Solução de Operação e Manutenção Inteligente para Transformador de Tensão GIS: Sistema de Manutenção Preditiva Baseado em IoT

1.Desafios:​​
Os transformadores de tensão (VTs) tradicionais dentro do equipamento GIS frequentemente requerem inspeções manuais de alta frequência, apresentando três pontos de dor principais:

• ​Detectação Atrasada de Falhas Potenciais:​​ A estrutura isolada a gás (GIS) torna difíceis de detectar visualmente ou por métodos convencionais indicadores precoces de falha como descargas parciais (PD) internas, pequenas quedas na densidade do gás SF6 e aumentos anormais de temperatura.
• ​Baixa Eficiência de Resposta:​​ Ciclos de inspeção manual longos (semanas/meses) significam que falhas súbitas, como ruptura da isolação ou vazamentos de gás, frequentemente ocorrem sem aviso, levando a interrupções não planejadas.
• ​Altos Custos de O&M:​​ Testes preventivos e manutenção rotineira consomem significativa mão de obra e recursos, com riscos de sobreamanutenção e subramanutenção.

​2. Solução: Sistema de Manutenção Preditiva Baseado em IoT​
Para abordar esses desafios, esta solução estabelece uma rede de monitoramento inteligente que abrange o ciclo de vida completo dos GIS-VTs:

​​(1) Camada de Sensores Completa:​​

• ​Implantação Precisa:​​ Incorporar/anexar sensores de alta precisão a nós VTs-chave (por exemplo, conexões de alta tensão, perto de espaçadores, corpo do compartimento de gás):
• Sensores de Descarga Parcial (PD): Sensores CT de alta frequência ou UHF (Ultra High Frequency) detectam sinais de degradação da isolação em tempo real.
• Sensores de Densidade e Umidade do Gás: Rastreiam continuamente as mudanças na pressão, densidade e conteúdo de umidade do gás SF6.
• Sensores de Temperatura: Monitoram pontos de aumento anormal de temperatura nas conexões de condutores e nas caixas.
• ​Transmissão Confiável:​​ Os dados dos sensores são transmitidos em tempo real via gateways IoT incorporados aos dispositivos, utilizando redes sem fio/fibras ópticas de grau industrial para uma plataforma de monitoramento em nuvem, garantindo a pontualidade e a integridade dos dados.

​​(2) Plataforma de Análise Impulsionada por IA:​​

• ​Fusão de Big Data:​​ A plataforma integra dados de monitoramento em tempo real com informações multidimensionais, como registros históricos de operação/manutenção, bancos de dados de falhas de equipamentos semelhantes e condições ambientais (carga, temperatura).
• ​Mecanismo de Diagnóstico de IA:​​
• Extração de Características: Identifica automaticamente padrões de PD (por exemplo, descargas flutuantes, descargas superficiais), curvas de tendência de vazamento de gás e mapas de correlação de anomalias de temperatura.
• Predição de Aprendizado Profundo: Utiliza algoritmos como LSTM e Random Forest para construir modelos de previsão de falhas, avaliando quantitativamente os índices de saúde (HI) dos componentes e a vida útil restante (RUL).
• Aviso Precoce Preciso: Prevê falhas críticas como "degradação de descarga superficial do isolador" ou "micro-vazamento de gás devido ao envelhecimento do anel de vedação" pelo menos 7 dias antes, com uma taxa de acurácia de aviso precoce superior a 92%.

​​(3) Painel de O&M Visualizado:​​

• ​Visualização Panorâmica:​​ Fornece visões gerais do estado de saúde em múltiplos níveis (equipamento GIS, baia, VT individual), suportando a gestão unificada de registros de ativos, dados em tempo real, tendências históricas e informações de alarme.
• ​Disparo Inteligente de Ordens de Trabalho:​​ Gera e dispara ordens de trabalho de manutenção precisas com base nos níveis de alerta e resultados de previsão (por exemplo, "VT da Fase A: Recomenda reteste de PD e inspeção de vedação no prazo de 3 dias"), otimizando a alocação de recursos.
• ​Acumulação de Conhecimento:​​ Gera automaticamente relatórios de análise de falhas, constrói continuamente uma base de conhecimento de O&M e impulsiona a otimização do modelo.

​3. Benefícios Principais​

​4. Caso de Referência​

• ​Cluster de Equipamentos GIS de Subestação de Hub de 500kV:​​ Após a implementação do sistema, forneceu com sucesso avisos precoces para 3 falhas potenciais de isolamento de VT (2 descargas flutuantes, 1 anomalia de vedação do compartimento de gás), com antecedência de 8-14 dias, evitando perdas econômicas significativas. Os custos anuais de manutenção foram reduzidos em 28%, e a frequência de interrupções forçadas do equipamento caiu para zero.