GIS वोल्टेज ट्रान्सफार्मर इंटेलिजेंट ऑपरेशन एंड मेन्टेनेन्स सॉल्यूशन: IoT-आधारित प्रीडिक्टिव मेन्टेनेन्स सिस्टम

1.चुनौतीहरू:​​
पारम्परिक वोल्टेज ट्रान्सफार्मरहरू (VTs) जसको भित्र गैस-इन्सुलेटेड संरचना (GIS) उपकरणहरू छन्, यसमा अक्सर उच्च आवृत्तिक मानवीय तथ्याङ्क आवश्यक हुन्छ, यसले तीन प्रमुख दुःखदायी बिन्दुहरू प्रस्तुत गर्छ:

• ​सम्भाव्य विफलताको देरी खोज:​​ बन्द गैस-इन्सुलेटेड संरचना (GIS) भित्र आन्तरिक आंशिक डिस्चार्ज (PD), लघु SF6 गैस घनत्वको गिरावट, र असाधारण तापक्रमको वृद्धि यी आरंभिक दोष चिह्नहरू दृश्य र रुतुनी विधिहरूबाट पत्ता लगाउन सामान्यतया कठिन छ।
• ​कम जवाफ देखि दिने कुशलता:​​ लामो मानवीय तथ्याङ्क चक्र (हप्ता/महिना) भित्र अकस्मात विफलताहरू जस्तै इन्सुलेशन टुट्ने वा गैस लीक यी घटनाहरू बिन चेतावनीमा घट्न सक्छ, यसले अप्रत्याशित अवस्थापन ल्याउँछ।
• ​उच्च O&M खर्च:​​ रोकथामी परीक्षण र नियमित रक्षणावधि अत्यधिक मानवशक्ति र संसाधनहरू खर्च गर्छ, यसमा अत्यधिक रक्षणावधि र अपर्याप्त रक्षणावधि दुवैको झुकाव छ।

​2. समाधान: IoT-आधारित पूर्वानुमान रक्षणावधि प्रणाली​
यी चुनौतीहरूलाई सम्बोधन गर्दै, यो समाधान GIS-VTs को पूरा जीवनकाल ढक्ने एक बुद्धिमत्तामा निगरानी नेटवर्क स्थापना गर्छ:

​​(1) समग्र सेन्सिंग परत:​​

• ​परिशुद्ध तयारी:​​ महत्वपूर्ण VT नोडहरू (जस्तै, उच्च वोल्टेज संयोजन, निकट विस्तार, गैस कक्ष शरीर) मा उच्च-परिशुद्ध सेन्सरहरू लगाउनु वा जोड्नु:
• आंशिक डिस्चार्ज (PD) सेन्सरहरू: उच्च आवृत्तिक CT वा अत्यधिक उच्च आवृत्तिक (UHF) सेन्सरहरू वास्तविक समयमा इन्सुलेशन अपक्षय संकेतहरू खोज्छन्।
• गैस घनत्व र आर्द्रता सेन्सरहरू: SF6 गैस दबाव, घनत्व, र आर्द्रता सामग्रीको परिवर्तनहरू निरन्तर ट्रैक गर्छन्।
• तापक्रम सेन्सरहरू: चालक संयोजन र बाह्य ढाँचामा असाधारण तापक्रम वृद्धि बिन्दुहरू निगरानी गर्छन्।
• ​ठूलो भरोसामा ट्रान्समिशन:​​ सेन्सर डाटा औद्योगिक ग्रेड वायरलेस/फाइबर ऑप्टिक नेटवर्क प्रयोग गरी डिभाइस-समावेशी IoT गेटवे द्वारा वास्तविक समयमा क्लाउड निगरानी प्लेटफार्ममा ट्रान्समिट गरिन्छ, यसले डाटाको समयबद्धता र पूर्णता सुनिश्चित गर्छ।

​​(2) AI-शक्तिशाली विश्लेषण प्लेटफार्म:​​

• ​बिग डाटा फ्युजन:​​ प्लेटफार्म वास्तविक समयमा निगरानी डाटालाई ऐतिहासिक संचालन/रक्षणावधि रेकर्ड, समान उपकरणको दोष डाटाबेस, र पर्यावरणीय स्थितिहरू (लोड, तापक्रम) जस्ता बहु-आयामी जानकारी साथ एकीकृत गर्छ।
• ​AI निदान इंजन:​​
• विशेषताहरूको निकाल: वातावरण डिस्चार्ज (जस्तै, तैराको डिस्चार्ज, सतह डिस्चार्ज), गैस लीक रेखाचित्र, र तापक्रम विसंगति सहसंबंध चित्रहरू वास्तविक समयमा पहिचान गर्छ।
• गहिरो शिक्षण अनुमान: LSTM र Random Forest जस्ता एल्गोरिदम प्रयोग गरी दोष अनुमान मॉडेल बनाउँदछ, यसले घटक स्वास्थ्य सूचकांक (HI) र शेष उपयोगी जीवन (RUL) को मात्रात्मक मूल्याङ्कन गर्छ।
• परिशुद्ध पूर्व चेतावनी: "इन्सुलेटर सतह डिस्चार्ज अपक्षय" वा "सील रिंग विकासको कारण गैस माइक्रो-लीक" जस्ता महत्वपूर्ण दोषहरूको अनुमान निम्न 7 दिन पूर्व गर्छ, यसको पूर्व चेतावनी योग्यता दर 92% भन्दा बढी छ।

​​(3) दृश्य O&M डैशबोर्ड:​​

• ​पैनोरमिक दृश्य:​​ बहु-स्तरीय (GIS उपकरण, बे, व्यक्तिगत VT) स्वास्थ्य स्थिति ओवरव्यू प्रदान गर्छ, यसले संपत्ति रेकर्ड, वास्तविक समयको डाटा, ऐतिहासिक प्रवृत्ति, र चेतावनी जानकारीको एकस्थानीय प्रबंधन समर्थन गर्छ।
• ​बुद्धिमत्तामा काम आदेश डिस्पैच:​​ चेतावनी स्तर र अनुमान नतिजाहरू (जस्तै, "फेज A VT: 3 दिन भित्र PD पुनर्परीक्षण र सील जाँच गर्न अनुशासन") आधारित निश्चित रक्षणावधि काम आदेश उत्पन्न र डिस्पैच गर्छ, संसाधन वितरण अनुकूलित गर्छ।
• ​ज्ञान संचयन:​​ दोष विश्लेषण रिपोर्टहरू स्वचालित रूपमा उत्पन्न गर्छ, निरन्तर O&M ज्ञान बेस निर्माण गर्छ, र मॉडेल अनुकूलन गर्छ।

​3. मुख्य लाभहरू​

​4. सन्दर्भ मामला​

• ​500kV हब सबस्टेशन GIS उपकरण समूह:​​ प्रणाली डिप्लॉयमेन्टपछि, सफलतापूर्वक 3 सम्भावित VT इन्सुलेशन दोषहरू (2 तैराको डिस्चार्ज, 1 गैस कक्ष सील विसंगति) को अग्रिम चेतावनी प्रदान गरियो, यसको अग्रिम समय 8-14 दिन थियो, यसले महत्वपूर्ण आर्थिक नुकसान रोक्यो। वार्षिक रक्षणावधि खर्च 28% घट्यो, र उपकरणको बलात्कार अवस्थापन आवृत्ति शून्यमा पुग्यो।