حل مُحسّن للصيانة: محولات تيار خارجية مُجهزة بتقنية إنترنت الأشياء اللاسلكية لمراقبة الحالة والكفاءة التنبؤية

التحدي المستهدف: الحفاظ على التشغيل الموثوق به ومنع الأعطال غير المتوقعة في المحولات الكهربائية الخارجية (CTs)، خاصة في المحطات البعيدة ذات الوصول المحدود للتقنيين، يشكل مخاطر تشغيلية كبيرة وتكاليف صيانة عالية. الفحوصات الدورية التقليدية غالباً ما تكون نادرة وتستجيب للأحداث وقد تغفل الأعطال الناشئة.

رؤية الحل: الصيانة التنبؤية والرصد الفوري عبر إنترنت الأشياء (IoT). يستفيد هذا الحل من أجهزة الاستشعار المتكاملة والتوصيل اللاسلكي لراقب باستمرار معلمات الصحة الحرجة للمحولات الكهربائية الخارجية، مما يمكّن من التوقعات القائمة على البيانات لأي أعطال محتملة (انهيار العزل، التشبع الأساسية) قبل حدوثها، مما يقلل بشكل كبير من التوقف غير المخطط له ويحسن استغلال موارد الصيانة.

مكونات الحل الأساسية والميزات

1. محولات كهربائية خارجية ذكية ومزودة بأجهزة استشعار:
• أجهزة استشعار درجة الحرارة المتكاملة: تراقب باستمرار درجة الحرارة المحيطة والنقط الساخنة. تحديد تسخين غير طبيعي ناجم عن اتصالات ضعيفة أو حالات زيادة الحمل (خطر التشبع) أو التدهور الداخلي. ضروري لنمذجة الحرارة وتوقع العمر الافتراضي.
• أجهزة استشعار الرطوبة المتكاملة: تتبع دخول الرطوبة داخل هيكل المحول الكهربائي. اكتشاف مبكر لفشل الختم أو التكاثف يمنع تدهور العزل (التتبع، القوس الكهربائي) والفشل الديلكتريكي. حاسم للمحولات الكهربائية في البيئات القاسية.
• أجهزة استشعار الإصدار الجزئي (PD) المتكاملة: تكتشف التفريغات الكهربائية المنخفضة المستوى داخل نظام العزل (الفجوات، الملوثات، التتبع السطحي). يعتبر الإصدار الجزئي مؤشراً رئيسياً على فشل العزل الوشيك، مما يوفر أقرب تحذير ممكن للتدخل الاستباقي.
• تصميم متين: أجهزة الاستشعار والإلكترونيات الداخلية مقاومة للضغوط البيئية الخارجية (أشعة فوق بنفسجية، درجات حرارة متطرفة، رطوبة، تداخل كهرومغناطيسي) النموذجية لبيئات المحطات.
2. نقل بيانات لاسلكي وبعيد:
• وحدة LoRaWAN/Cellular مدمجة: تلغي البنية التحتية المعقدة والكلفة العالية للأسلاك. تستفيد من الشبكات اللاسلكية الموجودة:
• LoRaWAN: مثالي للمواقع البعيدة ذات احتياجات عرض النطاق الترددي المنخفضة. يقدم نطاق طويل (>10 كم)، استهلاك طاقة منخفض (يسمح بخيارات البطارية/الطاقة الشمسية)، واختراق إشارة ممتاز.
• الشبكة الخلوية (LTE-M/NB-IoT): توفر تغطية أوسع حيث لا يكون LoRaWAN متاحًا. أكثر ملاءمة للمواقع التي تحتاج إلى معدلات بيانات معتدلة أو حيث تكون البنية التحتية الخلوية موثوقة. تشمل آليات الاسترجاع للتنبيهات الحرجة.
• الاتصال الآمن: نقل البيانات المشفرة (TLS/DTLS) لحماية بيانات البنية التحتية الحرجة.
3. منصة تحليلات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة:
• جمع البيانات المركزية: يتلقى ويحفظ بأمان التدفقات الزمنية والحالية من جميع المحولات الكهربائية المثبتة.
• نماذج التشخيص القائمة على الذكاء الاصطناعي:
• توقع صحة العزل: يقوم الذكاء الاصطناعي بربط اتجاهات نشاط PD ودرجة الحرارة والرطوبة لتوقع معدل تدهور العزل وأوضاع الفشل المحتملة بدقة عالية. يحدد الشذوذ الدقيق الذي يغفله أجهزة الإنذار بالحد الأدنى.
• تقييم مخاطر التشبع الأساسية: يحلل بيانات شكل التيار الأساسي (الموجات الثانوية، قدرة الكشف عن الانحراف المباشر) مع درجة الحرارة لنمذجة خصائص المغناطيسية الأساسية وتوقع مخاطر التشبع المحتملة تحت ظروف الشبكة المحددة.
• اكتشاف الشذوذ: يقوم التعلم الآلي بإنشاء خطوط أساس فريدة لكل محول كهربائي. يكشف عن انحرافات دقيقة عبر تدفقات بيانات أجهزة الاستشعار التي تشير إلى مشاكل ناشئة، حتى لو لم يتجاوز أي معلمة واحدة حد الإنذار (مثل ارتفاع درجة الحرارة الدقيق المرتبط بنماذج الحمل المحددة).
• التنبيهات التلقائية والترتيب: يولد تنبيهات قابلة للتنفيذ مصنفة حسب الخطورة. يرتب مهام الصيانة بناءً على تقييم المخاطر والوقت المتوقع للفشل.
4. واجهة المستخدم (لوحات المعلومات والتقارير):
• التصور الفوري: تظهر لوحات المعلومات التفاعلية حالة الصحة، قراءات أجهزة الاستشعار، الاتجاهات، والإنذارات لكافة المحولات الكهربائية عبر الشبكة على خريطة أو قائمة.
• رؤى الصيانة التنبؤية: توفر تصورات واضحة لتقدير عمر الاستخدام المتبقي (RUL)، منحنيات احتمالية الفشل، والأفعال المقترحة (مثل "جدولة الفحص خلال 3 أشهر" أو "اختبار تشخيصي موصى به").
• تقارير الحالة: إنشاء تقارير صحية مفصلة تلقائيًا لمحولات كهربائية محددة أو أسطول كامل.
• تحليل التاريخي: أدوات للغوص العميق في البيانات التاريخية لتحليل السبب الجذري وقياس الأداء.

الحالة الرئيسية: مراقبة وإدارة المحطات البعيدة

• السيناريو: المحطات موجودة في مناطق جغرافية معزولة (جبال، صحاري، شبكات ريفية). زيارات التقنيين نادرة ومكلفة ومعقدة من الناحية اللوجستية. الصيانة الاستجابة بعد الفشل تؤدي إلى انقطاعات طويلة.
• فوائد الحل:
• إزالة الزيارات غير الضرورية: التحويل من الصيانة القائمة على التقويم إلى الصيانة القائمة على الحالة. إرسال التقنيين فقط عند الحاجة الحقيقية بناءً على التوقعات القائمة على الذكاء الاصطناعي أو التنبيهات الحرجة المحددة.
• منع الفشل الكارثي: اكتشاف مبكر لأنشطة PD الناشئة، دخول الرطوبة، أو الشذوذ الحراري يسمح بالتدخل قبل فشل المحول الكهربائي كارثياً، مما يتجنب الأضرار الجانبية الباهظة والانقطاعات الطويلة.
• تحسين موارد الصيانة: التركيز على الوقت والميزانية المحدودة للتقنيين على الأصول عالية المخاطر المحددة بواسطة التحليلات التنبؤية، مما يحسن موثوقية الشبكة العامة.
• التشخيص عن بعد: يوفر رؤية عميقة في حالة المحول الكهربائي دون الحاجة إلى وجود مادي على الموقع لتشخيص الأولي. يمكّن الخبراء عن بعد من توجيه الفرق المحلية.
• تمديد عمر الأصل: إدارة استباقية لظروف تدهور المحول الكهربائي (الحرارة، الرطوبة) تساعد على تعظيم العمر التشغيلي.

اعتبارات التنفيذ الرئيسية

• معالجة الحافة: تتم عملية التصفية الأساسية والتخزين المؤقت واكتشاف الشذوذ الأولي محليًا على وحدة المحول الكهربائي لتقليل نقل البيانات غير الضروري وتحسين وقت الاستجابة للأحداث الحرجة.
• الطاقة: خيارات م alimentada por la corriente de la CT, con respaldo de batería/solar para el sentido crítico y alertas durante la pérdida de energía primaria.
• الأمان السيبراني: تصميم قوي يتوافق مع المعايير الصناعية (IEC 62443، NERC CIP) هو أمر أساسي. بدء التشغيل الآمن، الاتصال المشفر، إدارة الجهاز الآمنة.
• قابلية التوسع: منصة السحابة مصممة لمعالجة استهلاك البيانات ومعالجتها من آلاف المحولات الكهربائية عبر شبكة شركة كهرباء كبيرة.
• التكامل: APIs مفتوحة تسمح بالتكامل مع أنظمة إدارة الأصول الحالية (EAM/CMMS)، أنظمة SCADA، ومراكز البيانات المؤسسية للحصول على رؤية شاملة.
• الضبط والتحقق: إجراءات محددة لتأكيد دقة أجهزة الاستشعار وأداء نماذج الذكاء الاصطناعي ضد الظروف المعروفة.