روش هوشمندانه به‌روزرسانی و نگهداری کارآمد برای ترانسفورماتورهای انتقال

۱. زمینه و چالش‌ها​
برخی از ترانسفورماتورهای انتقال در سیستم‌های فعلی شبکه برق با چالش‌های قابل توجهی مواجه هستند. از یک طرف، تجهیزات قدیمی با عمر کاری طولانی، به تدریج عملکرد فنی، قابلیت اطمینان و ایمنی خود را از دست می‌دهند. از طرف دیگر، بازرسی‌های دستی و نگهداری‌های دوره‌ای غیرفعال هستند و در شناسایی خطاهای پتانسیل تأخیر دارند. نگهداری با هزینه‌های بالا، دشواری‌های عملیاتی و چالش‌های محلی‌سازی خطا مواجه است. این موضوع به عنوان یک گلوگاه برای کارایی، ایمنی و پایداری شبکه تبدیل شده است. بنابراین، لازم است تجهیزات به‌روزرسانی شده و روش‌های نگهداری هوشمند عمیقاً یکپارچه شوند.

​۲. راه‌حل: استراتژی دوگانه برای به‌روزرسانی تجهیزات و نگهداری هوشمند​
این پیشنهاد از استراتژی ترکیبی "به‌روزرسانی سخت‌افزار" و "توانبخشی نرم‌افزار" استفاده می‌کند تا به طور جامع عملکرد، قابلیت اطمینان و کارایی نگهداری ترانسفورماتورهای انتقال را از طریق نصب سیستماتیک فناوری‌های جدید افزایش دهد.

​۲.۱ به‌روزرسانی تجهیزات اصلی​

• ​促进建设在线有载分接开关 (OLTC)：逐步更换老化或非智能的固定分接变压器。OLTC 在运行过程中实时自动调整电压比，响应电网波动。这显著增强了电压稳定性和质量，优于传统变压器在处理负载变化和可再生能源集成方面的能力，并减少了由于电压不稳定导致的设备损坏或负荷削减的风险。
• ​应用气体绝缘开关设备 (GIS)：在新项目或改造项目中优先选择 GIS 而不是传统的空气绝缘开关设备 (AIS)。GIS 将断路器、隔离开关、接地开关、变压器和避雷器集成到充满绝缘气体的密封金属外壳中。主要优势包括：
• ​空间节省：仅占用 AIS 占地面积的 10%-30%，优化变电站土地使用——适用于城市中心、土地受限区域或地下设施。
• ​环境适应性：密封结构防止灰尘、湿度、盐雾和污染，最大限度地减少外部故障风险并适应恶劣气候。
• ​高可靠性和安全性：显著降低电弧和爆炸风险；故障率远低于 AIS。维护工作量减少，提高人员和设备的安全性。
• ​低噪音和电磁干扰 (EMI)：金属屏蔽层最小化运行噪音和电磁干扰，减少环境影响。

​۲.۲ سیستم نظارت هوشمند وضعیت​

• ​آنالیز گاز حل شده (DGA) نظارت آنلاین: به عنوان لایه حسگری اساسی عمل می‌کند. آنالیزرها در مدارهای روغنی نصب شده و به طور مداوم غلظت و روند گازهای حل شده (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂) را نظارت می‌کنند.
• ​ارزش: انواع گازها، غلظت‌ها و نرخ تولید به عنوان "آثر انگشتان" حساس منعکس‌کننده خطاهای پنهان (مانند تجزیه حرارتی، تخلیه جزئی/آرکی، گرم شدن روغن) عمل می‌کنند. با استفاده از مدل‌های تحلیلی (مانند مثلث دووال، نسبت‌های راجرز)، سیستم به طور خودکار وضعیت سلامت را ارزیابی می‌کند و هشدارهای دقیق و زودهنگام خرابی (مانند گرم شدن پیچشی، خطا در زمین‌بندی هسته، تخریب عایق) را ارائه می‌دهد. این تغییر از تعمیرات واکنشی به تعمیرات پیشگیرانه برای جلوگیری از خرابی‌های فاجعه‌بار است.

​۲.۳ مدیریت نگهداری هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی​

• ​پلتفرم داده یکپارچه: داده‌های چند منبع (DGA، تخلیه جزئی، جریان هسته، دما/سطح روغن، تلفات بوشینگ)، رکورد تجهیزات، تاریخچه نگهداری و داده‌های عملیاتی (بار، ولتاژ، دمای محیط) را برای ایجاد دوقلوی دیجیتال ترانسفورماتور یکپارچه می‌کند.
• ​تحلیل داده‌های بزرگ: از داده‌کاوی برای همبستگی داده‌های نظارتی با حالت‌های تجهیزات استفاده می‌کند، مدل‌های پایه را ایجاد می‌کند و ناهماهنگی‌ها (به ویژه در پارامترهای DGA) را شناسایی می‌کند.
• ​تشخیص و تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی:
• ​تشخیص و محلی‌سازی خطا: الگوریتم‌های یادگیری ماشین (مانند DNNs، SVM، جنگل تصادفی) از خطاهای تاریخی و دانش متخصص یاد می‌گیرند. با ترکیب داده‌های زنده، مدل‌ها به طور هوشمندانه نوع خطا (مانند حرارتی در مقابل الکتریکی) و مبدأ آن (مانند پیچش‌ها، هسته، تغییردهنده‌های بار) را شناسایی می‌کنند و به رفع سریع خطا کمک می‌کنند.
• ​ارزیابی وضعیت سلامت و پیش‌بینی عمر مفید: هوش مصنوعی داده‌های چندبعدی را برای کمی کردن نمرات سلامت (مانند شاخص سلامت) و پیش‌بینی عمر مفید باقی‌مانده ترکیب می‌کند و تصمیمات جایگزینی را هدایت می‌کند.
• ​هشدارهای ریسک و بهینه‌سازی نگهداری: سیستم‌ها به طور خودکار سطوح ریسک را ارزیابی می‌کنند و هشدارها را صادر می‌کنند. الگوریتم‌های بهینه‌سازی استراتژی‌های نگهداری شخصی‌سازی شده (مانند برنامه‌ریزی قطع برق، اولویت‌بندی کارها) بر اساس ریسک، اهمیت و منابع توصیه می‌کنند. خطاهای تأیید شده پروتکل‌های تعمیرات خودکار را فعال می‌کنند.
• ​پایگاه دانش متخصص: نمودارهای دانش و سیستم‌های متخصص ساختار یافته دانش حوزه و استانداردها را حمایت می‌کنند، تصمیمات هوش مصنوعی قابل توضیح را ارتقا می‌دهند و اعتبار را افزایش می‌دهند.

​۳. فواید مورد انتظار​

1. ​هوش بالاتر: ترکیب سخت‌افزار هوشمند (تنظیم خودکار OLTC)، حسگرها و هوش مصنوعی برای فراهم کردن "درک خود، تشخیص خود، تصمیم‌گیری خود، بهینه‌سازی خود".
2. ​قابلیت اطمینان بالاتر: قابلیت اطمینان ذاتی GIS/OLTC؛ نظارت هوش مصنوعی با جلوگیری از خرابی‌ها، قطع برق‌های غیرplan‌شده را کاهش می‌دهد.
3. ​ایمنی بیشتر: طراحی GIS و نظارت هوشمند خطرات انفجار و آتش‌سوزی را کاهش می‌دهد؛ مداخله زودهنگام در خطاهای پیش‌بینی شده حوادث را جلوگیری می‌کند.
4. ​هزینه‌های نگهداری کمتر: فرکانس بازرسی دستی را کاهش می‌دهد؛ نگهداری مبتنی بر وضعیت از over- و under-maintenance جلوگیری می‌کند و منابع و قطعات یدکی را بهینه می‌کند؛ تدابیر پیشگیرانه هزینه‌های تعمیرات را کاهش می‌دهند.
5. ​کارایی منابع: GIS زمین را صرفه‌جویی می‌کند؛ نگهداری هوشمند استفاده از تجهیزات و کارکنان را افزایش می‌دهد.
6. ​مدت عمر طولانی‌تر: مدیریت سلامت پیشگیرانه پیری عایق و کاهش عملکرد را کند می‌کند و مدت عمر خدمات را افزایش می‌دهد.

​۴. پیشنهادات اجرایی​

• ​اجرای مرحله‌ای: تجهیزات قدیمی، زیرстанسیون‌های مهم و مراکز بار شهری را اولویت بندی کنید.
• ​اولین استانداردسازی: مشخصات یکپارچه برای انتخاب تجهیزات، نصب حسگرها، پروتکل‌های داده، رابط‌های پلتفرم و مدل‌سازی هوش مصنوعی توسعه دهید.
• ​یکپارچه‌سازی داده‌ها: با یکپارچه کردن داده‌های نظارت و مدیریت در یک پلتفرم واحد، دیوارهای جداگانه را بشکنید.
• ​تحول نیروی کار: کارکنان را در نظارت هوشمند، تحلیل داده‌ها و تشخیص هوش مصنوعی آموزش دهید تا به همکاری داده‌محور و انسان-هوش مصنوعی تغییر کنند.
• ​بهبود مداوم: با استفاده از بازخورد عملیاتی، مدل‌های هوش مصنوعی و استراتژی‌ها را به طور مداوم بهبود دهید.