راه‌حل به‌روزرسانی هوشمند و نگهداری کارآمد برای ترانسفورماتورهای انتقال

1. پیش‌زمینه و چالش‌ها​
برخی ترانس‌های انتقال در سیستم‌های فعلی شبکه برق با چالش‌های قابل توجهی مواجه هستند. از یک سو، تجهیزات قدیمی با طول عمر عملکردی طولانی به تدریج در عملکرد فنی، قابلیت اطمینان و ایمنی خود کاهش می‌یابند. از سوی دیگر، بازرسی‌های دستی و نگهداری دوره‌ای غیرموثر هستند و در شناسایی خطاهای بالقوه تاخیر می‌کنند. تلاش‌های نگهداری با هزینه‌های بالا، دشواری‌های عملیاتی و چالش‌های محلی‌سازی خطا مواجه هستند. این موضوع یک گلوگاه برای کارایی، ایمنی و پایداری شبکه شده است. بنابراین، پیشرفت به‌روزرسانی تجهیزات و یکپارچه‌سازی عمیق روش‌های نگهداری هوشمند ضروری است.

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

​2.1 به‌روزرسانی تجهیزات اصلی​

• ​促进建设在线有载分接开关 (OLTC)：逐步替换老旧或非智能固定分接变压器。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，在处理负荷变化和可再生能源集成方面优于传统变压器，并减少了由于电压不稳导致的设备损坏或负荷减载的风险。
• ​应用气体绝缘开关设备 (GIS)：在新建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。主要优点包括：
• ​空间节省：仅占用 AIS 占地面积的 10%-30%，优化变电站土地使用——非常适合城市中心、土地受限区域或地下设施。
• ​环境适应性：密封结构保护其免受灰尘、湿度、盐雾和污染的影响，最小化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)：金属屏蔽层最大限度地减少运行噪音和电磁干扰，减少环境影响。

​2.2 智能状态监测系统​

• ​溶解气体分析 (DGA) 在线监测：作为关键的传感层。安装在油回路中的实时分析仪持续监测溶解气体（H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂）的浓度和趋势。
• ​价值：气体类型、浓度和生成速率作为敏感的“指纹”，反映潜在故障（例如热分解、局部/电弧放电、油过热）。使用分析模型（例如 Duval 三角形、Rogers 比率），系统自动评估健康状况，实现早期、精确的故障预警（例如绕组过热、铁芯接地故障、绝缘老化），从被动维修转向预测性维护，防止灾难性故障。

​2.3 AI 驱动的智能维护管理​

• ​统一数据平台：整合多源数据（DGA、局部放电、铁芯电流、油温/油位、套管损耗）、设备记录、维护历史和运行数据（负载、电压、环境温度），创建变压器数字孪生。
• ​大数据分析：利用数据挖掘将监测数据与设备状态相关联，建立基准模型并识别异常（特别是在 DGA 参数中）。
• ​AI 驱动的诊断与决策：
• ​故障诊断与定位：机器学习算法（如深度神经网络 DNNs、支持向量机 SVM、随机森林）从历史故障和专家知识中学习。结合实时数据，模型智能识别故障类型（例如热故障与电气故障）并定位故障源（例如绕组、铁芯、分接开关），帮助快速故障排除。
• ​健康评估与寿命预测：AI 综合多维数据量化健康评分（例如健康指数）并预测剩余使用寿命，指导更换决策。
• ​风险警报与维护优化：系统自动评估风险级别并发出警报。优化算法基于风险、重要性和资源推荐定制的维护策略（例如停电计划、任务优先级）。确认的故障触发自动修复协议。
• ​专家知识库：内置的知识图谱和专家系统结构化领域专业知识和标准，支持可解释的 AI 决策并提高可信度。

​3. 预期效益​

1. ​增强智能化：结合智能硬件（OLTC 自动调节）、传感器和 AI 实现“自感知、自诊断、自决策、自优化”。
2. ​提高可靠性：GIS/OLTC 的固有可靠性更高；AI 监测通过预防故障减少计划外停机。
3. ​增加安全性：GIS 设计和智能监测降低爆炸/火灾风险；早期故障干预防止事故。
4. ​降低维护成本：减少人工检查频率；基于状态的维护避免过度或不足维护，优化资源/备件；预防措施减少修理费用。
5. ​资源效率：GIS 节省土地；智能维护提高设备/人员利用率。
6. ​延长使用寿命：主动健康管理减缓绝缘老化和性能下降，延长使用寿命。

​4. 实施建议​

• ​分阶段推广：优先考虑老旧设备、关键变电站和城市负荷中心。
• ​标准化先行：制定统一的设备选型、传感器安装、数据协议、平台接口和 AI 建模规范。
• ​数据集成：打破孤岛，将监测和管理数据整合到统一平台上。
• ​劳动力转型：培训员工掌握智能监测、数据分析和 AI 诊断，转向数据驱动的人机协作。
• ​持续改进：根据运行反馈迭代改进 AI 模型和策略。