İntellektual Yeniləmə və Effektiv İdarəetmə Qüvvələnənlərinin Transformatorları üçün Həll

17yrs 700++ staff 108000m²+m² US$150,000,000+ China

1. Fəaliyyət sahəsi və çətinliklər
Cari elektrik şəbəkə sistemlərindəki bəzi transformatordan maşınlar ciddi çətinliklərlə qarşılaşırlar. Biri tərəfdən, uzun müddət istifadə edilən ehtiyat hissələrinin texniki performansı, nüvəzəriyyəti və təhlükəsizliyi azalır. Digər tərəfdən, gəmişdən incelemələr və məhdud müddətli təmir işləri potensial səhvləri aşkar etməkdə verimsizdir. Təmir işləri yüksək xərclərlə, əməliyyat zövqünlukları və səhvlərin aşkarlanmasında çətinliklərlə üzləşir. Bu, şəbəkənin effektivliyini, təhlükəsizliyini və stabiilliyini məhdudlaşdıran bir boğaq kimi var olur. Bu səbəbdən, ehtiyat hissələrinin yenilənməsinə və intellektual təmir metodlarının dərin inteqrasiyasına lazımdır.

2. Həll: Ehtiyat hissələrinin yenilənməsi və ağıllı təmir üçün iki qapalı strategiya
Bu təklif, "Aparatlı Yeniləmə" və "Proqramlı Güçləndirmə" kombinasiyasını nəzərə alaraq, yeni texnologiyaların sistematik yerləşdirilməsi vasitəsilə transformatordan maşınların performansını, nüvəzəriyyətini və təmir effektivliyini ümumi şəkildə artırır.

2.1 Növüncü ehtiyat hissələrinin yenilənməsi

Yük altında tap deyişənlərin (OLTC) təbliğinin təşviqi: Köhnə və ya ağıllı olmayan sabit tap transformatordan maşınların ardıcıl olaraq əvəz edilməsi. OLTC, əməliyyat zamanı real vaxt rejimində şəbəkə dalgalanmalarına cavab verərək voltaj nisbətlərini avtomatik olaraq tənzimləyir. Bu, voltaj stabilliyini və keyfiyyətini əlavə dərəcədə artırır, gərginlik dəyişikliklərinə və yenidən istehsal edilən enerjinin inteqrasiyasına görə tradisiya transformatordan maşınlardan daha yaxşı performans göstərir və voltaj instabilitəsi səbəbindən ehtiyat hissələrinin zədələnməsi və yük azaldılması riskini azaldır.
Gaz ilə qorunan kommutator (GIS) tətbiqi: Yeni və ya yeniləmə layihələrində tradisiya hava ilə qorunan kommutator (AIS) əvəzinə GIS-i üstünlük verin. GIS, dairələr, ayırıcılar, yerdən ayırma dairələri, transformatordan maşınlar və geriləmənə qarşı himayaları qapalı metal qutulara yerləşdirir və onları qoruyucu gaz ilə dolu edir. Asanlıqları aşağıdakı kimidir:

Məkan tasarrufu: AIS-ə nisbətən yalnız 10%-30% məkan tutar, substaşyonun məkan istifadəsini optimallaşdırır - şəhər mərkəzləri, məkan məhdudluqları olan sahələr və ya yeraltı obyektləri üçün idealdir.
Mühitə qarşı dayanıqlılıq: Qapalı quruluş, tozu, rütubəti, demir tuzu və zənginləşməni qarşılayır, xarici səhvlər riskini minimuma endirir və sert iklimlərə uyğunlaşdırır.
Yüksək nüvəzəriyyət və təhlükəsizlik: Arq və pətap risklərini ancaq AIS-dən aşağı seviyyələrə endirir; arızaların sayıları AIS-dən daha azdır. Təmir iş yükünü azaltır, personel və ehtiyat hissələrinin təhlükəsizliyini artırır.
Aşağı səs və EMI: Metal qoruyucu, əməliyyat səsini və elektromaqnit interferensiyasını minimuma endirir, çevrə təsirlərini azaldır.

2.2 Ağıllı vəziyyət izləmə sistemi

Çözünmüş gaz analizi (DGA) online izləməsi: Mühüm sensor katmanı kimi xidmət edir. Neft dövründə quraşdırılan real vaxt analizatorlar, çözünmüş gazların (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂) miqdarlarını və trendlərini davamlı izləyir.

Dəyər: Gaz növləri, miqdarlari və yaranma sürətləri, potensial səhvləri (məsələn, termal parçalanma, qismi/arq yayılımları, neftin artıq isteyi) aydınca "izlər" kimi funksiyon görür. Analitik model (məsələn, Duval Üçbucağı, Rogers Oranları) istifadə edərək, sistem avtomatik olaraq sağlamlığı qiymətləndirir, bu da erken və dəqiq səhv xəbərdarlıqlarını (məsələn, sarımların artıq isteyi, nüvə yerdən ayırma səhvləri, izolyasiyanın zədələnməsi) imkan verir, reaktiv təmirişlərdən proqnozlaşdırıcı təmirişlərə keçir, felaketlərə səbəb olan arızaları önləyir.

2.3 AI ilə idarə edilən ağıllı təmiriş idarəediliyi

Birləşdirilmiş verilənlər platforması: Çox mənbəli verilənləri (DGA, qismi yayılım, nüvə cərəyanı, neft temperaturu/səviyi, kontakt kayıpları), ehtiyat hissələrinin sənədlərini, təmir tarixini və əməliyyat verilənlərini (yük, voltaj, çevrə temperaturu) birləşdirərək transformatordan maşının digital ikizini yaratır.
Böyük verilənlər analitikası: Verilənlər mənəviyyatından istifadə edərək izləmə verilənlərini ehtiyat hissələrinin vəziyyəti ilə əlaqələndirir, bazis modellər qurur və anomaliyaları (xüsusilə DGA parametrlərində) aşkar edir.
AI ilə idarə edilən diaqnostika və qərar qəbulu:

Səhv diaqnostika və yerləşdirilməsi: ML alqoritmləri (məsələn, DNN, SVM, Rasgele Ağaç) tarixi səhvlərdən və ekspert bilgisindən öyrənilir. Real vaxt verilənlərlə birləşdirildikdə, model səhv növlərini (məsələn, termal və ya elektrik səhvləri) və mənbələrini (məsələn, sarımlar, nüvə, tap deyişənləri) ağıllı şəkildə aşkar edir, bu da tez problem həllinə kömək edir.
Sağlamlıq qiymətləndirməsi və qalan istifadə müddəti proqnozu: AI, multi-məqam verilənləri sintez edərək sağlamlıq balı (məsələn, Sağlamlıq İndeks) hesablayır və qalan istifadə müddətini proqnozlayır, bu da əvəz qərarlarına yönəldir.
Risk xəbərdarlıqları və təmiriş optimallaşdırılması: Sistem avtomatik olaraq risk səviyyələrini qiymətləndirir və xəbərdarlıq edir. Optimallaşdırma alqoritmləri risk, vaciblik və resurslara əsasən xüsusi təmiriş strategiyalarını tövsiyə edir. Təsdiqlənmiş səhvlər avtomatik təmir protokollarını aktivləşdirir.
Ekspert bilgi bazası: Dahili bilgi qrafikləri və ekspert sistemləri, domen bilgisini və standartları strukturlaşdırır, AI qərarlarının izah ediləbilir olmasını və təsadüfə salınmasını artırır.

3. Gözlənilən faydalar

Artıq ağıllı: Ağıllı aparat (OLTC avtomatik tənzimləməsi), sensorlar və AI-nin birləşməsi "özün özünü hiss etmə, özün özünü diaqnostika, özün özünü qərar alma, özün özünü optimallaşdırma" imkanı verir.
Yüksək nüvəzəriyyət: GIS/OLTC-in daha yüksək nüvəzəriyyəti; AI izləməsi, arızaların öncələş təsadüfə salınması vasitəsilə planlaşdırılmayıb çıxışları azaldır.
Yüksək təhlükəsizlik: GIS dizaynı və ağıllı izləmə, pətap və yangın riskini azaldır; erken səhv tədbirləri, kazaları önələr.
Aşağı təmir xərcləri: El ilə incelemə sıklığını azaldır; vəziyyətə əsaslanan təmir, çox və az təmirişlərini və resurs/sparelərin optimallaşdırılmasını önələr; profilaktik tədbirlər, təmir xərclərini azaldır.
Resurs effektivliyi: GIS, məkanı saxlayır; ağıllı təmir, ehtiyat hissələrinin və personelin istifadəsini artırır.
Uzun ömürlülük: Proaktiv sağlamlıq idarəediliyi, izolyasiyanın yaşlanması və performansın azalmasına yavaşlatır, xidmət müddətini uzadır.

4. Tətbiq təklifləri

Fazalı tətbiq: Köhnə ehtiyat hissələrə, vacib substaşyonlara və şəhər yük mərkəzlərinə üstünlük verin.
Öncə standartlaşdırma: Ehtiyat hissələr seçimi, sensor quraşdırılması, verilənlər protokolləri, platform interfeysləri və AI modelinqi üçün ümumi spesifikasiyalar yaradın.
Verilənlər birləşdirilməsi: İzləmə və idarəetmə verilənlərini birləşdirərək siloları qırın.
İşgücünün transformasiyası: Staffı ağıllı izləmə, verilənlər analitikası və AI diaqnostikasında təlim edin, dataya əsaslanan, insan-AI işbirliyinə keçin.
Davamlı inkişaf: Operativ geri bildirimlərə əsaslanaraq, AI model və strategiyalarını iterativ olaraq təkmilləşdirin.