Solution de Mise à Niveau Intelligente et de Maintenance Efficace pour les Transformateurs de Transport

17yrs 700++ staff 108000m²+m² US$150,000,000+ China

1. Contexte et défis
Certains transformateurs de transport dans les systèmes actuels de réseau électrique font face à des défis importants. D'une part, les équipements vieillissants avec une durée de fonctionnement prolongée montrent une dégradation progressive de leurs performances techniques, de leur fiabilité et de leur sécurité. D'autre part, les inspections manuelles traditionnelles et la maintenance périodique sont inefficaces, retardant la détection des pannes potentielles. Les efforts de maintenance sont marqués par des coûts élevés, des difficultés opérationnelles et des défis dans la localisation des pannes. Cela est devenu un goulot d'étranglement qui contraint l'efficacité, la sécurité et la stabilité du réseau. Il est donc impératif d'avancer dans la modernisation des équipements et d'intégrer profondément des méthodes de maintenance intelligentes.

2. Solution : Stratégie double pour la modernisation des équipements et la maintenance intelligente
Cette proposition adopte une stratégie combinant "la modernisation des équipements matériels" et "l'habilitation logicielle" pour améliorer de manière holistique les performances, la fiabilité et l'efficacité de la maintenance des transformateurs de transport grâce au déploiement systématique de nouvelles technologies.

2.1 Modernisation des équipements clés

Promouvoir les Changeurs de Tension sous Charge (OLTC) : Remplacer progressivement les transformateurs à enroulements fixes vieillissants ou non intelligents. Les OLTC ajustent automatiquement les rapports de tension en temps réel pendant le fonctionnement, répondant aux fluctuations du réseau. Cela améliore considérablement la stabilité et la qualité de la tension, surpassant les transformateurs traditionnels dans la gestion des variations de charge et de l'intégration des énergies renouvelables, et réduit les risques de dommages aux équipements ou de coupures de charge dues à l'instabilité de la tension.
Appliquer les Postes de Commande Isolés à Gaz (GIS) : Prioriser les GIS sur les postes de commande isolés à air (AIS) dans les projets de nouvelle construction ou de rénovation. Les GIS intègrent des disjoncteurs, des interrupteurs, des interrupteurs de terre, des transformateurs et des parafoudres dans des boîtiers métalliques scellés remplis de gaz isolant. Les avantages clés incluent :

Économie d'espace : Occupe seulement 10% à 30% de l'emprise au sol des AIS, optimisant l'utilisation du terrain des postes électriques - idéal pour les centres urbains, les zones à faible disponibilité foncière ou les installations souterraines.
Résilience environnementale : La construction scellée protège contre la poussière, l'humidité, le brouillard salin et la pollution, minimisant les risques de pannes externes et s'adaptant aux climats difficiles.
Haute fiabilité et sécurité : Réduit considérablement les risques d'arcs et d'explosions ; les taux de défaillance sont bien inférieurs à ceux des AIS. Les charges de maintenance diminuent, améliorant la sécurité du personnel et des équipements.
Faible bruit et EMI : Le blindage métallique minimise le bruit de fonctionnement et les interférences électromagnétiques, réduisant l'impact environnemental.

2.2 Système de surveillance de condition intelligente

Analyse en ligne des gaz dissous (DGA) : Sert comme couche de capteurs critique. Des analyseurs en temps réel installés dans les circuits d'huile surveillent continuellement les concentrations et les tendances des gaz dissous (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂).

Valeur : Les types de gaz, leurs concentrations et leurs taux de production servent de "empreintes" sensibles reflétant les pannes latentes (par exemple, décomposition thermique, décharge partielle/arc, surchauffe de l'huile). En utilisant des modèles analytiques (par exemple, Triangle de Duval, Rapports de Rogers), le système évalue automatiquement la santé, permettant des avertissements précoces et précis de pannes (par exemple, surchauffe des enroulements, pannes de mise à la terre du noyau, dégradation de l'isolation), passant d'une maintenance réactive à une maintenance prédictive pour prévenir les pannes catastrophiques.

2.3 Gestion de maintenance intelligente pilotée par l'IA

Plateforme de données unifiée : Intègre les données multi-sources (DGA, décharge partielle, courant du noyau, température/niveau d'huile, pertes de barrettes), les dossiers d'équipement, l'historique de maintenance et les données opérationnelles (charge, tension, température ambiante) pour créer un jumeau numérique du transformateur.
Analyse de big data : Utilise le forage de données pour corrélater les données de surveillance avec les états des équipements, établissant des modèles de référence et identifiant les anomalies (en particulier dans les paramètres DGA).
Diagnostic et prise de décision pilotés par l'IA :

Diagnostic de panne et localisation : Les algorithmes d'apprentissage automatique (par exemple, DNN, SVM, Forêt aléatoire) apprennent à partir des pannes historiques et des connaissances expertes. Combinées avec les données en temps réel, les modèles identifient intelligemment les types de pannes (par exemple, thermiques vs électriques) et localisent leurs origines (par exemple, enroulements, noyau, changeurs de tension), facilitant le dépannage rapide.
Évaluation de la santé et prédiction de la durée de vie utile : L'IA synthétise les données multidimensionnelles pour quantifier les scores de santé (par exemple, Indice de Santé) et prédire la durée de vie utile restante, guidant les décisions de remplacement.
Avertissements de risque et optimisation de la maintenance : Les systèmes évaluent automatiquement les niveaux de risque et émettent des alertes. Les algorithmes d'optimisation recommandent des stratégies de maintenance adaptées (par exemple, planification des interruptions, priorisation des tâches) en fonction du risque, de la criticité et des ressources. Les pannes confirmées déclenchent des protocoles de réparation automatisés.
Base de connaissances expertes : Les graphes de connaissances intégrés et les systèmes experts structurent l'expertise du domaine et les normes, soutenant les décisions explicables de l'IA et renforçant la crédibilité.

3. Bénéfices attendus

Intelligence accrue : Combine du matériel intelligent (régulation automatique des OLTC), des capteurs et de l'IA pour permettre "la perception, le diagnostic, la prise de décision et l'optimisation autonomes."
Fiabilité améliorée : Fiabilité intrinsèque plus élevée des GIS/OLTC ; la surveillance par IA réduit les interruptions imprévues en anticipant les pannes.
Sécurité accrue : La conception GIS et la surveillance intelligente réduisent les risques d'explosion et d'incendie ; l'intervention précoce en cas de panne prévient les accidents.
Coûts de maintenance réduits : Réduit la fréquence des inspections manuelles ; la maintenance basée sur l'état évite la sur- et sous-maintenance et optimise les ressources et les pièces de rechange ; les mesures préventives réduisent les frais de réparation.
Efficacité des ressources : Le GIS économise de la terre ; la maintenance intelligente augmente l'utilisation des équipements et du personnel.
Durée de vie prolongée : La gestion proactive de la santé ralentit le vieillissement de l'isolation et le déclin des performances, prolongeant la durée de service.

4. Recommandations pour la mise en œuvre

Déploiement progressif : Prioriser les équipements vieillissants, les postes électriques critiques et les centres de charge urbains.
Standardisation en premier : Développer des spécifications uniformes pour la sélection des équipements, l'installation des capteurs, les protocoles de données, les interfaces de plateforme et la modélisation IA.
Intégration des données : Briser les silos en consolidant les données de surveillance et de gestion sur une plateforme unifiée.
Transformation de la main-d'œuvre : Former le personnel à la surveillance intelligente, à l'analyse de données et au diagnostic par IA pour passer à une collaboration humain-IA basée sur les données.
Amélioration continue : Affiner itérativement les modèles IA et les stratégies en utilisant les retours d'exploitation.