Giải pháp Vận hành và Bảo trì Thông minh cho Biến áp GIS: Hệ thống Bảo trì Dự đoán Dựa trên IoT

1.Thách thức:​​
Các biến áp điện áp (VT) truyền thống trong thiết bị GIS thường yêu cầu kiểm tra thủ công tần suất cao, gây ra ba điểm đau cốt lõi:

• ​Phát hiện chậm các lỗi tiềm ẩn:​​ Cấu trúc cách điện khí kín (GIS) làm cho việc phát hiện sớm các dấu hiệu lỗi như phóng điện cục bộ (PD) bên trong, giảm nhẹ mật độ khí SF6 và tăng nhiệt độ bất thường khó có thể quan sát trực quan hoặc tìm thấy bằng phương pháp thông thường.
• ​Hiệu quả phản hồi thấp:​​ Chu kỳ kiểm tra thủ công kéo dài (tuần/tháng) nghĩa là các sự cố đột ngột như hỏng cách điện hoặc rò rỉ khí thường xảy ra mà không có cảnh báo, dẫn đến mất điện không kế hoạch.
• ​Chi phí O&M cao:​​ Kiểm tra phòng ngừa và bảo dưỡng định kỳ tiêu tốn nhiều nhân lực và tài nguyên, với rủi ro của cả bảo dưỡng quá mức và bảo dưỡng thiếu.

​2. Giải pháp: Hệ thống bảo dưỡng dự đoán dựa trên IoT​
Để giải quyết những thách thức này, giải pháp này thiết lập một mạng giám sát thông minh bao gồm toàn bộ chu kỳ sống của GIS-VTs:

​​(1) Lớp cảm biến toàn diện:​​

• ​Triển khai chính xác:​​ Nhúng/gắn các cảm biến chính xác vào các nút VT quan trọng (ví dụ: kết nối điện áp cao, gần các thanh cách, thân ngăn chứa khí):
• Cảm biến PD (Phóng điện cục bộ): Các cảm biến CT tần số cao hoặc UHF (tần số cực cao) phát hiện tín hiệu suy giảm cách điện theo thời gian thực.
• Cảm biến mật độ & độ ẩm khí: Theo dõi liên tục các thay đổi về áp suất, mật độ và độ ẩm của khí SF6.
• Cảm biến nhiệt độ: Giám sát các điểm tăng nhiệt độ bất thường tại các kết nối dây dẫn và vỏ bọc.
• ​Truyền tải đáng tin cậy:​​ Dữ liệu từ cảm biến được truyền theo thời gian thực qua cổng IoT nhúng trong thiết bị sử dụng mạng không dây/fiber quang công nghiệp lên nền tảng giám sát đám mây, đảm bảo tính kịp thời và toàn vẹn của dữ liệu.

​​(2) Nền tảng phân tích dựa trên AI:​​

• ​Hợp nhất dữ liệu lớn:​​ Nền tảng tích hợp dữ liệu giám sát theo thời gian thực với thông tin đa chiều như hồ sơ vận hành/bảo dưỡng lịch sử, cơ sở dữ liệu lỗi của thiết bị tương tự và điều kiện môi trường (tải, nhiệt độ).
• ​Máy chẩn đoán AI:​​
• Tổng hợp đặc trưng: Tự động nhận dạng các mô hình PD (ví dụ: phóng điện nổi, phóng điện bề mặt), đường cong xu hướng rò rỉ khí và bản đồ tương quan bất thường về nhiệt độ.
• Dự đoán học sâu: Sử dụng thuật toán như LSTM và Random Forest để xây dựng mô hình dự đoán lỗi, đánh giá định lượng chỉ số sức khỏe (HI) và tuổi thọ hữu ích còn lại (RUL) của các thành phần.
• Cảnh báo sớm chính xác: Dự đoán các lỗi nghiêm trọng như "suy giảm phóng điện bề mặt cách điện" hoặc "rò rỉ khí nhỏ do gioăng bị lão hóa" ít nhất 7 ngày trước, với tỷ lệ chính xác cảnh báo sớm vượt quá 92%.

​​(3) Bảng điều khiển O&M trực quan:​​

• ​Hiển thị toàn cảnh:​​ Cung cấp tổng quan về tình trạng sức khỏe ở nhiều cấp độ (thiết bị GIS, khu vực, VT riêng lẻ), hỗ trợ quản lý một cửa các hồ sơ tài sản, dữ liệu theo thời gian thực, xu hướng lịch sử và thông tin cảnh báo.
• ​Phân công lệnh công việc thông minh:​​ Tạo và phân công các lệnh bảo dưỡng chính xác dựa trên mức độ cảnh báo và kết quả dự đoán (ví dụ: "VT pha A: Đề nghị kiểm tra lại PD và kiểm tra gioăng trong vòng 3 ngày"), tối ưu hóa phân bổ nguồn lực.
• ​Tích lũy kiến thức:​​ Tự động tạo báo cáo phân tích lỗi, liên tục xây dựng cơ sở tri thức O&M và thúc đẩy tối ưu hóa mô hình.

​3. Lợi ích chính​

​4. Ví dụ tham khảo​

• ​Nhóm thiết bị GIS trạm trung tâm 500kV:​​ Sau khi triển khai hệ thống, đã cung cấp cảnh báo sớm cho 3 lỗi cách điện tiềm ẩn của VT (2 phóng điện nổi, 1 bất thường gioăng ngăn chứa khí), với thời gian dẫn trước 8-14 ngày, tránh được tổn thất kinh tế lớn. Chi phí bảo dưỡng hàng năm giảm 28%, và tần suất mất điện bắt buộc của thiết bị giảm xuống zero.