GIS napetostni transformator - pametna rešitev za vzdrževanje in delovanje: sistem prediktivnega vzdrževanja na osnovi IoT

1.Izazovi:​​
Tradicionalni napetostni transformatorji (VT) znotraj GIS opreme pogosto zahtevajo visokočastotne ročne pregledovanja, kar prinaša tri ključne težave:

• ​Zamuda pri zaznavanju možnih okvar:​​ Zaprta plinsko izolirana struktura (GIS) otežuje zgodnje vizualno zaznavanje ali odkrivanje s konvencionalnimi metodami kazalnikov notranjih delnih razbojkov (PD), majhnih padanj gostote SF6 plina in nenavadnih temperaturnih povišanj.
• ​Nizka učinkovitost odziva:​​ Dolg cikel ročnih pregledovanj (teden/meseci) pomeni, da se neničelne okvare, kot so prekini izolacije ali iztekanja plinov, pogosto pojavijo brez opozorila, kar vodi do neplaniranih izpadov.
• ​Visoke stroške vzdrževanja in obratovalnih dejavnosti (O&M):​​ Preventivna preskušanja in redna vzdrževalna dejavnost potrebujejo veliko človeških virov in sredstev, z tveganjem zaradi pretirane ali premalo vzdrževalne dejavnosti.

​2. Rešitev: Sistem prediktivnega vzdrževanja na osnovi IoT​
Ta rešitev obravnava te izzive z ustanovitvijo inteligentnega nadzornega omrežja, ki zajema celoten življenjski cikel GIS-VT-jev:

​​(1) Kompleksna sloj senzorjev:​​

• ​Natančna namestitev:​​ Vstavite/pritrdite visokonatančne senzorje ključnim VT vozliščem (npr., visokonapetostne povezave, blizu ločil, telo plinske komore):
• Senzorji delnih razbojkov (PD): Viškokotni CT ali Ultra Visokokotni (UHF) senzorji zaznavajo v realnem času signale degradacije izolacije.
• Senzorji gostote plina in vlage: Nenehno spremljajo spremembe tlaka, gostote in vsebnosti vlage SF6 plina.
• Temperaturni senzorji: Nadzirajo nenavadne temperaturne povišanja na povezavah vodil in oklepajih.
• ​Zanesljiva prenosa:​​ Podatki senzorjev so v realnem času prenašani preko vgrajenih IoT bram na industrijski ravni brezžičnih ali vlaknenih omrežij do oblakovega nadzornega platforme, kar zagotavlja pravočasnost in celovitost podatkov.

​​(2) Analitična platforma z uporabo umetne inteligence (AI):​​

• ​Fuzija velikih podatkov:​​ Platforma združuje podatke o trenutnem stanju z večdimenzionalnimi informacijami, kot so zgodovinski zapisnik operativnih/vzdrževalnih dejavnosti, bazena podobnih opreme in okoliških pogoji (obremenitve, temperature).
• ​Diagnostični motor AI:​​
• Izluščevanje značilnic: Samodejno prepoznava vzorce PD (npr., plavajoči razbojki, površinski razbojki), trend krivulj iztekanja plina in korelacije temperaturnih anomalij.
• Globoko učenje za napovedovanje: Uporablja algoritme, kot so LSTM in Slučajni gozd, za gradnjo modelov napovedovanja napak, kvantitativno ocenjuje indekse zdravja (HI) in preostali uporabni življenjski čas (RUL).
• Natančna zgodnja opozorila: Napoveduje ključne okvare, kot je "degradacija površinskega razbojka izolatorja" ali "mikro iztekanje plina zaradi starenja gumenca", vsaj 7 dni vnaprej, z natančnostjo zgodnjih opozoril, ki presega 92%.

​​(3) Vizualiziran panel O&M:​​

• ​Panorama vizualizacije:​​ Pridela pregled stanja zdravja na več ravneh (GIS oprema, baje, posamezni VT), podpira enomestno upravljanje zapisnikov sredstev, trenutnih podatkov, zgodovinskih trendov in informacij o alarmih.
• ​Pametno razdeljevanje nalog:​​ Generira in razdeljuje natančne naloge za vzdrževanje glede na stopnje opozoril in rezultate napovedi (npr., "VT faze A: Predlagamo ponovno preskušanje PD in pregled gumenca v roku 3 dni"), optimizira dodeljevanje virov.
• ​Nakopičevanje znanja:​​ Samodejno generira poročila o analizi napak, nenehno gradi bazo znanja O&M in spodbuja optimizacijo modela.

​3. Ključni prednosti​

​4. Referenčni primer​

• ​Klaster GIS opreme v 500kV hub postaji:​​ Po razvoju sistema uspešno zagotovil zgodnja opozorila za 3 potencialne napake VT izolacije (2 plavajoča razbojka, 1 anomalijska zaprtost plinske komore), z vodilnimi časi 8-14 dni, preprečil velike gospodarske izgube. Letni stroški vzdrževanja zmanjšani za 28%, frekvenca prisilnih izpadov opreme zmanjšana na nič.