Intelligentne uuendamine ja tõhus hooldus lahendus transporditransformatoritele

1. Taust ja väljakutsed​
Praeguste elektrivõrkude transmissioonitransformatord silmitses olulised väljakutsed. Ühest küljest näitab vananenud seadme pikendatud tööaegi tehnika järk-järgulist heikkenemist, usaldusväärsuse ja ohutuse langust. Teisalt on traditsioonilised käsitsi läbiviidavad kontrollid ja sagedased hooldused ebatehnilised, mis viivad potentsiaalsete viga tuvastamise viivitamiseni. Hooldustööd kannatavad kõrge hinnaga, tehniliste raskustega ja vigade asukoha tuvastamisel. See on muutunud püramiliks, mis takistab võrgu efektiivsust, ohutust ja stabiilsust. Seetõttu on vaja edendada seadmete uuendamist ja sügavalt integreerida intelligentsed hooldusmeetodid.

​2. Lahendus: Kaksijuhiline strateegia seadmete uuendamiseks ja intelligentsesse hoolduseks​
See ettepanek kasutab kombinatsiooni "Hardveri uuendamisega" ja "Tarkvara võimendamisega", et terviklikult parandada transmissioonitransformatorkide jõudlust, usaldusväärsust ja hoolduse efektiivsust uute tehnoloogiate süstemaatilise juurutamise kaudu.

​2.1 Põhiseadmete uuendamine​

• ​Edendage laadimisel reguleeruvaid napakohtade muutjaid (OLTC):​​ Järk-järguliselt asendage vananenud või mitteintellektuaalsed fikseeritud napakohta transformatordid. OLTC automaatselt kohandab pingevahetusi reaalajas, vastates võrgu lülitumisele. See märkimisväärselt tõstab pingestikku ja kvaliteeti, ületab traditsioonilisi transformatorid laadimuutuste ja taasenergia sidumise käsitluses ning vähendab seadmete kahjustumise või laadimineviku riski pingestiku instabilitüübi tõttu.
• ​Kasutage gaasi-isoleeritud lülitustehnika (GIS):​​ Eelistage GIS traditsioonilise õhu-isoleeritud lülitustehnike (AIS) ees uutes või remontitoimingutes. GIS integreerib lülitikke, eraldajaid, maanduslülitikke, transformatoreid ja ülekorgelindudega tiivitati metalli koorides, mis on täidetud isoleeriva gaasiga. Olulised eelised hõlmavad:
• ​Ruumiala säästmine:​​ Kasutab ainult 10%-30% AIS alalist, optimeerides substaatsioonide maa kasutust – ideaalne linna kesklinnades, piiratud aladel või maapinnast allpool olevates objektides.
• ​Ümbritseva keskkonna vastupidavus:​​ Tiivitatu konstruktsioon kaitseb tolmust, niiskusest, soolaisest sumust ja saastest, vähendades välisevigade riski ja kohanedes raskestimatega.
• ​Kõrge usaldusväärsus ja ohutus:​​ Märgikult vähendab arku- ja plahvatuse riski; nurjumismäärad on palju madalamad kui AIS. Hooldustööde kogus väheneb, suurendades inimeste ja seadmete ohutust.
• ​Madal müra ja EMI:​​ Metallilised kere kaitseb operatsioonilistest müradest ja elektromagnetilistest segadustest, vähendades keskkonnale mõju.

​2.2 Intelligentsed tingimuse jälgimissüsteemid​

• ​Lahustatud gaasi analüüsi (DGA) online jälgimine:​​ Täidab kriitilise andmesihela rolli. Reaalajas analüütikud, mis on paigutatud õliehitustesse, jälgivad pidevalt lahustatud gaaside (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂) kontsentratsioone ja trende.
• ​Väärtus:​​ Gaaside tüübid, kontsentratsioonid ja tekke kiirused on tundlikud "sildid", mis näitavad latentset vigu (nt termiline dekompositsioon, osalis/aluslik ladumine, õli ülemine temperatuur). Analüütiliste mudelite (nt Duvali kolmnurk, Rogersi suhted) abil hindab süsteem automaatselt tervislikkust, võimaldades varakaid, täpseid vigahoiatusi (nt windingu ülemine temperatuur, tuumase maandusvigad, isolatsiooni heakskiit), lülitudes reageerivast korjastamisest ennustavasse hooldusse, et vältida katastroofilisi vigu.

​2.3 AI-l juhitav intelligentsed hooldushaldus​

• ​Ühtne andmeplatvorm:​​ Integreerib mitmeallikalist andmeid (DGA, osalis ladumine, tuuma kulm, õli temperatuur/tase, bushing kadud), seadmete kirjeid, hoolduse ajalugu ja operatsioonilised andmed (laadimine, pingemäär, ümbritseva temperatuur), luues transformatori digitaalse twin.
• ​Suurandmete analüüs:​​ Kasutab andmeanalüüsi, et korrelatsioonida jälgimisandmed seadmete olekuga, loomaks baasimudelid ja tuvastades anomalii (eriti DGA parameetrites).
• ​AI-põhine diagnoosimine ja otsustamisvõime:​​
• ​Viga diagnoosimine ja asukoht:​​ ML algoritmid (nt DNN, SVM, Random Forest) õpivad ajaloolistest vigadest ja ekspertiost. Koos reaalajas andmetega tuvastavad mudelid intellegeentselt vigatüübe (nt termiline vs elektriline viga) ja asukohad (nt windings, tuum, napakohtade muutja), aidates kiiresti lahendada probleeme.
• ​Tervislikkuse hindamine ja eluea prognoosimine:​​ AI sünteesib mitmemõõtmelisi andmeid, kvantifitseerides tervislikkuse skoore (nt Tervislikkusindeks) ja prognoosides jäänud kasutatava elu, juhates asendamise otsuseid.
• ​Riski hoiatused ja hoolduse optimeerimine:​​ Süsteemid automaatselt hinnavad riskitasemete ja esitavad hoiatusi. Optimeerimisalgoritmid soovitavad kohandatud hooldusstrateegiaid (nt katkestuse planeerimine, ülesannete prioriteetide seatmine) riski, kriitilisuse ja ressursside põhjal. Kinnitatud vigad viivad automaatsete parandusprotokollide käivitamiseni.
• ​Ekspertioste baas:​​ Sisseehitatud teadmiste graafikud ja ekspertisüsteemid struktureerivad domeenipädevust ja standardeid, toetades selgitatavaid AI otsuseid ja tõstes usaldusväärsust.

​3. Oodatavad eelised​

1. ​Tõstetud intelligentsus:​​ Kombineerib intelligentsed hardverid (OLTC automaatne reguleerimine), sensorid ja AI, võimaldades "enda tunnet, enda diagnoos, enda otsus, enda optimeerimine."
2. ​Parandatud usaldusväärsus:​​ Kõrgem sisemine usaldusväärsus GIS/OLTC; AI jälgimine vähendab ebatõenäolisi katkestusi, ennetades vigu.
3. ​Suurendatud ohutus:​​ GIS disain ja intelligentsed jälgimissüsteemid vähendavad plahvatusi/palavikuid; vara aasta intervencioonid vältivad õnnetusi.
4. ​Madalamad hoolduskulud:​​ Vähendab käsitsi kontrollide sagedust; tingimuse põhine hooldus vältib ülemääraseid/almased hooldusi ja optimeerib ressursse/varuvahendeid; ennetavad meetmed vähendavad parandamise kulutusi.
5. ​Ressursside efektiivsus:​​ GIS säästab maa; intelligentsed hooldusmeetodid suurendavad seadmete/inimeste kasutamist.
6. ​Pikkem elu:​​ Proaktiivne tervishoid aeglustab isolatsiooni vananemist ja jõudluse langust, pikendades teenindusaega.

​4. Rakendamise soovitused​

• ​Faasi järgi rakendamine:​​ Prioriteediks on vananenud seadmed, kriitilised substaatsioonid ja linnaruumi laadimiskeskused.
• ​Standardiseerimine esimesena:​​ Arendage ühtsed spetsifikatsioonid seadmete valikule, sensorite paigutamisele, andme protokollidele, platvormide liideste jaoks ja AI modelleerimiseks.
• ​Andmeintegreerimine:​​ Murra silod ühendades jälgimis- ja haldusandmeid ühtse platvormile.
• ​Tööjõu transformatsioon:​​ Koolitage personal inteligentsesse jälgimisse, andmeanalüüsi ja AI diagnoosimisse, et liikuda andme-põhiste, inim-AI koostöö suunas.
• ​Pidev parandamine:​​ Iteratiivselt täpsustage AI modeleid ja strateegiaid kasutades operatsioonilist tagasisidet.