Решение за оптимизирано поддръжка: Беспроводни IoT токови трансформатори за открито пространство за предиктивно наблюдение на здравето и производителността

Целево предизвикателство: Поддържането на надеждна работа и предотвратяването на непредвидени събития при извъншни трансформатори за ток (CTs), особено в отдалечени подстанции с ограничен достъп до техници, представлява значителен оперативен риск и високи разходи за поддръжка. Традиционните периодични инспекции често са редки, реактивни и може да пропуснат развиващи се дефекти.

Визия за решение: Прогнозно обслужване и реално време наблюдение чрез IoT. Това решение използва интегрирани сензори и безжична връзка за непрекъснато наблюдение на критични параметри на здравето на CT-овете, позволяващо прогнозиране на потенциални дефекти (разпадане на изолацията, наситеност на ядрото) преди да се случат, което драстично намалява неплануваната прекъсване и оптимизира ресурсите за поддръжка.

Основни компоненти и функции на решението

1. Умни, оборудвани с сензори извъншни CT-ове:
• Интегрирани температурни сензори: Непрекъснато наблюдават обкръжаващата и гореща точка температура. Разпознават аномално загряване, причинено от лоши връзки, преобременяващи условия (рисък от наситеност) или вътрешно износване. Есенциални за термично моделиране и прогнозиране на продължителността на живот.
• Интегрирани сензори за влажност: Следят проникването на влага в корпуса на CT-то. Ранна детекция на повреди на уплътненията или кондензация предотвратява износване на изолацията (следене, дуга) и диелектрични повреди. Критични за CT-овете в сурови среди.
• Интегрирани сензори за частични разряди (PD): Детектират нискоуровневи електрически разряди в рамките на системата за изолация ( празнини, замърсявания, следене по повърхността). PD е основен показател за надигаща се повреда на изолацията, предоставящ най-ранното възможно предупреждение за проактивно въздействие.
• Закален дизайн: Сензорите и вътрешната електроника са закалени, за да издържат на външни околни стресове (UV, крайни температури, влага, EMI), типични за средата на подстанциите.
2. Безжична, отдалечена передача на данни:
• На борда LoRaWAN/Селуларен модем: Елиминира сложна и скъпа кабелна инфраструктура. Използва съществуващи безжични мрежи:
• LoRaWAN: Идеален за отдалечени места с по-ниски нужди от пропускна способност. Предлага дългий радиус (>10km), ниско потребление на енергия (осигурява възможности за батерии/соларни панели) и отлична проникновеност на сигнала.
• Селуларен (LTE-M/NB-IoT): Предоставя по-широко покритие, когато LoRaWAN не е наличен. По-подходящ за места, нуждаещи се от умерени скорости на данни или където селуларната инфраструктура е надеждна. Включва механизми за резервно копиране за критични предупреждения.
• Сигурна комуникация: Шифрована передача на данни (TLS/DTLS) за защита на критични данни за инфраструктурата.
3. Облак базиран платформа за AI анализ:
• Централно агрегиране на данни: Приема и безопасно съхранява реално време и исторически потоци от данни от всички разпределени CT-ове.
• Диагностични модели, водени от AI:
• Прогнозиране на здравето на изолацията: AI корелира тенденции в активността на PD, температура и влажност, за да предскаже темпото на износване на изолацията и потенциални начини на провал с висока увереност. Разпознава微妙的异常，即使没有超过报警阈值（例如，特定负载模式下的轻微温度上升）。
• 铁芯饱和风险评估：分析一次电流波形数据（谐波、直流偏移检测能力推断）以及温度，以建模铁芯磁化特性，并在特定电网条件下预测潜在的饱和风险。
• 异常检测：机器学习为每个CT建立独特的基线。检测传感器数据流中的细微偏差，这些偏差表明正在发展的问题，即使没有单个参数超过报警阈值（例如，与特定负载模式相关的轻微温度上升）。
• 自动化警报和优先级排序：生成按严重程度分类的可操作警报。根据风险评估和预测的故障时间优先安排维护任务。
4. 用户界面（仪表板和报告）：
• 实时可视化：交互式仪表板显示所有CT在网络地图或列表视图中的健康状态、传感器读数、趋势和警报。
• 预测性维护洞察：提供剩余使用寿命（RUL）估计、故障概率曲线和建议操作（例如，“在3个月内安排检查”或“建议进行诊断测试”）的清晰可视化。
• 状况报告：自动生成特定CT或整个车队的详细健康报告。
• 历史分析：用于深入分析历史数据以进行根本原因分析和性能基准测试的工具。

主要用例：远程变电站监控与优化

• 场景：位于地理隔离区域（山区、沙漠、农村电网）的变电站。技术人员访问频率低、费用高且后勤复杂。故障后的反应性维护导致长时间停电。
• 解决方案优势：
• 消除不必要的访问：从基于日历的维护转变为基于条件的维护。仅在基于AI预测或特定关键警报真正需要时派遣技术人员。
• 防止灾难性故障：早期检测到正在发展的局部放电活动、湿气侵入或热异常，允许在CT发生灾难性故障之前进行干预，避免昂贵的附带损坏和长时间停电。
• 优化维护资源：将稀缺的技术人员时间和预算集中在由预测分析确定的高风险资产上，提高整体电网可靠性。
• 远程诊断：无需现场物理存在即可深入了解CT状况。使远程专家能够指导当地工作人员。
• 延长资产寿命：主动管理导致CT劣化的条件（热量、湿气），有助于最大化运行寿命。

关键实施考虑因素

• 边缘处理：基本过滤、缓冲和初步异常检测在CT模块上本地进行，以最小化不必要的数据传输并提高对关键事件的响应时间。
• 电源：主连接的CT供电选项，在主电源丢失期间使用电池/太阳能备用电源进行关键传感和警报。
• 网络安全：符合行业标准（IEC 62443, NERC CIP）的稳健设计至关重要。安全启动、加密通信、安全设备管理。
• 可扩展性：云平台设计用于处理来自大型公用事业网络中数千个CT的数据摄取和处理。
• 集成：开放API允许与现有资产管理系统（EAM/CMMS）、SCADA系统和企业数据湖集成，以实现全面可见性。
• 校准与验证：已建立的程序以验证传感器精度和AI模型在已知条件下的性能。