Рішення для розумного обслуговування та експлуатації GIS напруги: система передбачного обслуговування на основі Інтернету речей

17yrs 700++ staff 108000m²+m² US$150,000,000+ China

1.Виклики:
Традиційні вольтодільники (VT) у складі обладнання GIS часто потребують частих ручних перевірок, що викликає три основні проблеми:

Затримана виявлення потенційних збоїв: Закрита газозаповнена конструкція (GIS) робить ранні показники збоїв, такі як внутрішні локальні розряди (PD), невелике зниження щільності газу SF6 та аномальне підвищення температури, важкими для візуального виявлення або виявлення за допомогою традиційних методів.
Низька ефективність реагування: Довгі цикли ручних перевірок (тижні/місяці) означають, що несподівані збої, такі як злам ізоляції або витікання газу, часто відбуваються без попередження, що призводить до непланованих відключень.
Високі витрати на операційне управління та технічне обслуговування (O&M): Профілактичні перевірки та регулярне обслуговування вимагають значних людських ресурсів, з ризиком як перебільшеного, так і недостатнього обслуговування.

2. Рішення: Система прогнозного обслуговування на основі IoT
Для вирішення цих проблем, це рішення створює інтелектуальну мережу моніторингу, що охоплює весь життєвий цикл GIS-VT:

(1) Комплексний шар сенсорів:

Точне розташування: Вбудовання/прикріплення високоточних датчиків до ключових вузлів VT (наприклад, високовольтні з'єднання, біля проміжників, корпус газового отсіку):

Датчики локальних розрядів (PD): Датчики високої частоти (CT) або ультрависокої частоти (UHF) виявляють сигнал деградації ізоляції в режимі реального часу.
Датчики щільності газу та вологості: Неперервно відстежують зміни тиску, щільності та вмісту вологості газу SF6.
Датчики температури: Моніторинг аномальних точок підвищення температури на з'єднаннях провідників та корпусах.

Надійна передача: Дані датчиків передаються в режимі реального часу через вбудовані IoT-шлюзи за допомогою промислових бездротових/волоконно-оптичних мереж до хмарної платформи моніторингу, забезпечуючи актуальність та цілісність даних.

(2) Платформа аналітики на основі AI:

Інтеграція великих даних: Платформа інтегрує дані реального часу з багатовимірною інформацією, такою як історичні записи про роботу/обслуговування, бази даних збоїв подібного обладнання та умови середовища (навантаження, температура).
Діагностичний двигун AI:

Видобуток ознак: Автоматично виявляє моделі PD (наприклад, плівкові розряди, поверхневі розряди), трендові криві витікання газу та кореляційні карти аномалій температури.
Прогнозування на основі глибинного навчання: Використовує алгоритми, такі як LSTM та Random Forest, для побудови моделей прогнозування збоїв, кількісно оцінюючи індекси здоров'я компонентів (HI) та залишковий корисний термін (RUL).
Точне раннє попередження: Прогнозує критичні збої, такі як "деградація поверхневого розряду ізолятора" або "мікро-витікання газу через постаріння ущільнювального кільця", принаймні за 7 днів наперед, з точністю раннього попередження, що перевищує 92%.

(3) Візуалізований пульт O&M:

Панорамна візуалізація: Надає загальні огляди стану здоров'я на різних рівнях (обладнання GIS, секція, окремий VT), підтримуючи комплексне управління записами активів, даними в реальному часі, історичними тенденціями та інформацією про попередження.
Інтелектуальне надання робочих замовлень: Генерує та надсилає точні робочі замовлення на обслуговування на основі рівнів попередження та результатів прогнозування (наприклад, "Фаза A VT: Рекомендується повторне тестування PD та перевірка ущільнення протягом 3 днів"), оптимізуючи розподіл ресурсів.
Накопичення знань: Автоматично генерує звіти з аналізу збоїв, постійно будує базу знань O&M та сприяє оптимізації моделей.

3. Основні переваги

Індикатор	Покращення	Реалізована цінність
Надійність обладнання	≥40% зменшення частоти несподіваних збоїв	Забезпечує запобігання великим відключенням, гарантує стабільність основної мережі
Ефективність O&M	35% зменшення непланованих замовлень на ремонт	Персонал фокусується на критичних областях, ефективність множиться
Витрати на O&M	≥25% зменшення загальних витрат на O&M	Зменшує неефективні перевірки та перебільшене обслуговування, оптимізує запаси запасних частин
Доступність обладнання	≥99.9% річна комплексна доступність	Підтримує високі цілі надійності поставок електроенергії мережі
Прийняття рішень	Прийняття рішень на основі даних	Перехід від "планового обслуговування" до "точного обслуговування", продовжує термін служби обладнання

4. Приклад

Кластер обладнання GIS у вузловій підстанції 500 кВ: Після розгортання системи успішно надали раннє попередження про 3 потенційні збої ізоляції VT (2 плівкові розряди, 1 аномалія ущільнення газового отсіку), з опереженням 8-14 днів, запобігаючи значним економічним втратам. Річні витрати на обслуговування зменшилися на 28%, а частота вимушених відключень обладнання знизилася до нуля.

07/11/2025

Рекомендоване

Більше