Интелигентно обновяване и ефективно поддръжка на трансформатори за предаване

1. Фон и предизвикателства​
Някои трансформатори в съществуващите системи за електроенергийна мрежа се сблъскват със значителни предизвикателства. От една страна, стареещото оборудване с удължени срокове на използване показва постепенно намалена техническа ефективност, надеждност и безопасност. От друга страна, традиционните ръчни проверки и периодични поддръжки са неефективни, бавно откривайки потенциални дефекти. Поддръжката е обременена от високи разходи, оперативни трудности и проблеми при локализацията на дефекти. Това е станало бутилното гърло, което ограничава ефективността, безопасността и стабилността на мрежата. Затова е задължително да се напредва с модернизацията на оборудването и дълбоко интегрира се методи за умна поддръжка.

​2. Решение: Двустранична стратегия за модернизация на оборудването и умна поддръжка​
Това предложение използва стратегия, комбинираща "Модернизация на хардуера" и "Софтуерна емпирия", за цялостно подобряване на производителността, надеждността и ефективността на поддръжката на трансформаторите чрез систематично разполагане на нови технологии.

​2.1 Модернизация на основното оборудване​

• ​Промоция на регулатори на тапа при натоварене (OLTC):​​ Постепенно заменяйте стареещи или недостатъчно умни фиксирано-тапови трансформатори. OLTC автоматично коригира отношенията на напреженията в реално време по време на операцията, реагирайки на колебанията в мрежата. Това значително ​подобрява стабилността и качеството на напрежението, превъзхожда традиционните трансформатори в управлението на вариации на натоварването и интеграцията на възобновяема енергия, и намалява рисковете от повреда на оборудването или намалено натоварване поради нестабилно напрежение.
• ​Използване на газово изолирано переключващо устройство (GIS):​​ Приоритизирайте GIS над традиционното Въздушно изолирано переключващо устройство (AIS) в нови или реконструкционни проекти. GIS интегрира прекъснатели, разединители, заземящи ключове, трансформатори и защитни устройства в запечатани метални кутии, пълни с изолиращ газ. Ключови предимства включват:
• ​Економия на пространство:​​ Заема само 10%-30% от площта на AIS, оптимизирайки използването на земята в подстанциите – идеално за градски центрове, райони с ограничен достъп до земя или подземни съоръжения.
• ​Екологична устойчивост:​​ Запечатаната конструкция защитава от прах, влага, солен мъгла и замърсяване, минимизирайки рисковете от външни дефекти и адаптирайки се към сурови климати.
• ​Висока надеждност и безопасност:​​ Значително намалява рисковете от дъга и взривления; темповете на отказ са много по-ниски от AIS. Обемът на работата по поддръжка намалява, подобрявайки безопасността на персонала и оборудването.
• ​Нисък шум и ЕМИ:​​ Металната защита минимизира оперативния шум и електромагнитната интерференция, намалявайки екологичното въздействие.

​2.2 Интелигентна система за мониторинг на състоянието​

• ​Онлайн мониторинг на анализ на растворени газове (DGA):​​ Служи като ключов слой за сензори. Реално-временни анализатори, инсталирани в маслените контури, непрекъснато мониторират концентрациите и тенденциите на растворените газове (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂).
• ​Стойност:​​ Типовете газове, концентрации и скорости на генериране служат като чувствителни "отпечатъци", отразяващи скрити дефекти (например, термичен разпад, частичен/дъгов разряд, прекомерно нагряване на маслото). Използвайки аналитични модели (например, триъгълник на Duval, соотношения на Rogers), системата автоматично оценява здравословното състояние, позволявайки ​ранни, точни предупреждения за дефекти​ (например, прекомерно нагряване на витниците, дефекти на заземяване на ядрото, деградация на изолацията), преминавайки от реактивни ремонти към предиктивна поддръжка, за да се предотвратят катастрофални откази.

​2.3 Управление на умна поддръжка, водена от ИИ​

• ​Обединена платформа за данни:​​ Интегрира многогрупови данни (DGA, частичен разряд, ток на ядрото, температура/уровък на маслото, загуби в изходните възли), записите на оборудването, историята на поддръжката и оперативните данни (натоварване, напрежение, околната температура), за да създаде цифров двойник на трансформатора.
• ​Анализ на големи данни:​​ Използва анализ на данни, за да корелира мониторинговите данни със състоянията на оборудването, установявайки базови модели и идентифицирайки аномалии (особено в параметрите на DGA).
• ​Диагноза и принятие на решения, водени от ИИ:​​
• ​Диагноза и локализация на дефекти:​​ Алгоритми на машинно обучение (например, DNNs, SVM, Random Forest) учат от историческите дефекти и експертните знания. Комбинирайки реално-временни данни, модели интелигентно идентифицират типовете дефекти (например, термични срещу електрически дефекти) и локализират произхода (например, витници, ядро, регулатори на тапа), помагайки за бързо устраняване на проблемите.
• ​Оценка на здравословното състояние и прогноза на остатъчния живот:​​ ИИ синтезира многомерни данни, за да квантифицира показатели за здравословно състояние (например, Индекс за здравословно състояние) и да прогнозира остатъчния полезен живот, насочвайки решенията за замяна.
• ​Предупреждения за рискове и оптимизация на поддръжката:​​ Системите автоматично оценяват нивата на риск и издават предупреждения. Оптимизационни алгоритми препоръчват персонализирани стратегии за поддръжка (например, планиране на прекъсвания, приоритизация на задачи) въз основа на риска, критичността и ресурсите. Потвърдените дефекти активират автоматизирани протоколи за ремонт.
• ​База на експертни знания:​​ Вградени графи на знания и експертни системи структурират домейн специфични знания и стандарти, подкрепящи обясними решения на ИИ и увеличавайки доверието.

​3. Очаквани предимства​

1. ​Подобрен интелект:​​ Комбинира умно хардуер (автоматично регулиране на OLTC), сензори и ИИ, за да осигури "самопознание, самодиагноза, самостоятелно вземане на решения, самостоятелна оптимизация."
2. ​Подобряване на надеждността:​​ По-висока вродена надеждност на GIS/OLTC; мониторингът с ИИ намалява непланованите прекъсвания, предотвратявайки откази.
3. ​Увеличена безопасност:​​ Дизайнът на GIS и умният мониторинг намаляват рисковете от експлозия/пожар; ранното вмешателство при дефекти предотвратява аварии.
4. ​Ниски разходи за поддръжка:​​ Намалява честотата на ръчните проверки; поддръжката, основана на състоянието, избягва прекомерна или недостатъчна поддръжка и оптимизира ресурсите/резервните части; предварителните мерки намаляват разходите за ремонт.
5. ​Ефективност на ресурсите:​​ GIS спестява земя; умната поддръжка подобрява използването на оборудване и персонал.
6. ​Разширяване на продължителността на живота:​​ Превантивното управление на здравословното състояние забавя стареенето на изолацията и намаляването на производителността, продължавайки срока на обслужване.

​4. Предложения за имплементация​

• ​Фазирано внедряване:​​ Приоритизирайте стареещото оборудване, критичните подстанции и градските центрове на натоварване.
• ​Стандартизиране първо:​​ Разработете еднакви спецификации за избор на оборудване, инсталация на сензори, протоколи за данни, интерфейси на платформата и моделиране с ИИ.
• ​Интеграция на данни:​​ Преодолейте отделните сектори, консолидирайки мониторинговите и управленческите данни в единна платформа.
• ​Трансформация на персонала:​​ Обучавайте персонала в умни мониторинг, анализ на данни и диагностика с ИИ, за да се премине към управление, основано на данни, и сътрудничество между хора и ИИ.
• ​Непрекъснато подобряване:​​ Итеративно подобрявайте модели на ИИ и стратегии, използвайки оперативен обратен контакт.