פתרון חכם לשדרוג ותחזוקה יעילה למיתקן הטרנספורמציות

1. רקע והallenges​
חלק מהטרנספורמרים במערכות החשמל הנוכחיות נתקלים באתגרים משמעותיים. מצד אחד, ציוד ישן עם תוחלת חיים ארוכה יותר מראה הדרגה בהדרגה בביצועים הטכניים, אמינות ובטיחות. מצד שני, בדיקות ידניות מסורתיות ותחזוקה מחזורית הן לא יעילות, ומתקשות לזהות פגמים אפשריים. מאמצי תחזוקה נפגעים על ידי עלויות גבוהות, קשיים מבצעיים ובמציאת התקלה. זה הפך להיות צוואר בקבוק המגביל את יעילות הבנייה, הבטיחות והיציבות. לכן, חשוב לקדם עדכונים בציוד ולהשלב עמוק של שיטות תחזוקה חכמות.

​2. פתרון: אסטרטגיית כפולה להעדכנות של ציוד ואחזקה חכמה​
ההצעה הזו אומצת אסטרטגיה שמתמקדת ב"עדכונים חומרתיים" ו"השגת תוכנה" כדי לשפר באופן כולל את הביצועים, האמינות והיעילות של תחזוקת הטרנספורמרים באמצעות развёртывания новых технологий.

​2.1 עדכונים של הציוד העיקרי​

• ​קידום מכוניות שינוי טאף בזמן ההפעלה (OLTC):​​ החלפת הדרגתי של טרנספורמרים ישנים או שאינם חכמים ללא OLTC. OLTC מתאים אוטומטית את יחס המתח בזמן ההפעלה בתגובה לשינויים ברשת. זה משפר משמעותית את יציבות ואיכות המתח, מצליח יותר מטרנספורמרים מסורתיים בניהול שינויים בעומס והשתלבות אנרגיה מתחדשת, ומפחית סיכונים של повреждения оборудования или отключения нагрузки из-за нестабильности напряжения.
• ​יישום גלאי מבודדים בגז (GIS):​​ העדפה ל-GIS על פני גלאי מבודדים באוויר מסורתיים (AIS) בפרויקטים חדשים או בשיפוצים. GIS מאגדים מנופים, מנותקים, מפסקים, טרנספורמרים ומעצרים במכלים מתכות מלאים בגז מבודד. יתרונות מרכזיים כוללים:
• ​חסכון במקום:​​ מכסה רק 10%-30% מהשטח של AIS, ממקסם את השימוש בקרקע בתחנת התאגיד - מושלם עבור מרכזי עירוניים, אזורים בעלי מגבלות קרקע או מתקנים תת-קרקעיים.
• ​עמידות סביבתית:​​ בנייה חתומה מגינה על אבק, לחות, מלח מי הים ושחפת, מפחיתה סיכונים של תקלות חיצוניות ומגיבה לסביבות קשות.
• ​אמינות גבוהה ובטיחות:​​ מפחית משמעותית סיכונים של פיצוץ; שיעורי כישלון הרבה יותר נמוכים מאלה של AIS. מטעמי תחזוקה מופחתים, מגדילים את הבטיחות של עובדי וציוד.
• ​רעש נמוך ו-EMI:​​ מגן מתכת מפחית רעש פעיל ופרעות אלקטרומגנטיות, מפחית את השפעת הסביבה.

​2.2 מערכת מוניטורינג חכם לתנאי פעולה​

• ​ניתוח גזים מומסים (DGA) ממוניטורינג מקוון:​​ משרת כשכבת חיישנים קריטית. אנליזרים בזמן אמת מותקנים במעגלים של שמן מפקחים באופן רציף על ריכוזים וטראנדס של גזים מומסים (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂).
• ​ערך:​​ סוג הגז, הריכוזים וקצב הייצור משמשים כ"печати пальцев", которые отражают скрытые дефекты (например, тепловое разложение, частичные/дуговые разряды, перегрев масла). Используя аналитические модели (например, треугольник Дювала, коэффициенты Роджерса), система автоматически оценивает состояние здоровья, обеспечивая ранние и точные предупреждения о неисправностях (например, перегрев витков, неисправности заземления сердечника, деградация изоляции), переходя от реактивного ремонта к предиктивному обслуживанию для предотвращения катастрофических отказов.

​2.3 ניהול תחזוקה חכם הנוהג על ידי AI​

• ​פלטפורמת נתונים מאוחדת:​​ משלבת נתונים רב-מקור (DGA, פריחה חלקית, זרם ליבת, טמפרטורה/רמה של שמן, אובדן בושינג), רשומות ציוד, היסטוריה של תחזוקה ונתונים תפעוליים ( עומס, מתח, טמפרטורה סביבתית) ליצור תאומים דיגיטליים של טרנספורמרים.
• ​ניתוח נתונים גדולים:​​ משתמש בכרית נתונים לקשר בין נתונים של מוניטורינג למצבים של ציוד, מגדיר דגמים בסיסיים ומזהה חריגים (במיוחד בפרמטרים של DGA).
• ​אבחון והחלטה מונעים על ידי AI:​​
• ​אבחון תקלות והצגתם:​​ אלגוריתמים ML (כמו DNNs, SVM, Random Forest) לומדים מתקלות היסטוריות וידע מומחה. בשילוב עם נתונים בזמן אמת, הדגמים מזהים בצורה חכמה סוגי תקלות (כמו תקלות טרמות מול תקלות חשמליות) וממקמים מקורות (כמוвитки, сердечник, коммутаторы), помогая быстрому устранению неполадок.
• ​הערכת מצב ותחזית תוחלת החיים:​​ AI מרכז נתונים רב-ממדיים כדי לקבוע ציונים של בריאות (כמו Индекс здоровья) ותחזית של חיי שימוש שנותרו, מכוון החלטות החלפה.
• ​התראות סיכון וتحسين תחזוקה:​​ מערכות מעריכות אוטומטית רמות סיכון ומפיצות התראות. אלגוריתמים של אופטימיזציה מציעים אסטרטגיות תחזוקה מותאמות (כמו תכנון עצירת עבודה, קביעת עדיפות משימות) בהתבסס על סיכון, חשיבות ומשאבים. תקלות מאושרות מפעילות פרוטוקולי תיקון אוטומטיים.
• ​בסיס ידע מומחה:​​ גרפים ידע מובנים ומערכות מומחה מארגנים ידע תחום וסטנדרטים, תומכים בהחלטות של AI מוסברות ומגדילים את האמינות.

​3. תוצאות מצופה​

1. ​הגברת החוכמה:​​ משלב חומרה חכמה (OLTC Auto-Regulation), חיישנים ו-AI כדי לאפשר "הרגשה עצמית, אבחון עצמאי, החלטה עצמית, אופטימיזציה עצמית."
2. ​שיפור האמינות:​​ אמינות גבוהה יותר של GIS / OLTC; מוניטורינג AI מפחית תקלות לא מתוכננות על ידי מניעה של תקלות.
3. ​הגברת הבטיחות:​​ עיצוב GIS ומוניטורינג חכם מפחיתים סיכונים של פיצוץ/אש; התערבות מוקדמת בתקלות מונעת תאונות.
4. ​הקטנת עלויות תחזוקה:​​ מפחית את תדירות הבדיקות ידניות; תחזוקה מבוססת מצב מונעת תחזוקה יתר/חסר ומאופטימיזה משאבים/חלפים; מеры предотвращения снижают затраты на ремонт.
5. ​יעילות משאבים:​​ GIS חוסך קרקע; תחזוקה חכמה מגבירה את השימוש בציוד/צוות.
6. ​הארכת תוחלת החיים:​​ ניהול בריאות פרו-אקטיבי מאט את הזקנה של מבודדים וירידה בביצועים, מאריך את תקופת השירות.

​4. המלצות ליישום​

• ​הצגת שלבים:​​ מתמקד בציוד ישן, תחנות מפתח קריטיות ומרכזים עירוניים של עומס.
• ​השגת תקני אחידות ראשונה:​​ מפתח תקני אחידים לבחירת ציוד, התקנת חיישנים, פרוטוקולי נתונים, פלטפורמת ממשקים ומודלים של AI.
• ​שילוב נתונים:​​ שובר סילוסים על ידי איחוד נתונים של מוניטורינג וניהול על פלטפורמה מאוחדת.
• ​שינוי כוח עבודה:​​ מלמד צוותים על מוניטורינג חכם, ניתוח נתונים ואבחון AI כדי לעבור לשתף פעולה בין אדם ל-AI.
• ​שיפור מתמשך:​​ משפר איטרטיבית מודלים של AI ואסטרטגיות באמצעות משוב תפעולי.