GIS Voltage Transformer Intelligent Operation and Maintenance Solution: IoT-Based Predictive Maintenance System Решение для интеллектуальной эксплуатации и технического обслуживания трансформаторов напряжения GIS: система предиктивного технического обслуживания на основе IoT

18yrs 500-1000 employees 108000m²+m² US$150,000,000+ China

1.Проблемы:
Традиционные трансформаторы напряжения (VT) в оборудовании GIS часто требуют частых ручных проверок, что приводит к трем основным проблемам:

Задержка обнаружения потенциальных неисправностей: Закрытая газоизолированная структура (GIS) затрудняет визуальное обнаружение или выявление ранних признаков неисправностей, таких как внутренний частичный разряд (PD), незначительное снижение плотности газа SF6 и аномальный рост температуры, с помощью традиционных методов.
Низкая эффективность реакции: Длительные циклы ручных проверок (недели/месяцы) означают, что внезапные отказы, такие как пробой изоляции или утечка газа, часто происходят без предупреждения, что приводит к неплановым отключениям.
Высокие эксплуатационные расходы: Предупредительные испытания и регулярное техническое обслуживание потребляют значительные трудовые и материальные ресурсы, с риском как переобслуживания, так и недообслуживания.

2. Решение: Система предиктивного обслуживания на основе IoT
Для решения этих проблем данное решение создает интеллектуальную мониторинговую сеть, охватывающую весь жизненный цикл GIS-VT:

(1) Комплексный слой датчиков:

Точное размещение: Встраивание/прикрепление высокоточных датчиков к ключевым узлам VT (например, высоковольтные соединения, около изоляторов, корпус газового отсека):

Датчики частичного разряда (PD): Высокочастотные CT или сверхвысокочастотные (UHF) датчики обнаруживают сигналы реального времени по деградации изоляции.
Датчики плотности и влажности газа: Непрерывно отслеживают изменения давления, плотности и содержания влаги газа SF6.
Датчики температуры: Мониторят точки аномального повышения температуры на соединениях проводников и корпусах.

Надежная передача: Данные датчиков передаются в режиме реального времени через встроенные IoT-шлюзы с использованием промышленных беспроводных/оптоволоконных сетей на облачную платформу мониторинга, обеспечивая своевременность и целостность данных.

(2) Платформа аналитики на основе AI:

Интеграция больших данных: Платформа объединяет данные реального времени с многомерной информацией, такой как исторические записи эксплуатации/технического обслуживания, базы данных неисправностей аналогичного оборудования и условия окружающей среды (нагрузка, температура).
Диагностический движок AI:

Извлечение признаков: Автоматически определяет паттерны PD (например, плавающие разряды, поверхностные разряды), тренды утечки газа и корреляционные карты аномалий температуры.
Прогнозирование с использованием глубокого обучения: Использует алгоритмы, такие как LSTM и Random Forest, для построения моделей прогнозирования неисправностей, количественно оценивая индексы здоровья компонентов (HI) и оставшийся срок службы (RUL).
Точное раннее предупреждение: Прогнозирует критические неисправности, такие как "деградация поверхностного разряда изолятора" или "микроутечка газа из-за старения уплотнительного кольца", за 7 дней и более, с точностью раннего предупреждения, превышающей 92%.

(3) Визуализированный панель управления ОиТ:

Панорамная визуализация: Предоставляет многоуровневые (оборудование GIS, шкаф, отдельный VT) обзоры состояния здоровья, поддерживающие однооконное управление записями активов, данными в реальном времени, историческими трендами и информацией о тревогах.
Интеллектуальная отправка рабочих заказов: Генерирует и отправляет точные рабочие заказы на техническое обслуживание на основе уровней предупреждений и результатов прогнозирования (например, "Фазовый VT A: Рекомендуется повторное тестирование PD и проверка уплотнения в течение 3 дней"), оптимизируя распределение ресурсов.
Накопление знаний: Автоматически генерирует отчеты по анализу неисправностей, непрерывно строит базу знаний ОиТ и способствует оптимизации модели.

3. Ключевые преимущества

Показатель	Улучшение	Реализованная ценность
Надежность оборудования	≥40% снижение частоты внезапных отказов	Предотвращает крупные отключения, обеспечивает стабильность основных линий электросети
Эффективность ОиТ	35% снижение числа неплановых ремонтных заказов	Сотрудники сосредоточены на критических областях, эффективность увеличивается в несколько раз
Затраты на ОиТ	≥25% снижение общих затрат на ОиТ	Снижает неэффективные проверки и переобслуживание, оптимизирует запасы запчастей
Доступность оборудования	≥99,9% годовая комплексная доступность	Поддерживает высокие цели надежности энергоснабжения сети
Принятие решений	Точные решения, основанные на данных	Переходит от "планового обслуживания" к "точному обслуживанию", продлевает срок службы оборудования

4. Пример использования

Кластер оборудования GIS подстанции 500 кВ: После внедрения системы успешно были предоставлены ранние предупреждения о 3 потенциальных неисправностях изоляции VT (2 плавающих разряда, 1 аномалия уплотнения газового отсека), с опережением на 8-14 дней, предотвратив значительные экономические потери. Годовые затраты на техническое обслуживание снизились на 28%, а частота вынужденных отключений оборудования снизилась до нуля.

07/11/2025

Рекомендуемый

Больше