நிர்வகிப்பு-மேம்படுத்தப்பட்ட தீர்வு: பிரெடிக்டிவ் ஹெல்த் மற்றும் செயல்திறன் மாதிரி கண்காணிப்புக்கான வெளிநிலை வெளியில் உள்ள வெளியான IoT-ஆன கரண்டி மாற்றிகள்

நோக்கம்:​​ வெளியிலுள்ள வேதிகளின் (CTs) நம்பிக்கையான செயல்பாட்டை உருக்கி தற்காலிக தோல்விகளை தவிர்க்கும், முக்கியமாக தொழில்நுட்ப அணுகல் குறைந்த அலைகளில், இது பெரிய செயல்பாட்டு அபாயங்களையும் உயர்ந்த பூர்வதேற்ற செலவுகளையும் ஏற்படுத்துகிறது. பொதுவான கால அடிப்படையான பரிசோதனைகள் போதுமாக இல்லாமல், பின்னோக்கிய மற்றும் வளரும் தோல்விகளை தவிர்க்க முடியாத சூழ்நிலைகளில் இருக்கும்.

​தீர்வு வெற்றிகை:​​ ​IoT வழியான முன்னறிவிப்பு பூர்வதேற்றம் & உணர்வு போக்கு நேரலை கண்காணிப்பு.​​ இந்த தீர்வு ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட ஸென்சர்கள் மற்றும் வாய்ப்பு இணைப்புகளை பயன்படுத்தி, முக்கியமான CT சுகாதார அளவுகளை தொடர்ந்து கண்காணிப்பது, இது தோல்விகள் (தூக்கு மோசமாக்குதல், மையம் நிரம்புதல்) நிகழும் முன்னரே தரவு-அடிப்படையான முன்னறிவுகளை வழங்கும், திட்டமிடப்படாத நிறுத்தம் அதிகமாக குறைப்பது மற்றும் பூர்வதேற்ற வளம்பாடுகளை செயல்முறைப்படுத்தும்.

முக்கிய தீர்வு அம்சங்கள் & பணிகள்

1. ​சுகாதாரமான, ஸென்சர்-உள்ளடக்கிய வெளியிலுள்ள CTs:​​
• ​ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட வெப்ப அளவுகள்:​​ தொடர்ந்து சூழல் மற்றும் ஹாட்ஸ்பாட் வெப்பநிலைகளை கண்காணிப்பது. இது சேர்மான தொடர்புகள், மூடிய நிலைகள் (மையம் நிரம்புதல் அபாயம்), அல்லது உள்ளே உள்ள தோல்விகள் மூலம் ஏற்படும் அதிர்வு வெப்பம் அறிகிறது. இது வெப்ப மாதிரியாக்கத்துக்கும் வாழ்க்கை கால முன்னறிவுகளுக்கும் முக்கியமானது.
• ​ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட அழுக்க அளவுகள்:​​ CT கூறினுள் நீர் நுழைவை தொடர்ந்து கண்காணிப்பது. மூடிகள் தோல்விகள் அல்லது நீர்க்கூட்டம் தொடர்பு முன்னே அறியத் துல்லியமாக மோசமாக்குதல் (தூக்கு மோசமாக்குதல், வினைவெளியை தூக்குதல்) மற்றும் வினை தோல்விகளை தவிர்க்கிறது. இது கடுமையான சூழல்களில் உள்ள CTs க்கு முக்கியமானது.
• ​ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட பகுதி திரவிய விலக்கு (PD) ஸென்சர்கள்:​​ தூக்கு அமைப்பு உள்ளே (வெறுமை, மாறிலி, மேற்பரப்பு தூக்கு விலக்கு) குறைந்த அளவிலான விலக்குகளை அறிகிறது. PD தூக்கு தோல்விய முன்னறிவு அதிர்வு, முன்னிருந்து செயல்படுத்த முடியும் மிக முந்தைய எச்சரிக்கையை வழங்குகிறது.
• ​கடுமையான வடிவம்:​​ ஸென்சர்கள் மற்றும் உள்ளே உள்ள இலக்கியங்கள் வெளியிலுள்ள சூழல் அழுத்தங்களுக்கு (UV, முடிவிலியான வெப்பநிலைகள், அழுக்கம், EMI) முன்னோக்கு செயல்பாட்டு சூழல்களில் தாங்கும் வடிவம்.
2. ​வாய்ப்பு, தொலைவில் தரவு போக்கு:​​
• ​Onboard LoRaWAN/Cellular Modem:​​ சிக்கலான மற்றும் அதிக செலவு கொண்ட கேபிள் அமைப்பை நீக்குகிறது. இருந்து வாய்ப்பு வலையங்களை பயன்படுத்துகிறது:
• ​LoRaWAN:​​ குறைந்த தரவு தேவை உள்ள தொலைவில் அமைத்த இடங்களுக்கு உதவும். நீண்ட தூரம் (>10km), குறைந்த மின்சார நுழைவு (மின்சார அல்லது சூரிய மின்சார விருப்பங்களை வழங்கும்), மற்றும் நல்ல சிக்கல் துரத்தல்.
• ​Cellular (LTE-M/NB-IoT):​​ LoRaWAN உள்ளதாக இல்லாத இடங்களில் அதிக விரிவு வழங்கும். இது மதிப்பிற்கு தரவு விரைவு அல்லது வாய்ப்பு அமைப்பு நம்பிக்கையாக இருக்கும் இடங்களுக்கு அதிகமாக ஏற்படுத்துகிறது. குறிப்பிட்ட முக்கிய எச்சரிக்கைகளுக்கு பின்னர் செயல்பாட்டை வழங்கும்.
• ​Secure Communication:​​ Encrypted data transmission (TLS/DTLS) to protect critical infrastructure data.
3. ​Cloud-Based AI Analytics Platform:​​
• ​Centralized Data Aggregation:​​ Receives and securely stores real-time and historical data streams from all deployed CTs.
• ​AI-Driven Diagnostic Models:​​
• ​Insulation Health Prediction:​​ AI correlates trends in PD activity, temperature, and humidity to predict the rate of insulation degradation and potential failure modes with high confidence. Identifies subtle anomalies missed by threshold alarms.
• ​Core Saturation Risk Assessment:​​ Analyzes primary current waveform data (harmonics, DC offset detection capability inferred) alongside temperature to model core magnetization characteristics and predict potential saturation risks under specific grid conditions.
• ​Anomaly Detection:​​ Machine learning establishes unique baselines for each CT. Detects subtle deviations across sensor data streams that indicate developing problems, even if no single parameter exceeds an alarm threshold (e.g., subtle temperature rise correlated with specific load patterns).
• ​Automated Alerts & Prioritization:​​ Generates actionable alerts categorized by severity. Prioritizes maintenance tasks based on risk assessment and predicted time-to-failure.
4. ​User Interface (Dashboards & Reporting):​​
• ​Real-Time Visualization:​​ Interactive dashboards display health status, sensor readings, trends, and alarms for all CTs across the network on a map or list view.
• ​Predictive Maintenance Insights:​​ Provides clear visualizations of remaining useful life (RUL) estimations, probability of failure curves, and recommended actions (e.g., "Schedule inspection within 3 months" or "Diagnostic test recommended").
• ​Condition Reports:​​ Automated generation of detailed health reports for specific CTs or entire fleets.
• ​Historical Analysis:​​ Tools for deep diving into historical data for root cause analysis and performance benchmarking.

Primary Use Case: Remote Substation Monitoring & Optimization

• ​Scenario:​​ Substations located in geographically isolated areas (mountains, deserts, rural grids). Technician visits are infrequent, expensive, and logistically complex. Reactive maintenance after failure leads to extended outages.
• ​Solution Benefits:​​
• ​Eliminate Unnecessary Visits:​​ Move from calendar-based to condition-based maintenance. Only dispatch technicians when truly necessary based on AI predictions or specific critical alerts.
• ​Prevent Catastrophic Failures:​​ Early detection of developing PD activity, moisture ingress, or thermal anomalies allows intervention before the CT fails catastrophically, avoiding costly collateral damage and prolonged outages.
• ​Optimize Maintenance Resources:​​ Focus scarce technician time and budget on high-risk assets identified by predictive analytics, improving overall grid reliability.
• ​Remote Diagnostics:​​ Provides deep insight into CT condition without requiring on-site physical presence for initial diagnosis. Empowers remote experts to guide local crews.
• ​Extended Asset Lifespan:​​ Proactive management of conditions degrading the CT (heat, moisture) helps maximize operational life.

Key Implementation Considerations

• ​Edge Processing:​​ Basic filtering, buffering, and preliminary anomaly detection occur locally on the CT module to minimize unnecessary data transmission and improve response time for critical events.
• ​Power:​​ CT-powered options for primary connectivity, with battery/solar backup for critical sensing and alerting during primary power loss.
• ​Cybersecurity:​​ Robust design adhering to industry standards (IEC 62443, NERC CIP) is paramount. Secure boot, encrypted communication, secure device management.
• ​Scalability:​​ Cloud platform designed to handle data ingestion and processing from thousands of CTs across a large utility network.
• ​Integration:​​ Open APIs allow integration with existing Asset Management Systems (EAM/CMMS), SCADA systems, and enterprise data lakes for holistic visibility.
• ​Calibration & Validation:​​ Established procedures to validate sensor accuracy and AI model performance against known conditions.