಿತರಣೆ:​​ ಪ್ರಮುಖ VT ನೋಡ್‌ಗಳಿಗೆ (ಉದಾ: ಉನ್ನತ-ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳು, ಸ್ಪೇಷರ್‌ಗಳ ಹತ್ತಿರ, ಗ್ಯಾಸ್ ಕಾಮ್ಪಾರ್ಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಶರೀರ) ಹೈ-ಪ್ರಿಸಿಷನ್ ಸೆನ್ಸರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಂತಿರುವುದು/ಜೋಡಿಸಿದ್ದು:
• ಆಂಶಿಕ ವಿಚ್ಛೇದ (PD) ಸೆನ್ಸರ್‌ಗಳು: ಹೈ-ಫ್ರೆಕ್ವೆನ್ಸಿ CT ಅಥವಾ ಅತಿ-ಉನ್ನತ-ಫ್ರೆಕ್ವೆನ್ಸಿ (UHF) ಸೆನ್ಸರ್‌ಗಳು ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯುತ್ ವಿವರಣೆಯ ಹ್ಯಾನಿಯನ್ ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಶೋಧಿಸುತ್ತವೆ.
• ಗ್ಯಾಸ್ ಘನತೆ ಮತ್ತು ನೀರು ಸೆನ್ಸರ್‌ಗಳು: ಎಸ್ಎಫ್6 ಗ್ಯಾಸ್ ದಬಲು, ಘನತೆ ಮತ್ತು ನೀರು ಪರಿಮಾಣದ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
• ತಾಪಮಾನ ಸೆನ್ಸರ್‌ಗಳು: ಕಣಡಕ ಸಂಪರ್ಕಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿತ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ತಾಪಮಾನದ ಹೆಚ್ಚಾಗುವುದನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ.
• ​ನಿಖರ ಸಂಚರಣೆ:​​ ಸೆನ್ಸರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವ್ಯವಸಾಯಿಕ ಗ್ರೇಡ್ ವೈರಿಯಲ್/ಫೈಬರ್ ಓಪ್ಟಿಕ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿ ಉಪಕರಣ-ನಿಂತಿರುವ IoT ಗೇಟ್ವೇಗಳ ಮೂಲಕ ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ಕಳ ನಿರೀಕ್ಷಣ ಪ್ಲಾಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗೆ ಸಂಚರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾದ ತಾತ್ಕಾಲಿಕತೆ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

​​(2) AI-ಆಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಪ್ಲಾಟ್‌ವರ್ಕ್:​​

• ​ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಸಂಯೋಜನೆ:​​ ಪ್ಲಾಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಮಯದ ನಿರೀಕ್ಷಣ ಡೇಟಾನ್ನು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಕಾರ್ಯ/ರಕ್ಷಣಾ ರೇಕೋರ್ಡ್ಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯ ಉಪಕರಣಗಳ ದೋಷ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು, ಮತ್ತು ಪರಿಸರದ ನಿಯಮಗಳು (ಲೋಡ್, ತಾಪಮಾನ) ಜಂಟಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
• ​AI ನಿದಾನ ಇಂಜಿನ್:​​
• ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ನಿಗಮನ: ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ PD ಪ್ಯಾಟರ್ನ್‌ಗಳನ್ನು (ಉದಾ: ಉತ್ಪ್ರವಹಿತ ವಿಚ್ಛೇದ, ಮೇಲ್ ಪೃಷ್ಠದ ವಿಚ್ಛೇದ), ಗ್ಯಾಸ್ ಲೀಕ್ ಪ್ರವರ್ಧನೆ ಚಿತ್ರಗಳು, ಮತ್ತು ತಾಪಮಾನ ವಿಚಿತ್ರ ಸಂಬಂಧ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.
• ದೀರ್ಘ ಶಿಕ್ಷಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: LSTM ಮತ್ತು ರೇಂಡಮ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್ ಜೊತೆ ಆಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿ ದೋಷ ಭವಿಷ್ಯದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂಶಗಳ ಆರೋಗ್ಯ ಸೂಚಕಗಳನ್ನು (HI) ಮತ್ತು ಉಳಿದ ಉಪಯೋಗದ ಕಾಲವನ್ನು (RUL) ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ನಿಖರ ಮುನ್ ಚೆತನಾ ಸೂಚನೆ: "ವಿದ್ಯುತ್ ವಿವರಣೆಯ ಮೇಲ್ ಪೃಷ್ಠದ ವಿಚ್ಛೇದ ಹ್ಯಾನಿಯನ್" ಅಥವಾ "ಸೀಲ್ ರಿಂಗ್ ಹಿನ್ನಿರುವಿಕೆಯಿಂದ ಗ್ಯಾಸ್ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಲೀಕ್" ಮುಂತಾದ ಮುಖ್ಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ 7 ದಿನಗಳ ಮುಂಚೆ ಭವಿಷ್ಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮುನ್ ಚೆತನಾ ಸೂಚನೆಯ ಸರಿಯಾದ ದರ 92% ಮೇಲೆ ಇರುತ್ತದೆ.

​​(3) ದೃಶ್ಯ ಓ.ಮ್ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್:​​

• ​ಪ್ಯಾನೋರಮಿಕ ದೃಶ್ಯ:​​ ಜಿಇಎಸ್ ಉಪಕರಣ, ಬಯ್, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾದ VT ಗಳ ಬಹು-ಮಟ್ಟದ ಆರೋಗ್ಯ ಸ್ಥಿತಿಯ ಮೊದಲ ದೃಶ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ರೇಕೋರ್ಡ್ಗಳನ್ನು, ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಮಯದ ಡೇಟಾ, ಐತಿಹಾಸಿಕ ಪ್ರವರ್ಧನೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅಂಕು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಂದು ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
• ​ಬುದ್ಧಿಮತ್ತಿನ ಕೆಲಸ ಆದೇಶ ವಿತರಣೆ:​​ ಚೆತನಾ ಮಟ್ಟಗಳ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ (ಉದಾ: "A ಫೇಸ್ VT: 3 ದಿನಗಳ ಮೇಲೆ PD ಪುನರ್ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಸೀಲ್ ನಿರೀಕ್ಷಣ ಸೂಚಿಸಲಾಗಿದೆ") ನಿಖರ ರಕ್ಷಣಾ ಕೆಲಸ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿ ವಿತರಿಸುತ್ತದೆ, ಸಾಧನ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಬೆಳೆಸುತ್ತದೆ.
• ​ಜ್ಞಾನ ಸಂಕಲನ:​​ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ದೋಷ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ವರದಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಓ.ಮ್ ಜ್ಞಾನ ಬೇಸ್‌ನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬೆಳೆಸುತ್ತದೆ.

​3. ಮುಖ್ಯ ಲಾಭಗಳು​

​4. ಪರಿಶೀಲಿತ ಉದಾಹರಣೆ​

• ​500kV ಹಬ್ ಸಬ್-ಸ್ಟೇಷನ್ ಜಿಇಎಸ್ ಉಪಕರಣ ಕ್ಲಸ್ಟರ್:​​ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಿರ್ದೇಶನದ ನಂತರ, 3 ಸಂಭಾವ್ಯ VT ವಿದ್ಯುತ್ ವಿವರಣೆ ದೋಷಗಳಿಗೆ (2 ಉತ್ಪ್ರವಹಿತ ವಿಚ್ಛೇದಗಳು, 1 ಗ್ಯಾಸ್ ಕಾಮ್ಪಾರ್ಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಸೀಲ್ ವಿಚ್ಛೇದ) ಮುಂಚೆ ಚೆತನಾ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಿದ್ದು, 8-14 ದಿನಗಳ ಮುಂಚೆ ಮುಖ್ಯ ಆರ್ಥಿಕ ನಷ್ಟಗಳನ್ನು ರಾಧಿಸಿದೆ. ವಾರ್ಷಿಕ ರಕ್ಷಣಾ ಖರ್ಚುಗಳು 28% ಕಡಿಮೆಯಾದವು, ಮತ್ತು ಉಪಕರಣದ ಬಲವಾದ ನಿಲ್ದಾಣ ಆವೃತ್ತಿ ಶೂನ್ಯ ಆಗಿದೆ.