Slimme Opgradering en Effektiewe Onderhoudsoplossing vir Oordragstransformateurs

1. Agtergrond en Uitdagings​
Sommige oordragtransformasies in huidige kragroëte stel voor beduidende uitdagings. Enerusyd, ouer toerusting met verlengde operasie-lewenspanne vertoon 'n geleidelike degradasie in tegniese prestasie, betroubaarheid en veiligheid. Anderkant is tradisionele handmatige inspeksies en periodieke instandhouding ineffektief, wat agterkom in die opsporing van potensiële foute. Instandhoudingsinspanne word geplaag deur hoë koste, operasie-moeilikhede en uitdagings in fout-lokalisering. Dit het 'n bottelnek geword wat roët-effektiwiteit, veiligheid en stabiliteit beperk. Daarom is dit noodsaaklik om toerusting-opgrades te bevorder en intelligente instandhoudingsmetodes diep te integreer.

​2. Oplossing: Dubbelgedrewe Strategie vir Toerusting-opgrade en Slimme Instandhouding​
Hierdie voorstel neem 'n strategie aan wat "Hardeware-opgrades" en " sagteware-empowering" combineer om die prestasie, betroubaarheid en instandhoudingsdoeltreffendheid van oordragtransformasies holisties te verbeter deur die sistematiese inrigting van nuwe tegnologieë.

​2.1 Kern Toerusting-opgrades​

• ​Promoveer On-Load Tap Changers (OLTC):​​ Vervang geleidelik ouer of nie-slim vaste-tap transformasies. OLTC pas voltasieverhoudings outomaties in real-time tydens operasie, reageer op roët-fluktuasies. Dit verhoog aansienlik ​voltastabiliteit en -kwaliteit, oorskryf tradisionele transformasies in belasting-variasie en hernubare energie-integrasie, en verminder risiko's van toerusting-skade of belasting-aftrek as gevolg van voltasie-instabiliteit.
• ​Pas Gas-Geïsoleerde Skakeel (GIS) toe:​​ Gee voorrang aan GIS bo tradisionele Lug-Geïsoleerde Skakeel (AIS) in nuwe of herstelprojekte. GIS integreer skakeelsnitte, ontkoppelers, grondskakeels, transformasies en stormverdedigers in geslote metaal behuisinge gevul met isolerende gas. Kernaanwinste sluit in:
• ​Ruimtebesparings:​​ Beslaan slegs 10%-30% van AIS voetafdruk, optimaliseer substation-grondgebruik—ideaal vir stedelike sentrums, grondbeperkte areas, of ondergrondse fasiliteite.
• ​Omgewingsresilienste:​​ Geslote konstruksie beskerm teen stof, vochtigheid, soutmist en besoedeling, minimeer buite-fout-risiko's en pas by streng klimaate.
• ​Hoë Betroubaarheid & Veiligheid:​​ Verminder aansienlik bogen-en ontploffingsrisiko's; foutekoerse is baie laer as AIS. Instandhoudingswerklaste verminder, verhoog personeel- en toerusting-veiligheid.
• ​Lae Geraas & EMI:​​ Metaal-skyfing minimeer operasie-geraas en elektromagnetiese interferensie, verminder omgewingsimpak.

​2.2 Intelligente Toestand-bemonstering Sisteem​

• ​Dissolve Gas Analise (DGA) Online Bemonstering:​​ Dient as die kritiese sensoriese laag. Real-time analisators geïnstalleer in olie-sirkels moniter voortdurend die konsentrasies en tendense van opgeloste gase (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂).
• ​Waarde:​​ Gassoorte, konsentrasies, en generasiekoerse dien as sensitiewe "vingerafdruke" wat latente foute weerspieël (bv. termiese dekomposisie, gedeeltelike/arcing-ontlaaiing, olie-oormatige hitte). Deur gebruik te maak van analitiese modelle (bv. Duval Driehoek, Rogers Verhoudings), evalueer die sisteem outomaties gesondheid, wat moontlik maak dat vroeg, presiese fout-waarskuwings (bv. wonding-oormatige hitte, kern-aarding foute, isolasie-degradasie) plaasvind, skuif van reaktiewe herstelle na voorspellende instandhouding om katastrofiese foute te voorkom.

​2.3 AI-Gedrewe Slimme Instandhoudingsbestuur​

• ​Gevestigde Data Platform:​​ Integreer multi-bron data (DGA, gedeeltelike ontlaaiing, kern-stroom, olie-temperatuur/nivo, bushing-verliese), toerusting-rekords, instandhoudingsgeskiedenis, en operasie-data (belasting, voltasie, omgewingstemperatuur) om 'n transformator-digitale twin te skep.
• ​Groot Data Analise:​​ Gebruik data-mining om bemonsteringsdata met toerusting-toestande te korreleer, vestig basismodelle en identifiseer anomalieë (espesiaal in DGA-parameters).
• ​AI-aangedrewe Diagnose & Besluitneming:​​
• ​Foutdiagnose & Lokalisering:​​ ML-algoritmes (bv. DNNs, SVM, Random Forest) leer van historiese foute en spesialis-kennis. In kombinasie met real-time data, identifiseer modelle intelligente fout-tipes (bv. termiese vs. elektriese foute) en lokalisering (bv. wondinge, kern, tap-changers), help by vinnige probleemoplossing.
• ​Gesondheidsassessering & Lewenspanvoorspelling:​​ AI sinteseer multi-dimensionele data om gesondheidskorre (bv. Gesondheidsindeks) te kwantifiseer en oorblywende nuttige lewenspan te voorspel, leid vervangingbesluite.
• ​Risikowaarskuwings & Instandhoudingsoptimering:​​ Stelle stelsels outomaties risikolvlaks vast en gee waarskuwings. Optimeringsalgoritmes beveel gepersonaliseerde instandhoudingsstrategieë aan (bv. afbreek-beplanning, taak-prioritisering) gebaseer op risiko, kritiekheid, en hulpbronne. Bevestigde foute aktiveer outomatiese herstelprotokolle.
• ​Spesialis Kennisbasis:​​ Ingeboude kennisdrafte en spesialis-stelsels struktureer domein-kennis en standaarde, ondersteun verduidelikbare AI-besluite en verhoog geloofwaardigheid.

​3. Verwagte Voordele​

1. ​Verhoogde Intelligentie:​​ Kombineer slim hardeware (OLTC-outomatiese regulering), sensore, en AI om "self-persepsie, self-diagnose, self-besluitneming, self-optimering" moontlik te maak.
2. ​Verbeterde Betroubaarheid:​​ Hoër inherente betroubaarheid van GIS/OLTC; AI-bemonstering verminder ongeplande afbreekings deur foute voor te kom.
3. ​Toename in Veiligheid:​​ GIS-ontwerp en slim bemonstering verlaag ontploffings/vuur-risiko's; vroeë fout-intervensie verhoed ongelukke.
4. ​Lae Instandhoudingskoste:​​ Verminder handmatige inspeksie-frekwensie; toestand-gebaseerde instandhouding vermy oor-/onder-instandhouding en optimeer hulpbronne/reserves; preventiewe maatreëls verminder herstelkoste.
5. ​Hulpbron-doeltreffendheid:​​ GIS bespaar grond; slim instandhouding verhoog toerusting/personeel-utilisasie.
6. ​Uitgebreide Lewenspan:​​ Proaktiewe gesondheidsbestuur vertraag isolasie-ouderdom en prestasie-afname, verleng dienslewens.

​4. Implementeringsaanbevelings​

• ​Fase-uitrol:​​ Gee prioriteit aan ouer toerusting, kritiese substations, en stedelike belasting-sentra.
• ​Standardisering Eerst:​​ Ontwikkel uniforme spesifikasies vir toerusting-seleksie, sensor-installasie, data-protokolle, platform-koppelvlakke, en AI-modellering.
• ​Data-integrasie:​​ Breek silos deur bemonstering- en bestuursdata op 'n eenheidsplatform te konsolideer.
• ​Werkswaartstransformasie:​​ Opleiding van personeel in slim bemonstering, data-analise, en AI-diagnose om skuif na data-gedrewe, mens-AI-samenwerking.
• ​Voortdurende Verbetering:​​ Iteratiewe verfyning van AI-modelle en -strategieë deur middel van operasie-terugvoer.