Rozwiązanie inteligentnej eksploatacji i konserwacji transformatorów napięciowych GIS: system predykcyjnej konserwacji oparty na IoT

1.Wyzwania:​​
Tradycyjne transformatory napięcia (VT) wewnątrz sprzętu GIS często wymagają częstych ręcznych inspekcji, co prowadzi do trzech głównych problemów:

• ​Opóźnione wykrywanie potencjalnych awarii:​​ Zamknięta struktura gazowo-izolowana (GIS) utrudnia wczesne wykrycie wskaźników awarii, takich jak wewnętrzna częściowa rozładowanie (PD), niewielkie spadki gęstości gazu SF6 i nieprawidłowe wzrosty temperatury, które są trudne do wizualnego zauważenia lub wykrycia konwencjonalnymi metodami.
• ​Niska efektywność reakcji:​​ Długie cykle ręcznych inspekcji (tygodnie/miesiące) oznaczają, że nagłe awarie, takie jak przepalenie izolacji lub przecieki gazu, często występują bez ostrzeżenia, prowadząc do nieplanowanych przerw w dostawie energii.
• ​Wysokie koszty O&M:​​ Testy zapobiegawcze i rutynowe konserwacje zużywają znaczną ilość siły roboczej i zasobów, z ryzykiem zarówno nadmiernego, jak i niewystarczającego utrzymania.

​2. Rozwiązanie: System predykcyjnej konserwacji oparty na IoT​
Aby rozwiązać te problemy, to rozwiązanie tworzy inteligentną sieć monitoringu obejmującą cały cykl życia GIS-VT:

​​(1) Kompleksowa warstwa czujników:​​

• ​Dokładne rozmieszczenie:​​ Osadź/zainstaluj wysokoprzeciskowe czujniki w kluczowych węzłach VT (np. połączenia wysokiego napięcia, blisko izolatorów, korpus komory gazu):
• Czujniki częściowej rozładowania (PD): Czujniki CT wysokiej częstotliwości lub UHF wykrywają w czasie rzeczywistym sygnały degradacji izolacji.
• Czujniki gęstości gazu i wilgotności: Ciągle śledzą zmiany ciśnienia, gęstości i zawartości wilgoci gazu SF6.
• Czujniki temperatury: Monitorują punkty nieprawidłowego wzrostu temperatury w połączeniach przewodników i obudowach.
• ​Niezawodna transmisja:​​ Dane z czujników są transmitowane w czasie rzeczywistym za pomocą wbudowanych bramek IoT przy użyciu przemysłowych sieci bezprzewodowych/fiberoptycznych do platformy monitoringu w chmurze, zapewniając aktualność i integralność danych.

​​(2) Platforma analityczna oparta na AI:​​

• ​Fuzja dużych danych:​​ Platforma integruje dane monitorowania w czasie rzeczywistym z wielowymiarowymi informacjami, takimi jak historyczne rejestry eksploatacji/konserwacji, bazy danych awarii podobnego sprzętu i warunki środowiskowe (obciążenie, temperatura).
• ​Moduł diagnostyczny AI:​​
• Ekstrakcja cech: Automatycznie identyfikuje wzorce PD (np. rozładowania pływające, rozładowania powierzchniowe), trendy przecieków gazu i mapy korelacji anomalii temperatury.
• Predykcja głębokiego uczenia: Wykorzystuje algorytmy, takie jak LSTM i Random Forest, do budowy modeli predykcji awarii, kwantyfikując indeksy kondycji (HI) i pozostały użyteczny czas życia (RUL) komponentów.
• Dokładne wczesne ostrzeganie: Przewiduje krytyczne awarie, takie jak "degradacja rozładowania powierzchni izolatora" lub "mikro-przeciek gazu spowodowany starzeniem się pierścienia szczelnościowego", co najmniej 7 dni wcześniej, z dokładnością ostrzeżeń przekraczającą 92%.

​​(3) Panel wizualizacji O&M:​​

• ​Panoramiczna wizualizacja:​​ Zapewnia przegląd stanu zdrowia na wielu poziomach (sprzęt GIS, sekcja, indywidualny VT), wspierając jednostronne zarządzanie kartotekami zasobów, danymi w czasie rzeczywistym, trendami historycznymi i informacjami alarmowymi.
• ​Inteligentne wysyłanie zleceń serwisowych:​​ Generuje i wysyła precyzyjne zlecenia konserwacyjne na podstawie poziomów ostrzeżeń i wyników prognoz (np. "VT fazy A: Zaleca się ponowne testowanie PD i inspekcję szczelnościową w ciągu 3 dni"), optymalizując alokację zasobów.
• ​Akumulacja wiedzy:​​ Automatycznie generuje raporty analizy awarii, ciągle buduje bazę wiedzy O&M i napędza optymalizację modeli.

​3. Kluczowe korzyści​

​4. Przykładowy przypadek​

• ​Grupa sprzętu GIS w centrali 500kV:​​ Po wdrożeniu systemu, udzielono wczesnych ostrzeżeń dla 3 potencjalnych awarii izolacji VT (2 rozładowania pływające, 1 anomalia szczelności komory gazu), z wyprzedzeniem 8-14 dni, unikając znacznych strat ekonomicznych. Roczne koszty konserwacji zostały obniżone o 28%, a częstotliwość przymusowych wyłączeń sprzętu spadła do zera.