GIS spenningstransformator intelligent drift og vedlikeholdsløsning: IoT-basert prediktiv vedlikeholdsSystem

1.Utfordringer:​​
Tradisjonelle spenningsoverførere (VTs) i GIS-utstyr krever ofte manuelle inspeksjoner med høy frekvens, noe som gir tre sentrale smertepunkter:

• ​Forsinket oppdagelse av potensielle feil:​​ Den lukkede gassisolerte strukturen (GIS) gjør det vanskelig å visuelt oppdage eller finne tidlige feilindikatorer som interne partielle utløp (PD), små nedslag i SF6-gastetthet og uvanlige temperaturøkninger ved hjelp av konvensjonelle metoder.
• ​Lav responsivitet:​​ Lange manuelle inspeksjonsintervaller (uke/måneder) betyr at plutselige feil som isolasjonsnedbrytning eller gasslekkasje ofte oppstår uten advarsel, noe som fører til uplanlagte driftsstanser.
• ​Høye O&M-kostnader:​​ Forebyggende testing og rutinemessig vedlikehold forbruker store mengder arbeidskraft og ressurser, med risiko for både overvedlikehold og undervedlikehold.

​2. Løsning: IoT-basert prediktiv vedlikeholdsmodell​
For å møte disse utfordringene etablerer denne løsningen et intelligent overvåkingsnettverk som dekker hele livssyklusen til GIS-VTs:

​​(1) Komplett sensorlag:​​

• ​Nøyaktig plassering:​​ Innebygg/tilknytt høypræsise sensorer til viktige VT-noder (for eksempel høyspenningsforbindelser, nær spaser, gascellekropp):
• Partielle utløpsensorer (PD): Høyfrekvente CT eller ultra-høyfrekvente (UHF) sensorer oppdager sanntidssignal om isolasjonsdegenerasjon.
• Gastetthet og fuktighetssensorer: Sporer kontinuerlig endringer i SF6-gasspress, -tetthet og -fuktighet.
• Temperatursensorer: Overvåker uvanlige temperaturøkninger ved ledningsforbindelser og omslutninger.
• ​Relativ dataoverføring:​​ Sensor-data overføres sanntid via enhetsinnebyggede IoT-gateways ved bruk av industri-standard trådløse/fiberoptiske nettverk til en skyovervåkingsplattform, noe som sikrer dataaktualitet og integritet.

​​(2) AI-drevet analyseplassform:​​

• ​Stor datafusjon:​​ Plattformen integrerer sanntidsovervåkningsdata med flerdimensjonell informasjon som historiske drifts-/vedlikeholdsrekorder, feilgrunndbaser for liknende utstyr og miljøforhold (belastning, temperatur).
• ​AI-diagnosemotor:​​
• Trekkseksjon: Automatisk identifiserer PD-mønstre (som flytende utløp, overflatedisløp), gasslekkasjetrendkurver og temperaturanomalikorreleringkart.
• Dyb innlæringsprediksjon: Bruker algoritmer som LSTM og tilfeldig skog for å bygge feilprediksjonsmodeller, kvantitativt vurderer komponenthelsesindeks (HI) og gjenstående nytteliv (RUL).
• Nøyaktig tidlig varsel: Forutser kritiske feil som "isolators overflatedisløpdegenerasjon" eller "gassmikrolekkasje på grunn av ringeldering" minst 7 dager på forhånd, med en nøyaktighetsrate for tidlig varsel som overstiger 92%.

​​(3) Visualisert O&M-dashboard:​​

• ​Panoramavisualisering:​​ Gir multi-nivå (GIS-utstyr, bay, individuell VT) helsesstatusoversikt, støtter en-stop-forvaltning av eiendomsrekorder, sanntid-data, historiske trender og alarminformasjon.
• ​Intelligent arbeidsordrefordeling:​​ Genererer og fordeler nøyaktige vedlikeholdsarbeidsordrer basert på varslingsnivåer og forutsigelsesresultater (for eksempel "Fase A VT: Anbefaler PD-retesting og tettelementinspeksjon innen 3 dager"), optimaliserer ressursallokering.
• ​Kunnskapssamling:​​ Genererer automatisk feilanalyserapporter, bygger kontinuerlig en O&M-kunnskapsbase, og driver modellforbedring.

​3. Nøkkelfordeler​

​4. Referansecase​

• ​500kV hubtransformator GIS-utstyrskluster:​​ Etter systemimplementering ble det vellykket gitt tidlig varsel for 3 potensielle VT-isolasjonsfeil (2 flytende utløp, 1 gasskompartimenttettelementanomali), med leadtimes på 8-14 dager, unngikk betydelige økonomiske tap. Årlige vedlikeholdskostnader redusert med 28%, og frekvensen av tvungen driftsstans hos utstyr sank til null.