Transmisioaren transformatorrentzat zailtasuna eta mantentze-egoera efizientea

1. Oinarria eta Erronkak​
Uneko energia-sare sistemako bat-bat bidalketa transformatorrek arazo nabarmenak ukitzen dituzte. Berriz, zaharretasuneko gailuak, lan egite denbora luzea dutenek, teknikoki prestazioak, fiabletasuna eta segurtasuna bertan behera doaz. Bestalde, tradizionalki egin beharreko inspektioak eta mantentza periodikoak inefektiboenak dira, ahal bezain laster akats posibleak detektatzeko. Mantentza-kostuak altuenak dira, operazioak zailak eta akatsen kokapena erraza ez dago. Honek sarearen efizientzia, segurtasuna eta estabilitatea murrizten ditu. Beraz, garrantzitsu da gailuak eguneratzea eta mantentza-intelektualaren metodoak hondartzan integrazioa egin.

​2. Soluzioa: Gailu Eguneratzea eta Mantentza Intelektuala Gehienezko Estrategia​
Proposamane honek "Hardware Eguneratzea" eta "Software Potentziatuak" konbinatuta duen estrategia erabiltzen du, teknologia berriak sistematikoki garatuz, transmitizio transformatorren prestazioa, fiabletasuna eta mantentza-efizientzia hobetzeko.

​2.1 Nukleoko Gailu Eguneratzea​

• ​Kargatik Aldaketa On-Load Tap Changers (OLTC) Promotzea:​​ Zaharreko edo ez-intelektualako tap finko transformatorak ordeztu. OLTC automatikoki tenperatura aldatu egiten ditu, sarearen aldaketari erantzuten. Honek tenperatura estabilitatea eta kalitatea handitzen ditu, karga aldaketak eta energiaren bertsio berriak integratzeko moduan, tenperatura instabilitateagatik gertatzen diren gailuak eta karga-desplazamendu arriskuak murriztuz.
• ​Gas-Insulated Switchgear (GIS) Aplikatu:​​ Proiektu berrien edo ordezkaritza proiektuetan, tradizional Air-Insulated Switchgear (AIS)-en ordez GIS prioritario izan. GIS circuit breakerak, diskonexioak, grounding switcherak, transformatorak eta surge arresters metalen kontsultu itxi baten barruan gas isolantearekin osatuta daude. Avantazio nagusiak hauek dira:
• ​Espazioa Ahorroa:​​ AISren espazioaren 10%-30% bakarrik hartzen du, subestazio landu optimizatzen laguntzen duela—herritarra, lurraren murrizketan edo nahiz kanpo instalazioetan onartua.
• ​Ingelesezko Resistentzia:​​ Itxi konstruzioa poltsu, humedaderen, salmoa eta kontaminazioa saihesten ditu, kanpo faltearen arriskua gutxituz eta klima zorrotzan adaptatuz.
• ​Fiabletasu Altua & Segurtasuna:​​ Arku eta explosions arriskuak askoz gutxitu; AISren aurreneko arriskuak askoz txikiagoak dira. Mantentza-lanak gutxitu, pertsonalen eta gailuaren segurtasuna handitzen.
• ​Zorrotasuna Baxua & EMI:​​ Metalen shield minimizatzen du funtzionamendu-zorrotasuna eta elektrikoa interferentzia, ingurumenaren eragina murriztuz.

​2.2 Estatua Kontrol Monitorizazio Sistema Intelektuala​

• ​Dissolved Gas Analysis (DGA) Online Monitorizazioa:​​ Sensore esanguratsu lehena da. Oil circuittan instalatutako analisadoreak oraintxe disolbatutako gasen (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂) kontzentrazioa eta trenda monitorizatzen ditu.
• ​Balioa:​​ Gas mota, kontzentrazioa eta sortze-tasa latent faulten (esaterako, thermal decomposition, partial/arcing discharge, oil overheating) fingerprint sensitiboak dira. Analisi-modeloen (esaterako, Duval Triangle, Rogers Ratios) laguntzaz, sistema automatikoki osotasuna ebaluatzen du, aldiz, precise fault warnings (esaterako, winding overheating, core grounding faults, insulation degradation), reaktiboa gorabehera eta predictiboa mantentza aldatuz katastrofikoak ekiditeko.

​2.3 AI-Driven Smart Maintenance Management​

• ​Unified Data Platform:​​ Integrates multi-source data (DGA, partial discharge, core current, oil temperature/level, bushing losses), equipment records, maintenance history, and operational data (load, voltage, ambient temperature) to create a transformer digital twin.
• ​Big Data Analytics:​​ Uses data mining to correlate monitoring data with equipment states, establishing baseline models and identifying anomalies (especially in DGA parameters).
• ​AI-Powered Diagnosis & Decision-Making:​​
• ​Fault Diagnosis & Localization:​​ ML algorithms (e.g., DNNs, SVM, Random Forest) learn from historical faults and expert knowledge. Combined with real-time data, models intelligently identify fault types (e.g., thermal vs. electrical faults) and locate origins (e.g., windings, core, tap changers), aiding rapid troubleshooting.
• ​Health Assessment & Lifespan Prediction:​​ AI synthesizes multi-dimensional data to quantify health scores (e.g., Health Index) and predict remaining useful life, guiding replacement decisions.
• ​Risk Alerts & Maintenance Optimization:​​ Systems auto-evaluate risk levels and issue alerts. Optimization algorithms recommend tailored maintenance strategies (e.g., outage planning, task prioritization) based on risk, criticality, and resources. Confirmed faults trigger automated repair protocols.
• ​Expert Knowledge Base:​​ Built-in knowledge graphs and expert systems structure domain expertise and standards, supporting explainable AI decisions and boosting credibility.

​3. Espected Benefits​

1. ​Enhanced Intelligence:​​ Combines smart hardware (OLTC auto-regulation), sensors, and AI to enable "self-perception, self-diagnosis, self-decision, self-optimization."
2. ​Improved Reliability:​​ Higher inherent reliability of GIS/OLTC; AI monitoring reduces unplanned outages by preempting failures.
3. ​Increased Safety:​​ GIS design and smart monitoring lower explosion/fire risks; early fault intervention prevents accidents.
4. ​Lower Maintenance Costs:​​ Reduces manual inspection frequency; condition-based maintenance avoids over-/under-maintenance and optimizes resources/spares; preventive measures cut repair expenses.
5. ​Resource Efficiency:​​ GIS saves land; smart maintenance boosts equipment/personnel utilization.
6. ​Extended Lifespan:​​ Proactive health management slows insulation aging and performance decline, prolonging service life.

​4. Implementation Recommendations​

• ​Phased Rollout:​​ Prioritize aging equipment, critical substations, and urban load centers.
• ​Standardization First:​​ Develop uniform specs for equipment selection, sensor installation, data protocols, platform interfaces, and AI modeling.
• ​Data Integration:​​ Break silos by consolidating monitoring and management data onto a unified platform.
• ​Workforce Transformation:​​ Train staff in smart monitoring, data analytics, and AI diagnostics to shift toward data-driven, human-AI collaboration.
• ​Continuous Improvement:​​ Iteratively refine AI models and strategies using operational feedback.