Mbinu ya Uendeshaji na Huduma ya Ubunifu kwa GIS Voltage Transformer: Mfumo wa Huduma ya Kusubiri kulingana na IoT

1.Vikundi:​​
Vitufe viya vya kawaida (VTs) katika mifumo ya GIS mara nyingi huchukua utaratibu wa kutazama kwa mikono, ambao unaweza kuwa na matatizo mawili muhimu:

• ​Kujidhi Uwezo wa Kufunga Matatizo Mapema:​​ Mfumo wa GIS unaohifadhiwa kwa chane huonyesha changamoto katika kutambua matatizo mapema kama PD ndani, upungufu mdogo wa ukasi wa SF6, na ongezeko la joto la kisawa.
• ​Uwezo mdogo wa Kutaja Majibu:​​ Muda mrefu wa kutazama kwa mikono (wiki/miezi) unaweza kusababisha matatizo yasiyotarajiwa kama kuvunjika kwa insulation au kuteleza chane kutokea bila taarifa, kusababisha kutolewa kati ya umeme.
• ​Gharama za O&M Kubwa:​​ Kutest na huduma za kawaida zinachukua nguvu na rasilimali nyingi, na kuna hatari ya over-maintenance na under-maintenance.

​2. Suluhisho: Mfumo wa Huduma ya IOT​
Kutokana na matatizo haya, suluhisho hili linanipanga mtandao wa uchunguzi wa akili unaoelekea muda mzima wa GIS-VTs:

​​(1) Sauti ya Kutosha:​​

• ​Mashirika ya Precision:​​ Vipe vitufe vya precision kwenye kituo muhimu cha VT (kama vile majengo ya high-voltage, karibu na spacers, mwili wa gas compartment):
• Vitufe vya PD: Vitufe vya CT au UHF vinapatia data ya real-time kuhusu kuvunjika kwa insulation.
• Vitufe vya Ukasi wa Gas & Moisture: Vinatobea kwa muda kutazama mabadiliko ya ukasi, density, na moisture content ya SF6.
• Vitufe vya Joto: Vinapatia data ya real-time kuhusu ongezeko la joto la sawa la connection na enclosures.
• ​Uwasilishaji wa Roho:​​ Data ya vitufe vinapowasilishwa kwa muda kwa cloud monitoring platform kwa kutumia mitandao ya wireless au fiber optic, ili kukuhakikisha kwamba data ni sahihi na kamili.

​​(2) Platform ya AI-Powered Analytics:​​

• ​Fusion ya Big Data:​​ Platform inajumuisha data ya real-time na information za kiwango tofauti kama historia ya operation/maintenance, database ya matatizo ya mifano ya mifumo, na masharti ya mazingira (load, joto).
• ​AI Diagnostic Engine:​​
• Feature Extraction: Inapatia data ya PD patterns, gas leakage trend curves, na temperature anomaly correlation maps.
• Deep Learning Prediction: Hutumia algorithms kama LSTM na Random Forest kutengeneza models ya prediction, kuhesabu health indices (HI) na remaining useful life (RUL).
• Precise Early Warning: Hupredikta matatizo kama "insulator surface discharge degradation" au "gas micro-leakage due to seal ring aging" kwa muda wa siku 7 zaidi, na accuracy rate ya zaidi ya 92%.

​​(3) Dashboard ya Visualized O&M:​​

• ​Panoramic Visualization:​​ Inatoa overview ya health status ya multi-level (GIS equipment, bay, individual VT), kusaidia management moja kwa moja ya rekodi za assets, data ya real-time, historical trends, na alarm information.
• ​Intelligent Work Order Dispatch:​​ Huunda na kutuma work orders sahihi kutegemea na warning levels na prediction results (kama vile "Phase A VT: Recommend PD retesting and seal inspection within 3 days"), optimization ya allocation ya resources.
• ​Knowledge Accumulation:​​ Hunategemea automatic fault analysis reports, kunijenga O&M knowledge base, na kuendeleza model optimization.

​3. Faidesi Muhimu​

​4. Case ya Reference​

• ​Cluster ya Mifumo ya GIS ya 500kV Hub Substation:​​ Baada ya deployment ya mfumo, lilitumaini warnings mapema kwa 3 potential VT insulation faults (2 floating discharges, 1 gas compartment seal anomaly), na lead times wa 8-14 siku, kuzuia hasara kubwa. Gharama za maintenance za mwaka iliyopita imepungua kwa asilimia 28%, na frequency ya forced outage ya equipment imeingia kwa zero.