ĢIS Sprieguma Transformatora Intelligenta Uzturēšanas un Eksploatacijas Risinājums: Prognozējošs Tehniskais Uzturēšanas Sistēma Balstīta uz IoT

17yrs 700++ staff 108000m²+m² US$150,000,000+ China

1.Izšķīrējumi:
Parastie sprieguma transformatoru (ST) iekārtas gāzes izolētā sistēmā (GIS) bieži prasa manuālas pārbaudes ar augstu biežumu, kas rada trīs galvenus problēmu punktus:

Potenciālo kļūdu uzsmešanas aizvēlums: Gāzes izolētā struktūra (GIS) padara agrīnus kļūdas indikatorus, piemēram, iekšējo daļējo izplūdi (PD), mazas SF6 gāzes blītuma samazināšanos un neparastu temperatūras pieaugumu, grūti vizuāli novērojamus vai atklājamus ar parastiem paņēmieniem.
Zema reaģēšanas efektivitāte: Ilgas manuālas pārbaudes cikli (nedēļas/mēneši) nozīmē, ka nejaušas kļūdas, piemēram, izolācijas bojāšanās vai gāzes izplūde, bieži notiek bez brīdinājuma, veicinot neparedzētas pārtraukumus.
Augsti O&M izdevumi: Prognozējošie testi un regulārā apkope patērē lielu cilvēkresursu un materiālus, ar risku gan pārmērīgi, gan nepietiekami apkalpot.

2. Risinājums: IoT balstīta prognozējošā apkope sistēma
Šis risinājums, risinot šos izaicinājumus, izveido drošu uzraudzības tīklu, kas aptver visu GIS-ST dzīves ciklu:

(1) Visaptveroša jūtošā slānis:

Tiešs ievietojums: Iegult/pielikt augstas precizitātes sensorus galvenajos ST mezglus (piemēram, augsta sprieguma savienojumi, tuvākie atdalītāji, gāzes kompartimenta ķermenis):

Daļējās izplūdes (PD) sensori: Augstfrekvences CT vai superaugstfrekvences (UHF) sensori detektē reala laika izolācijas degradācijas signālus.
Gāzes blītuma un mitruma sensori: Nepārtraukti sekos SF6 gāzes spiediena, blītuma un mitruma maiņai.
Temperatūras sensori: Uzrauga neparastus temperatūras pieaugumu punktus vadošo savienojumu un ārējo korpusu līdz.

Uzticīga transmisija: Sensoru dati tiek transmitēti tiešlaikā, izmantojot ierīcē iegultos IoT vārtus ar rūpnieciskā standarta bezvadu/vaidu starpniecību uz mākoņa uzraudzības platformu, nodrošinot datu laicību un integritāti.

(2) AI balstīta analīze platforma:

Lielo datu integrācija: Platforma integrē reala laika uzraudzības datus ar daudzdimensiju informāciju, piemēram, vēsturiskā darbības/apkopes ieraksti, līdzīgu iekārtu kļūdu datubāzes un vides nosacījumi (ievades, temperatūra).
AI diagnostika:

Veidnes izvelšana: Automātiski identificē PD modelus (piemēram, plūstošas izplūdes, virsmas izplūdes), gāzes izplūdes tendences krāvas un temperatūras anomalijas korrelācijas kartes.
Deepprāves prognozēšana: Izmanto algoritmus, piemēram, LSTM un Random Forest, lai izveidotu kļūdu prognozēšanas modeļus, kvantitatīvi novērtējot komponentu veselības indeksus (HI) un atlikušo noderīgo dzīves ilgumu (RUL).
Tiešs agrīnais brīdinājums: Prognozē kritiskas kļūdas, piemēram, "izolatora virsmas izplūdes degradācija" vai "gāzes mikrozvēle dēļ seguma cauruma novecošanas" vismaz 7 dienas iepriekš, ar agrīna brīdinājuma precizitāti, kas pārsniedz 92%.

(3) Vizualizēts O&M panelis:

Panoramiska vizualizācija: Sniedz daudzlīmeņa (GIS iekārta, stāvoklis, individuāls ST) veselības statusa pārskatu, atbalstot vienā stāvoklī aktīvo ierakstu, reala laika datus, vēsturiskās tendences un brīdinājumu informāciju pārvaldību.
Inteligenta darba rindkopas izsniegšana: Izveido un izsniedz precīzas apkopes darba rindkopas, pamatojoties uz brīdinājuma līmeņiem un prognozēšanas rezultātiem (piemēram, "Fāzes A ST: Ieteikts PD pārbaudīt un seguma inspekciju veikt 3 dienu laikā"), optimizējot resursu piešķiršanu.
Zināšanu akumulācija: Automātiski ģenerē kļūdas analīzes ziņojumus, nepārtraukti veido O&M zināšanu bāzi un veicina modeļu optimizāciju.

3. Galvenie priekšrocības

Rādītājs	Improvement	Realizētā vērtība
Iekārtu uzticamība	≥40% samazinājums nejaušu kļūdu rādītājā	Preventa lielus pārtraukumus, nodrošina tīkla centrālās struktūras stabilitāti
O&M efektivitāte	35% samazinājums neplanētās remonta rindkopu skaitā	Darbinieki koncentrējas uz kritiskajiem apgabaliem, efektivitāte tiek vairākkārtēji paaugstināta
O&M izdevumi	≥25% samazinājums kopējos O&M izdevumos	Samazina neefektīvas pārbaudes un pārmērīgu apkalpošanu, optimizē aizstājēju daļu inventāru
Iekārtu pieejamība	≥99.9% gada kopējā pieejamība	Atbalsta tīkla augstos elektroenerģijas piegādes uzticamības mērķus
Lēmumu pieņemšana	Datu balstīta precīza lēmumu pieņemšana	Pāreja no "grafika balstītas apkopes" uz "precīzu apkopi", paplašina iekārtu dzīves ilgumu

4. Atsauces gadījums

500kV centrālās pārvades stacijas GIS iekārtu klasteris: Pēc sistēmas ieviešanas veiksmīgi sniedza agrīnus brīdinājumus par 3 potenciālajām ST izolācijas kļūdām (2 plūstošas izplūdes, 1 gāzes kompartimenta seguma anomalija), ar priekšlaiku 8-14 dienas, izvairot nozīmīgas ekonomiskas zaudējumus. Gada apkopes izdevumi tika samazināti par 28%, un iekārtu piespiešanas pārtraukumu biežums samazinājās līdz nullei.

07/11/2025

Ieteicams

Vairāk