حل ذكي لترقية وصيانة كفاءة محولات النقل

1. الخلفية والتحديات​
تواجه بعض محولات النقل في أنظمة الشبكة الكهربائية الحالية تحديات كبيرة. من ناحية، تظهر المعدات القديمة ذات الأعمار التشغيلية الطويلة تدهورًا تدريجيًا في الأداء الفني والموثوقية والأمان. ومن ناحية أخرى، تكون الفحوصات اليدوية والصيانة الدورية التقليدية غير فعالة وتتأخر في اكتشاف الأعطال المحتملة. تعاني جهود الصيانة من التكاليف العالية والصعوبات التشغيلية والتقلبات في تحديد موقع الأعطال. وقد أصبح هذا عائقًا يحد من كفاءة وأمان واستقرار الشبكة. لذلك، من الضروري دفع تحديث المعدات ودمج طرق الصيانة الذكية بشكل عميق.

​2. الحل: استراتيجية مزدوجة لتحديث المعدات والصيانة الذكية​
يتبنى هذا الاقتراح استراتيجية تجمع بين "تحديثات الأجهزة" و "تعزيز البرمجيات" لتحسين أداء وموثوقية وكفاءة صيانة محولات النقل من خلال نشر تقنيات جديدة بشكل منهجي.

​2.1 تحديثات المعدات الأساسية​

• ​تعزيز استخدام مفاتيح التحميل تحت الحمل (OLTC):​​ استبدال التدريجي للمحولات الثابتة أو غير الذكية القديمة. تقوم OLTC بتعديل نسبة الجهد تلقائيًا أثناء التشغيل، مستجيبًا للتقلبات في الشبكة. وهذا يعزز بشكل كبير استقرار الجهد والنوعية، ويتفوق على المحولات التقليدية في التعامل مع التغيرات في الحمل وتوفير الطاقة المتجددة، ويقلل من مخاطر تلف المعدات أو قطع التحميل بسبب عدم استقرار الجهد.
• ​تطبيق معدات التحويل المعزولة بالغاز (GIS):​​ إعطاء الأولوية لـ GIS بدلاً من معدات التحويل المعزولة بالهواء (AIS) في المشاريع الجديدة أو إعادة التأهيل. تقوم GIS بتجميع المقاطع الكهربائية والمفاتيح المنفصلة والمفاتيح الأرضية والمحولات ومثبطات الجهد في حاويات معدنية محكمة الإغلاق مليئة بالغاز المعزول. تشمل المزايا الرئيسية:
• ​ توفير المساحة:​​ تستحوذ فقط على 10%-30% من مساحة AIS، مما يحسن استخدام أرض المحطة - مثالي للمناطق الحضرية أو المناطق ذات المساحة المحدودة أو المرافق تحت الأرض.
• ​المرونة البيئية:​​ يتم حماية البناء المحكم من الغبار والرطوبة وضباب البحر والتلوث، مما يقلل من مخاطر الأعطال الخارجية ويتكيف مع المناخات القاسية.
• ​الموثوقية والأمان العاليان:​​ يقلل بشكل كبير من مخاطر الشرار الكهربائي والانفجار؛ معدلات الفشل أقل بكثير من AIS. تقل الأعباء الصيانة، مما يعزز سلامة الأفراد والمعدات.
• ​الضوضاء المنخفضة والتشويش الكهرومغناطيسي (EMI):​​ تقوم الدرع المعدنية بتقليل الضوضاء التشغيلية والتشويش الكهرومغناطيسي، مما يقلل من التأثير البيئي.

​2.2 نظام المراقبة الذكي للحالة​

• ​مراقبة غازات محلولة (DGA) عبر الإنترنت:​​ تعمل كطبقة الاستشعار الحرجة. يقوم المحللون الحقيقيون المثبتون في دوائر الزيت بمراقبة مستويات واتجاهات الغازات المذابة (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂) بشكل مستمر.
• ​القيمة:​​ تعتبر أنواع الغازات ومستوياتها ومعدلات تكوينها "بصمات" حساسة تعكس الأعطال الكامنة (مثل التحلل الحراري، التفريغ الجزئي / الشرار الكهربائي، ارتفاع درجة حرارة الزيت). باستخدام نماذج تحليلية (مثل مثلث Duval، نسب Rogers)، يقوم النظام بتقييم الصحة تلقائيًا، مما يمكّن من تنبيهات مبكرة ودقيقة للأعطال (مثل ارتفاع درجة حرارة اللفائف، أعطال التأريض الأساسية، تدهور العزل)، مما يؤدي إلى التحول من الإصلاحات التفاعلية إلى الصيانة التنبؤية لمنع الفشل الكارثي.

​2.3 إدارة الصيانة الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي​

• ​منصة بيانات موحدة:​​ تقوم بدمج البيانات المتعددة المصادر (DGA، التفريغ الجزئي، تيار اللب، درجة حرارة/مستوى الزيت، خسائر الأكمام)، السجلات المعدات، تاريخ الصيانة، وبيانات التشغيل (الحمل، الجهد، درجة الحرارة المحيطة) لإنشاء توأم رقمي للمحول.
• ​تحليل البيانات الكبيرة:​​ يستخدم التنقيب عن البيانات لربط بيانات المراقبة بأحوال المعدات، وإنشاء نماذج أساسية وتحديد الاستثناءات (خاصة في معلمات DGA).
• ​التشخيص والاتخاذ القرار المدعوم بالذكاء الاصطناعي:​​
• ​تشخيص الأعطال وموقعها:​​ تتعلم الخوارزميات المستندة إلى التعلم العميق (مثل DNNs، SVM، Random Forest) من الأعطال التاريخية والمعرفة الخبرية. مع البيانات الحقيقية، تقوم النماذج بتحديد أنواع الأعطال (مثل الأعطال الحرارية مقابل الكهربائية) وموقعها (مثل اللفائف، اللب، مفاتيح التحميل)، مما يساعد في حل المشكلات بسرعة.
• ​تقييم الصحة وتوقع العمر المفيد:​​ يقوم الذكاء الاصطناعي بتجميع البيانات متعددة الأبعاد لتقييم نقاط الصحة (مثل مؤشر الصحة) وتوقع العمر المفيد المتبقي، مما يوجه القرارات بشأن الاستبدال.
• ​تنبيهات المخاطر وتحسين الصيانة:​​ تقوم الأنظمة بتقييم مستويات المخاطر بشكل تلقائي وإصدار تنبيهات. توصي خوارزميات الأمثلة بستراتيجيات صيانة مخصصة (مثل التخطيط للإغاثة، ترتيب الأولويات للمهام) بناءً على المخاطر والأهمية والموارد. تؤدي الأعطال المؤكدة إلى بروتوكولات إصلاح تلقائية.
• ​قاعدة المعرفة الخبرية:​​ تقوم الرسوم البيانية المعرفية وأنظمة الخبراء المدمجة بتنظيم المعرفة المتخصصة والمعايير، مما يدعم قرارات الذكاء الاصطناعي القابلة للشرح ويعزز المصداقية.

​3. الفوائد المتوقعة​

1. ​تعزيز الذكاء:​​ يجمع بين الأجهزة الذكية (OLTC التحكم التلقائي)، والحساسات، والذكاء الاصطناعي لتحقيق "الإدراك الذاتي، التشخيص الذاتي، اتخاذ القرار الذاتي، التحسين الذاتي."
2. ​تحسين الموثوقية:​​ الموثوقية الأصلية الأعلى لـ GIS/OLTC؛ تقليل الأعطال غير المخطط لها من خلال الوقاية من الفشل بواسطة المراقبة الذكائية.
3. ​زيادة السلامة:​​ تصميم GIS والمراقبة الذكية يقللان من مخاطر الانفجار والحريق؛ التدخل المبكر للأعطال يمنع الحوادث.
4. ​تخفيض تكاليف الصيانة:​​ يقلل من تواتر الفحوصات اليدوية؛ الصيانة المستندة على الحالة تتجنب الصيانة الزائدة أو الناقصة وتقوم بتحسين الموارد والقطع الغيار؛ تدابير الوقاية تقلل من تكاليف الإصلاح.
5. ​كفاءة الموارد:​​ توفير الأرض بواسطة GIS؛ الصيانة الذكية تزيد من استغلال المعدات والأفراد.
6. ​تمديد العمر المفيد:​​ إدارة الصحة المبكرة تبطئ تقدم الشيخوخة والعجز في العزل وتقليل الأداء، مما يمدد العمر الخدمي.

​4. توصيات التنفيذ​

• ​التنفيذ التدريجي:​​ أولوية لأجهزة التقادم، المحطات الفرعية الحرجة، ومراكز الحمل الحضرية.
• ​التوحيد أولاً:​​ تطوير المواصفات الموحدة لاختيار المعدات، تركيب الحساسات، بروتوكولات البيانات، واجهات المنصة، ونمذجة الذكاء الاصطناعي.
• ​تكامل البيانات:​​ كسر العزل من خلال توحيد بيانات المراقبة والإدارة على منصة موحدة.
• ​تحويل القوى العاملة:​​ تدريب الموظفين على المراقبة الذكية، تحليل البيانات، وتشخيص الذكاء الاصطناعي للتحول نحو التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي المستند إلى البيانات.
• ​التحسين المستمر:​​ تحسين النماذج والستراتيجيات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي بشكل تكراري باستخدام ردود الفعل التشغيلية.