פתרון אופטימלי לתחזוקה: טרנספורטרים חיצוניים עם תקשורת אלחוטית מבוססת IOT לחיזוי מצב בריאות ואיכות ביצועים

אתגר המטרה: שמירה על פעולה אמינה והפיכת כשלים בלתי צפויים של טרנספורמרים חיצוניים (CTs), במיוחד בתחנות משנה מרוחקות עם גישה מוגבלת לטכנאים, מציבה סיכונים תפעוליים משמעותיים וויות מחזיקה גבוהות. בדיקות תקופתיות מסורתיות הן לעתים רחוקות,リアクティブであり、進行中の故障を見逃す可能性があります。

​חזון הפתרון: תחזית תחזוקה ומעקב בזמן אמת באמצעות IoT. הפתרון מתבסס על חיישנים משולבים וקשר אלחוטי כדי לפקח באופן מתמשך על פרמטרים קריטיים של בריאות ה-CT, מאפשר תחזיות מבוססות נתונים של כשלים אפשריים (הרס מבודדים, satuasi inti) sebelum terjadi, secara drastis mengurangi downtime yang tidak terencana dan mengoptimalkan sumber daya pemeliharaan.

רכיבי הפתרון העיקריים והמאפיינים

1. ​CT חיצוניים חכמים, מצוידים בחיישנים:​
• ​חיישני טמפרטורה משולבים: פקחים באופן מתמשך על הטמפרטורה הסביבתית ועל נקודות חם. מזהה חימום חריג הנגרם מקשרים לקויים, מצב של עלייה מעל המידה (סיכונן של satuasi), או הידרדרות פנימית. הכרחי עבור מודלים תרמיים ותחזיות חיים.
• ​חיישני לחות משולבים: מעקב אחרי חדירת לחות בתוך גוף ה-CT. גילוי מוקדם של כשלים בסילוק או קינון מונע הרס מבודדים (עקיפה, קשת) וכשלים דייאלקטריים. קריטי עבור CTs בסביבות קשות.
• ​חיישני שחרור חלקי משולבים (PD): מגלהcharges חשמליים בדרגה נמוכה בתוך מערכת המבודד (חלל, זיהומים, עקבות לפני). PD הוא מדד ראשי של כשל מבודד עתידי, מספק אזהרה מוקדמת ביותר לאיבטחת התערבות פרו-אקטיבית.
• ​עיצוב חזק: החיישנים והאלקטרוניקה הפנימית מאובזרים כדי להתמיד במאמצי הסביבה החיצונית (UV, טמפרטורות קיצוניות, לחות, EMI) טיפוסיים לסביבות תחנות משנה.
2. ​העברת נתונים אלחוטית וברחוק:​
• ​מודם LoRaWAN/ellular על הגב: מבטל את התשתית המורכבת והיקרה של כבלים. מנצל רשתות אלחוטיות קיימות:
• ​LoRaWAN: אידיאלי אתרים מרוחקים עם צרכים נמוכים יותר של רוחב פס. מציע טווח ארוך (>10km), צריכת אנרגיה נמוכה (מאפשרת אפשרויות סולאר/סוללות) וחדירה טובה של אות.
• ​ellular (LTE-M/NB-IoT): מספק כיסוי רחב יותר כאשר LoRaWAN אינו זמין. מתאים יותר אתרים הדורשים קצב נתונים בינוני או בהם התשתיתacellular היא בטוחה. כולל מנגנונים להחלפה עבור אזהרות קריטיות.
• ​תקשורת מאובטחת: העברת נתונים מוצפנת (TLS/DTLS) להגנה על נתוני תשתית קריטיים.
3. ​פלטפורמת אנליטיקה מבוססת ענן:​
• ​אגדת נתונים מרכזית: מקבל ומאחסן באופן מאובטח זרמים של נתונים בזמן אמת והיסטוריים מכל ה-CTs המוצבים.
• ​מודלים דיאגנוסטיים מבוססי AI:​
• ​תחזית בריאות המבודד: AI מתאם בין מגמות פעילות PD, טמפרטורה ולחות כדי לתארך את קצב ההרס של המבודד ואת מודלי הכשל האפשריים בהשערה גבוהה. מזהה חריגים עדינים שנמצאים מעבר לאזהרות סף.
• ​ערכת סיכון satuasi inti: ניתוח נתונים של גל זרם ראשוני (הרמוניות, יכולת זיהוי DC offset) יחד עם טמפרטורה כדי למדל את תכונות המגנטיות של הליבה ולהתאים סיכונים אפשריים של satuasi תחת תנאי רשת ספציפיים.
• ​זיהוי חריגים: למידת מכונה מגדירה בסיסי נתונים ייחודיים לכל CT. מזהה חריגים עדינים בין זרמי נתונים של חיישנים המצביעים על בעיות מתפתחות, גם אם אף פרמטר בודד אינו עולה מעל סף אזהרה (לדוגמה, עלייה עדינה בטמפרטורה המתאימה לדפוסי עומס ספציפיים).
• ​התראות אוטומטיות ודירוג: מייצר התראות מעשיות ממוינות לפי חומרה. מדירג משימות תחזוקה בהתאם לניתוח הסיכונים ולזמן התוכנן לכשל.
4. 07/14/2025