रक्षण-अनुकूल समाधान: प्रतिकल्पित स्वास्थ्य र प्रदर्शन निरीक्षणका लागि बाहिरी धारा रुपान्तरको वायरलेस IoT-सक्षम संस्करण

लक्ष्यीय चुनौती:​​ बाहिरी विद्युत परिवर्तक (CTs) को नियमित रूप से संचालन रखना और अप्रत्याशित विफलता से बचना, विशेष रूप से तकनीशियनों की पहुंच में सीमा होने वाले दूरस्थ उप-स्टेशनों में, महत्वपूर्ण संचालन जोखिम और उच्च रखरखाव लागत पैदा करता है। परंपरागत आवधिक जाँच अक्सर अक्सर नहीं होती, प्रतिक्रियात्मक होती हैं, और विकसित हो रही दोषों को छोड़ सकती हैं।

​समाधान की दृष्टि:​​ ​आईओटी द्वारा पूर्वानुमान रखरखाव और वास्तविक समय में निगरानी।​​ यह समाधान एकीकृत सेंसर और वायरलेस कनेक्टिविटी का उपयोग करके CTs के महत्वपूर्ण स्वास्थ्य पैरामीटरों की निरंतर निगरानी करता है, जिससे डेटा-आधारित भावी विफलताओं (इन्सुलेशन टूटना, कोर स्यूरेशन) की पूर्वानुमान बनती है, जो अप्रत्याशित डाउनटाइम को बहुत कम करता है और रखरखाव संसाधनों का इष्टतम उपयोग करता है।

मुख्य समाधान घटक और विशेषताएं

1. ​स्मार्ट, सेंसर-सुसज्जित बाहरी CTs:​​
• ​एकीकृत तापमान सेंसर:​​ निरंतर वातावरण और हॉटस्पॉट तापमान की निगरानी करते हैं। खराब कनेक्शन, ओवरलोड स्थितियों (स्यूरेशन का जोखिम), या आंतरिक विकार के कारण होने वाले असामान्य गर्मी की पहचान करते हैं। थर्मल मॉडलिंग और लंबाई भविष्यवाणी के लिए आवश्यक हैं।
• ​एकीकृत आर्द्रता सेंसर:​​ CT हाउसिंग में आर्द्रता की प्रवेश की ट्रैकिंग करते हैं। सील विफलता या आर्द्रता का प्रारंभिक पता लगाने से इन्सुलेशन विकार (ट्रैकिंग, आर्किंग) और डाइएलेक्ट्रिक विफलताओं से बचा जा सकता है। कठिन पर्यावरण में CTs के लिए महत्वपूर्ण हैं।
• ​एकीकृत आंशिक डिस्चार्ज (PD) सेंसर:​​ इन्सुलेशन प्रणाली के भीतर निम्न स्तरीय विद्युत डिस्चार्ज का पता लगाते हैं (रिक्त स्थान, प्रदूषक, सतह ट्रैकिंग)। PD इन्सुलेशन विफलता का प्राथमिक संकेतक है, जो प्रोएक्टिव हस्तक्षेप के लिए सबसे शीघ्र संकेत प्रदान करता है।
• ​स्टाउट डिजाइन:​​ सेंसर और आंतरिक इलेक्ट्रॉनिक्स बाहरी पर्यावरणीय तनाव (यूवी, चरम तापमान, आर्द्रता, EMI) को सहन करने के लिए बनाए गए हैं, जो उप-स्टेशन परिवेशों में आम हैं।
2. ​वायरलेस, दूरस्थ डेटा प्रसारण:​​
• ​ऑनबोर्ड LoRaWAN/सेलुलर मोडेम:​​ जटिल और महंगी केबलिंग इंफ्रास्ट्रक्चर को खत्म करता है। मौजूदा वायरलेस नेटवर्कों का लाभ उठाता है:
• ​LoRaWAN:​​ निम्न बैंडविड्थ की आवश्यकता वाले दूरस्थ साइटों के लिए आदर्श है। लंबी दूरी (>10km), कम ऊर्जा उपभोग (बैटरी/सौर विकल्पों की संभावना), और उत्कृष्ट सिग्नल प्रवेश प्रदान करता है।
• ​सेलुलर (LTE-M/NB-IoT):​​ LoRaWAN उपलब्ध न होने पर व्यापक कवरेज प्रदान करता है। मध्यम डेटा दरों या जहां सेलुलर इंफ्रास्ट्रक्चर विश्वसनीय है, वहां बेहतर उपयुक्त है। महत्वपूर्ण अलर्ट के लिए बैकफॉल तंत्र शामिल हैं।
• ​सुरक्षित संचार:​​ एन्क्रिप्टेड डेटा प्रसारण (TLS/DTLS) क्रिटिकल इंफ्रास्ट्रक्चर डेटा की सुरक्षा के लिए।
3. ​क्लाउड-आधारित AI एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म:​​
• ​केंद्रीय डेटा एग्रीगेशन:​​ सभी तैनात CTs से वास्तविक समय और ऐतिहासिक डेटा स्ट्रीम्स को प्राप्त करता है और सुरक्षित रूप से स्टोर करता है।
• ​AI-ड्राइवन डायग्नोस्टिक मॉडल:​​
• ​इन्सुलेशन स्वास्थ्य पूर्वानुमान:​​ AI PD गतिविधि, तापमान, और आर्द्रता के रेंज को सहसंबद्धित करके इन्सुलेशन विकार की दर और भावी विफलता मोड्स की पूर्वानुमान करता है। थ्रेशहोल्ड अलर्ट्स द्वारा छूट गए निम्न विसंगतियों की पहचान करता है।
• ​कोर स्यूरेशन जोखिम मूल्यांकन:​​ प्राथमिक विद्युत धारा तरंग डेटा (हार्मोनिक्स, DC ऑफसेट डिटेक्शन क्षमता निष्कर्षित) और तापमान के साथ विश्लेषण करके कोर मैग्नेटाइजेशन विशेषताओं को मॉडल करता है और विशिष्ट ग्रिड स्थितियों के तहत संभावित स्यूरेशन जोखिम की पूर्वानुमान करता है।
• ​विसंगति डिटेक्शन:​​ मशीन लर्निंग प्रत्येक CT के लिए विशिष्ट बेसलाइन स्थापित करता है। सेंसर डेटा स्ट्रीम्स पर निम्न विसंगतियों को पहचानता है जो विकसित हो रही समस्याओं को दर्शाता है, भले ही कोई एकल पैरामीटर एक अलर्ट थ्रेशहोल्ड से अधिक न हो (उदाहरण के लिए, विशिष्ट लोड पैटर्न के साथ सूक्ष्म तापमान वृद्धि)।
• ​स्वचालित अलर्ट और प्राथमिकता:​​ गंभीरता के अनुसार श्रेणीबद्ध किए गए कार्यात्मक अलर्ट उत्पन्न करता है। जोखिम मूल्यांकन और भावी विफलता समय के आधार पर रखरखाव कार्यों को प्राथमिकता देता है।
4. ​उपयोगकर्ता इंटरफेस (डैशबोर्ड और रिपोर्टिंग):​​
• ​वास्तविक समय विज़ुअलाइजेशन:​