Älykäs päivitys- ja tehokas ylläpito -ratkaisu siirtojen muuntajille

18yrs 500-1000 employees 108000m²+m² US$150,000,000+ China

1. Tausta ja haasteet
Nykyisissä sähköverkkojärjestelmissä joitakin siirtojen muuntimia koettelevat merkittävät haasteet. Toisaalta, ikääntyneet laitteet, joiden käyttöikä on pidentynyt, näyttävät teknisen suorituksen, luotettavuuden ja turvallisuuden asteittaisen heikkenemisen. Toisaalta, perinteiset manuaaliset tarkastukset ja säännöllinen ylläpito ovat tehottomia, eivätkä kykene havaitsemaan potentiaalisten vikojen varhaisessa vaiheessa. Ylläpitotoimet ovat vaivanneet korkeilla kustannuksilla, toiminnallisten vaikeuksien ja vian paikantamisen ongelmien. Tämä on tullut pullonkaareksi, joka rajoittaa verkoston tehokkuutta, turvallisuutta ja vakautta. Siksi on välttämätöntä edistää laitteiden päivityksiä ja syvästi integroida älykkäitä ylläpitosuunnitelmia.

2. Ratkaisu: Kaksiosainen strategia laitteiden päivitykselle ja älykkälle ylläpidolle
Tämä ehdotus hyödyntää "Laitteiden päivityksiä" ja "Ohjelmistovaltaa" yhdistelemällä niitä uusien teknologioiden järjestelmälliseen käyttöön, jotta voidaan parantaa siirtojen muuntimien suoritusta, luotettavuutta ja ylläpitoa.

2.1 Ytimen laitteiden päivitykset

Promooti On-Load Tap Changer (OLTC): Vaihda asteittain vanhoja tai ei-älykkäitä kiinteästä tapasta OLTC-muuntimiin. OLTC sopeuttaa automaattisesti jänniteosuuksia reaaliajassa, vastaen verkon fluktuointeihin. Tämä parantaa huomattavasti jännitteen vakautta ja laatua, ylittää perinteiset muuntimet kuormituksen vaihteluissa ja uusiutuvan energian integroinnissa, sekä vähentää laitteen vaurioitumisen tai kuormituksen alentamisen riskiä jännitteen epävakauden vuoksi.
Käytä kaasunesteisiä sulakejärjestelmiä (GIS): Priorisoi GIS perinteisiin ilmanesteisiin sulakejärjestelmiin (AIS) uusissa tai remonttiprojekteissa. GIS integroi sulkereita, erottimia, maapainetta, muuntimia ja valonsuojia tiiviisti metalliseen säiliöön, joka on täytetty eristyvän kaasun kanssa. Avaintarjoamat etumatkat ovat:

Tilasäästöt: Vain 10%-30% AIS:n tilapintaa, optimoimalla alueen käyttöä - ideaalinen kaupunkikeskuksille, tilarajoitteisille alueille tai maanalaisille tiloille.
Ympäristöresilienssi: Tiiviit rakenteet suojaavat pölyn, kosteuden, suolusuunan ja saasteen vaikutuksilta, vähentäen ulkopuolista vika-ongelman riskiä ja sopeutumista ankaroihin ilmastoehdoihin.
Korkea luotettavuus & turvallisuus: Vähentää huomattavasti kaari- ja räjähtelyriskiä; vikatiheydet ovat paljon pienemmät kuin AIS:ssä. Ylläpitotehtävät vähenevät, parantamalla henkilöstön ja laitteen turvallisuutta.
Matala melu & EMI: Metallinen suojakuori minimoi toiminnallisen melun ja elektromagneettisen häiriön, vähentäen ympäristövaikutuksia.

2.2 Älykkää tilavalvonta

Liukuneiden kaasujen analyysi (DGA) online-valvonta: Toimii keskeisenä anturitasona. Reaaliaikaiset analysoijat, jotka on asennettu öljykierroksiin, seuraavat jatkuvasti liukuneiden kaasujen (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂) pitoisuuksia ja trendejä.

Arvo: Kaasutyypit, pitoisuudet ja tuotantorajat toimivat herkkinä "sormenjäljinä", jotka heijastavat piiloviiko (esim. lämpöhiirtymä, osittainen/arvioluiska, öljyn ylikuumeneminen). Käyttäen analyysimalleja (esim. Duvalin kolmio, Rogersin suhteet), järjestelmä arvioi automaattisesti terveydentilan, mahdollistaen varhaiset, tarkat viestit (esim. pyyhkien ylikuumeneminen, ydinin maapaino, erityyppinen hajoaminen), siirtyen reaktiivisesta korjauksesta ennustavaan ylläpitoon estääkseen katastrofaalisia epäonnistumisia.

2.3 AI-ohjattu älykkävä ylläpito

Yhdenmukainen data-alusta: Integroi monilähtöisiä tietoja (DGA, osittainen luiska, ydin virta, öljyn lämpötila/taso, pisteen menetykset), laiterakenteet, ylläpitokertomukset ja toimintatiedot (kuormitus, jännite, ympäristölämpötila) luodakseen muuntimen digitaalisen kloonin.
Isojen tietojen analytiikka: Käyttää datamiinausta yhdistääkseen valvontatiedot laitetiloihin, perustamalla perustamalli ja tunnistamalla poikkeamat (erityisesti DGA-parametreissa).
AI-ohjattu diagnostiikka & päätöksenteko:

Vikan diagnostiikka & paikanmääritys: ML-algoritmit (esim. DNN, SVM, Random Forest) oppivat historiallisista vikoista ja asiantuntijaosaamisesta. Yhdistettynä reaaliaikaisiin tiedostoihin, mallit tunnistavat älykkäästi vikatyypit (esim. lämpö vs. sähkövirhe) ja paikan alkuperät (esim. pyyhkeet, ydin, tapamuuttimet), auttaen nopeaan ongelmanratkaisuun.
Terveyden arviointi & elinkaaren ennustaminen: AI yhdistää monidimensioisia tietoja kvantifioimaan terveyspisteitä (esim. Terveyden indeksi) ja ennustamaan jäljellä olevaa käyttökautta, ohjaamalla korvauspäätöksiä.
Riski-ilmoitukset & ylläpidon optimointi: Järjestelmät arvioivat automaattisesti riskitasoja ja lähettävät ilmoituksia. Optimointialgoritmit suosittelevat mukautettuja ylläpitosuunnitelmia (esim. sähkökatkos suunnittelu, tehtävien priorisointi) perustuen riskiin, kriittisyyteen ja resursseihin. Vahvistetut vikat käynnistävät automaattiset korjausprotokollat.
Asiantuntijaosaamisen tietokanta: Sisäänrakennetut tietoverkot ja asiantuntija-järjestelmät rakentelevat alan asiantuntijaosaamisen ja standardeja, tukien selittävää AI-päätöksiä ja lisäämällä uskottavuutta.

3. Odotetut edut

Parannettu älykkyys: Yhdistää älykkäästä laitteistosta (OLTC-autoregulaatio), antureista ja AI:sta, mahdollistaen "itseperceptiota, itse-diagnostiikkaa, itse-päätöksentekoa, itse-optimoitua."
Parannettu luotettavuus: Korkeampi GIS/OLTC:n luonnollinen luotettavuus; AI-valvonta vähentää suunnitelmattomia sähkökatkoja ennaltaehkäisemällä vikkoja.
Lisääntynyt turvallisuus: GIS-suunnitelma ja älykkäät valvontamenetelmät vähentävät räjähtämis- ja paloriskejä; varhaiset vika-interventiot estävät onnettomuudet.
Alemmat ylläpitokustannukset: Vähentää manuaalisten tarkastusten taajuutta; tilanteen mukaista ylläpitoa vältetään ylipäin- tai alipäin-ylläpitosta ja optimoi resursseja/varastoja; ehkäisevät toimenpiteet vähentävät korjauskustannuksia.
Resurssitehokkuus: GIS säästää maata; älykäs ylläpito parantaa laitteiden/henkilöstön käyttöä.
Pidennetty käyttökausi: Proaktiivinen terveydenhallinta hidastaa eristyksen ikääntymistä ja suorituskyvyn laskua, pidentäen käyttöajan.

4. Toteutus-suositukset

Vaiheittainen käyttöönotto: Priorisoi ikääntyneet laitteet, kriittiset alijärjestelmät ja kaupunkikuormituskeskukset.
Standardisoitu ensin: Kehitä yhtenäiset spektrit laitevalinnoille, anturien asennukselle, tietoprotokolleille, alustaliittymille ja AI-malleille.
Tietojen integrointi: Rikkoo silot yhdistämällä valvonta- ja hallintatiedot yhdenmukaiseen alustaan.
Työvoiman muutos: Kouluta henkilöstöä älykkäisiin valvontamenetelmiin, tietoanalyysiin ja AI-diagnostiikkaan, siirtyäksesi tietojen ohjaukseen, ihmisen-AI yhteistyöhön.
Jatkuva kehitys: Iteraatiivisesti tarkenna AI-malleja ja strategioita käyttämällä toiminnallisena palautetta.