Penyelesaian Pemeliharaan dan Operasi Cerdas bagi Transformator Voltan GIS: Sistem Pemeliharaan Prediktif Berdasarkan IoT

1.Cabar:​​
Penjana tegangan tradisional (VTs) dalam peralatan GIS sering memerlukan pemeriksaan manual berfrekuensi tinggi, yang menunjukkan tiga masalah utama:

• ​Pengesanan Kegagalan Potensial yang Tertunda:​​ Struktur GIS yang terisolasi membuat petunjuk awal kerusakan seperti peluruhan separa (PD), penurunan kepadatan gas SF6 yang kecil, dan kenaikan suhu abnormal sulit untuk dikesan secara visual atau melalui kaedah konvensional.
• ​Kesan Balas Efisiensi Rendah:​​ Siklus pemeriksaan manual yang panjang (minggu/bulan) bermakna kegagalan tiba-tiba seperti pemecahan isolasi atau kebocoran gas sering berlaku tanpa peringatan, menyebabkan gangguan tidak terancang.
• ​Kos O&M Tinggi:​​ Ujian pencegahan dan penyelenggaraan rutin menghabiskan banyak tenaga manusia dan sumber, dengan risiko kedua-dua pemeliharaan berlebihan dan kurang pemeliharaan.

​2. Penyelesaian: Sistem Penyelenggaraan Prediktif Berdasarkan IoT​
Menangani cabaran-cabaran ini, penyelesaian ini menubuhkan rangkaian pemantauan pintar yang merangkumi seluruh siklus hidup GIS-VTs:

​​(1) Lapisan Sensing Komprehensif:​​

• ​Pelaksanaan Presisi:​​ Benamkan/pasangkan sensor presisi tinggi pada nod VT utama (contohnya, sambungan tegangan tinggi, dekat pemisah, badan kompartmen gas):
• Sensor Peluruhan Separu (PD): Sensor CT frekuensi tinggi atau Ultra-High-Frequency (UHF) mendeteksi isyarat degradasi isolasi secara real-time.
• Sensor Kepadatan & Kelembapan Gas: Terus-menerus melacak perubahan tekanan, kepadatan, dan kandungan kelembapan gas SF6.
• Sensor Suhu: Memantau titik kenaikan suhu abnormal pada sambungan konduktor dan enklosur.
• ​Penghantaran Handal:​​ Data sensor dihantar secara real-time melalui gerbang IoT tertanam menggunakan rangkaian nirkabel/fiber optik industri ke platform pemantauan awan, memastikan ketepatan waktu dan integriti data.

​​(2) Platform Analisis Berkuasa AI:​​

• ​Fusi Data Besar:​​ Platform ini mengintegrasikan data pemantauan real-time dengan maklumat multi-dimensi seperti rekod operasi/perawatan sejarah, pangkalan data kesalahan peralatan serupa, dan keadaan persekitaran (beban, suhu).
• ​Mesin Diagnostik AI:​​
• Pengekstrakan Ciri: Mengenal pasti pola PD (contohnya, peluruhan mengapung, peluruhan permukaan), graf trend kebocoran gas, dan peta korelasi anoman suhu secara automatik.
• Ramalan Pembelajaran Dalam: Menggunakan algoritma seperti LSTM dan Random Forest untuk membina model ramalan kesalahan, menilai indeks kesihatan komponen (HI) dan hayat berguna yang masih ada (RUL) secara kuantitatif.
• Peringatan Awal Tepat: Meramalkan kegagalan kritis seperti "degradasi peluruhan permukaan insulator" atau "kebocoran gas mikro akibat penuaan cincin segel" setidaknya 7 hari sebelumnya, dengan kadar ketepatan peringatan awal melebihi 92%.

​​(3) Papan Pemantauan O&M Visual:​​

• ​Visualisasi Panoramik:​​ Menyediakan gambaran status kesihatan multilevel (peralatan GIS, bay, VT individu), menyokong pengurusan satu-stop catatan aset, data real-time, trend sejarah, dan maklumat alarm.
• ​Penghantaran Surat Kerja Pintar:​​ Menghasilkan dan menghantar surat kerja penyelenggaraan tepat berdasarkan tahap peringatan dan hasil ramalan (contohnya, "VT Fasa A: Cadangkan ujian semula PD dan pemeriksaan segel dalam 3 hari"), mengoptimumkan alokasi sumber.
• ​Penimbunan Pengetahuan:​​ Menghasilkan laporan analisis kesalahan secara automatik, terus-menerus membangun pangkalan pengetahuan O&M, dan mendorong pengoptimuman model.

​3. Manfaat Utama​

​4. Kes Kasus Rujukan​

• ​Kluster Peralatan GIS Substasiun Hub 500kV:​​ Selepas pemasangan sistem, berjaya memberikan peringatan awal untuk 3 potensi kesalahan isolasi VT (2 peluruhan mengapung, 1 anomali segel kompartmen gas), dengan masa unggul 8-14 hari, mengelakkan kerugian ekonomi yang signifikan. Kos penyelenggaraan tahunan berkurang sebanyak 28%, dan frekuensi gangguan paksa peralatan turun menjadi sifar.