GIS напојни трансформатор Интелигентна оперативна и одржувачка решенија: Систем за предвидливо одржување базиран на IoT

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

1.Претставувања:
Традиционалните напонски трансформатори (VTs) во опремата GIS често бараат често ручно инспектирање, што претставува три основни проблеми:

Закашаното детектирање на потенцијални неисправности: Затворената гасна изолација (GIS) прави раните индикатори за неисправности како делови од парцијалниот разряд (PD), мали падови на густината на SF6 гас и нередовни температурски порастеви трудни за визуелно детектирање или откривање со конвенционални методи.
Ниска ефикасност на одговор: Долги циклуси на ручно инспектирање (недели/месеци) значат дека изненадни неисправности како повреда на изолацијата или протечки на гас често се случуваат без предупредување, што доведува до непланисани прекини.
Високи трошоци за одржување и поддршка (O&M): Превентивните тестови и рутинското одржување потрошуват значителни љубични и ресурси, со ризики од и прекумерно одржување и недостаточно одржување.

2. Решение: Систем за предвидливо одржување базиран на IoT
За да се справи со овие претставувања, ова решение го усведомува интелигентниот мрежен систем кој покрива целосниот животен период на GIS-VTs:

(1) Комплексен слој за сензори:

Прецизно поставување: Вградете/прикачете високо прецизни сензори на клучни VT чворови (на пример, високонапонски поврзани, близу спајачите, тело на гасна компартмента):

Сензори за парцијален разряд (PD): Сензори на висока фреквенција CT или ултрависока фреквенција (UHF) детектираат сигналите за реално време на деградација на изолацијата.
Сензори за густина на гас и влага: Непрекинато следат промени во притисокот, густината и содржината на влага на SF6 гас.
Сензори за температура: Мониторираат нередовни точки на повишена температура на поврзани проводници и облози.

Надежна трансмира: Податоците од сензорите се трансмираат во реално време преку вградени IoT портални алатки користејќи индустриски стандарди за безжична/волокнина мрежа до облачна платформа за мониторинг, што осигурува своевременост и целост на податоците.

(2) Платформа за анализа базирана на AI:

Фузиона на големи податоци: Платформата интегрира податоци за мониторинг во реално време со многодимензионални информации како историски записи за работа/одржување, бази на податоци за неисправности на слична опрема и услови на околина (оптера, температура).
Дијагностички двигач на AI:

Извлечување на карактеристики: Автоматски ги идентификува PD модели (на пример, пловечки разряди, површински разряди), трендови на протечка на гас и карти на корелација на температурска аномалија.
Прогноза на длабоко учеење: Користи алгоритми како LSTM и Random Forest за да се изградат модели за прогноза на неисправности, кои количествено ги проценуваат индексите на состојба на компонентите (HI) и остаточното корисно време (RUL).
Прецизна предупредување: Прогнозира критични неисправности како „деградација на површински разряд на изолатор“ или „микро-протечка на гас поради стареење на печатна прстенка“ на минимум 7 дена зарано, со точност на предупредување над 92%.

(3) Визуелна табла за одржување и управување (O&M):

Панорамска визуелизација: Предоставува преглед на состојбата на здравјето на многу нивоа (опрема GIS, бај, индивидуален VT), што поддржува едноставно управување на записите за активи, реалните податоци, историски трендови и информација за аларми.
Интelligentна испратка на нарачи: Генерира и испраща прецизни нарачки за одржување според нивоата на предупредување и резултатите од прогноза (на пример, „Фаза A VT: Преporачува PD повторна проверка и инспекција на печатни прстени во 3 дена“), оптимизира распределбата на ресурси.
Акмулација на знаење: Автоматски генерира извести за анализа на неисправности, непрекинато го гради базата на знаење за O&M и го стимулира оптимизирањето на модела.

3. Клучни предности

Индикатор	Подобрување	Реализирана вредност
Надежност на опремата	≥40% намалање на степенот на изненадни неисправности	Спира големи прекини, осигурува стабилност на грбот на мрежата
Ефикасност на O&M	35% намалање на нарачки за непланисани поправки	Персоналот се фокусира на критични области, ефикасноста се множи
Трошоци за O&M	≥25% намалање на общите трошоци за O&M	Намалува неефективни инспекции и прекумерно одржување, оптимизира запасите на запасни делови
Достапност на опремата	≥99.9% годишна целокупна достапност	Поддржува целите на висока надежност на снабдувањето со електрична енергија на мрежата
Донесување на одлуки	Донесување на одлуки базирани на податоци	Префрлени од „планисано одржување“ на „прецизно одржување“, продлабочува животот на опремата

4. Референтен случај

Кластер на опрема GIS на 500kV хаб подстанција: Послед следнувањето на системот, успешно биле дадени предупредувања за 3 потенцијални неисправности на VT изолација (2 пловечки разряди, 1 аномалија на печат на гасна компартмента), со предходни временски периоди од 8-14 дена, спречувајќи значајни економски губитоци. Трошоците за годишно одржување биле намалени за 28%, а фреквенцијата на принудени прекини на опремата се намалила до нула.

07/11/2025

Препорачано

Повеќе