Pametna nadogradnja i učinkovito održavanje rješenja za transformatore prijenosa

1. Pozadina i izazovi​
Neki transformatori u trenutnim električnim mrežama suočeni su s značajnim izazovima. S jedne strane, staro oprema s produženim vremenskim periodom rada pokazuje postepeno smanjenje tehničke performanse, pouzdanosti i sigurnosti. S druge strane, tradicionalne ručne inspekcije i periodično održavanje nisu učinkovita, često kasniju u otkrivanju potencijalnih grešaka. Održavanje je opterećeno visokim troškovima, operativnim teškoćama i izazovima u lokalizaciji grešaka. To je postalo butiluk koji ograničava učinkovitost, sigurnost i stabilnost mreže. Stoga je nužno unaprijediti nadogradnju opreme i duboko integrirati inteligentne metode održavanja.

​2. Rješenje: Dvostruka strategija za nadogradnju opreme i pametno održavanje​
Ova propozicija usvaja strategiju koja kombinira "Nadogradnju hardvera" i "Omogućavanje softverom" kako bi se kroz sustavsku implementaciju novih tehnologija cjelovito unaprijedile performanse, pouzdanost i učinkovitost održavanja transformatora prenosa.

​2.1 Nadogradnja ključne opreme​

• ​Promocija napojnica sa promjenjivim odnosom (OLTC):​​ Postupno zamijeniti stari ili neinteligentne transformatore s fiksiranim odnosom. OLTC automatski prilagođava odnose napona u stvarnom vremenu tijekom rada, reagirajući na fluktuacije mreže. To značajno ​unaprijeđuje stabilnost i kvalitetu napona, prevazilazi tradicionalne transformatore u upravljanju varijacijama opterećenja i integracijom obnovljivih izvora energije, smanjujući rizike od oštećenja opreme ili diskonekcije opterećenja zbog nestabilnosti napona.
• ​Primjena gasno izolirane priborine (GIS):​​ Prioritizirati GIS nad tradicionalnom priborinom s zračnom izolacijom (AIS) u novim ili obnovljenim projektima. GIS integriše prekidače, disjunktore, zemljačke prekidače, transformatore i prekidnike prenapona u zatvorene metalne kuće punjene izolirajućim plinom. Ključne prednosti uključuju:
• ​Štednja prostora:​​ Zauzima samo 10%-30% površine AIS, optimizirajući korištenje zemljišta u podstanici—idealno za grane centra, područja s ograničenim prostorom ili podzemne instalacije.
• ​Odgornost okolišu:​​ Zatvorena konstrukcija štiti od prašine, vlage, solanog zmaja i zagađenja, smanjujući rizike vanjskih grešaka i adaptirajući se na teške klimatske uvjete.
• ​Visoka pouzdanost i sigurnost:​​ Značajno smanjuje rizike od iskre i eksplozije; stopa otkaza je daleko niža od AIS. Radni opterećenja održavanja smanjuju se, unaprijeđujući sigurnost osoblja i opreme.
• ​Niska buka i EMI:​​ Metalna štitnica smanjuje radnu buku i elektromagnetsku interferenciju, smanjujući utjecaj na okoliš.

​2.2 Inteligentni sustav nadgledanja stanja​

• ​Nadgledanje rastvorenih plinova (DGA) u stvarnom vremenu:​​ Služi kao ključni sloj senzora. Analizatori u stvarnom vremenu instalirani u uljačkim krugovima kontinuirano nadgledaju koncentracije i trendove rastvorenih plinova (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂).
• ​Vrijednost:​​ Vrste, koncentracije i brzine generiranja plinova služe kao osetljivi "otisci prsta" koji odražavaju latente greške (npr. termalna dekompozicija, djelomična/arčna razrjeđenja, pregrejavanje ulja). Koristeći analitičke modele (npr. Duval Trokut, Rogers Ratios), sustav automatski procjenjuje zdravlje, omogućujući ​rane, precizne upozorenja na greške​ (npr. pregrejavanje vitanja, greške zemljača željezne jezgre, degradacija izolacije), prelazeći s reaktivnog popravka na prediktivno održavanje kako bi se spriječili katastrofalan propali.

​2.3 AI-upravljano pametno upravljanje održavanjem​

• ​Jedinificana platforma podataka:​​ Integrira višeizvorne podatke (DGA, djelomična razrjeđenja, struja željezne jezgre, temperatura/nivo ulja, gubitci izolacije), zapise o opremi, povijest održavanja i operativne podatke (opterećenje, napon, okružna temperatura) kako bi se stvorio digitalni blizanci transformatora.
• ​Analiza velikih podataka:​​ Koristi rudarenje podataka kako bi se koristili podaci o nadgledanju s stanjima opreme, stvarajući bazne modele i identificirajući anomalije (posebno u parametrima DGA).
• ​Diagnoza i donošenje odluka temeljena na AI-u:​​
• ​Diagnoza i lokalizacija grešaka:​​ ML algoritmi (npr. DNNs, SVM, Random Forest) uče s povijesnih grešaka i stručnjakovskog znanja. Kombinirano s podacima u stvarnom vremenu, modeli inteligentno identificiraju vrste grešaka (npr. termalne vs. električne greške) i lokaciju porekla (npr. vitanja, željezne jezgre, napojnice), pomažući brzo otklanjanje grešaka.
• ​Procjena zdravlja i predviđanje preostalog životnog vijeka:​​ AI sintetizira višedimenzionalne podatke kako bi kvantificirao rezultate zdravlja (npr. Indeks zdravlja) i predvidio preostali korisni život, vodeći odluke o zamjeni.
• ​Upozorenja na rizike i optimizacija održavanja:​​ Sustavi automatski procjenjuju razine rizika i emitiraju upozorenja. Algoritmi optimizacije preporučuju prilagođene strategije održavanja (npr. planiranje isključivanja, priorizacija zadataka) temeljene na riziku, kritičnosti i resursima. Potvrđene greške pokreću automatizirane protokole popravka.
• ​Baza znanja stručnjaka:​​ Ugrađeni grafovi znanja i stručnjakovski sustavi strukturiraju domensko znanje i standarde, podržavajući objašnjive AI odluke i povećavajući vjerodostojnost.

​3. Očekivani učinci​

1. ​Poboljšana inteligencija:​​ Kombinira pametni hardver (auto-regulacija OLTC), senzore i AI kako bi omogućio "samopercepciju, samodiagnosticiranje, samodonošenje odluka, samooptimizaciju."
2. ​Poboljšana pouzdanost:​​ Viša intrinsična pouzdanost GIS/OLTC; AI nadgledanje smanjuje neplanirane isključivanja preprečavajući propale.
3. ​Povećana sigurnost:​​ Dizajn GIS-a i pametno nadgledanje smanjuju rizike eksplozije/požara; ranije intervencije na greške sprečavaju nesreće.
4. ​Niži troškovi održavanja:​​ Smanjuje frekvenciju ručnih inspekcija; održavanje temeljeno na stanju izbjegava pretjerano/manje održavanje i optimizira resurse/zamjenske dijelove; preventivne mjere smanjuju troškove popravka.
5. ​Učinkovitost resursa:​​ GIS štedi zemljište; pametno održavanje povećava iskorištavanje opreme/osoblja.
6. ​Prošireni životni vijek:​​ Proaktivno upravljanje zdravljem usporava starenje izolacije i pad performansi, produžujući vijek trajanja.

​4. Preporuke za implementaciju​

• ​Fazno uvodjenje:​​ Prioritizirati staru opremu, ključne podstancice i grane centra opterećenja.
• ​Standardizacija prvo:​​ Razviti uniformne specifikacije za odabir opreme, instalaciju senzora, protokole podataka, sučelja platforme i modeliranje AI-a.
• ​Integracija podataka:​​ Raskidati silosne strukture tako da se podaci o nadgledanju i upravljanju konsolidiraju na jedinstvenu platformu.
• ​Transformacija osoblja:​​ Obrazovati osoblje u pametnom nadgledanju, analizi podataka i dijagnostici AI-a kako bi se prešlo na upravljanje temeljeno na podacima i suradnju ljudi i AI-a.
• ​Neprekidno unaprijeđenje:​​ Iterativno poboljšavati modele AI-a i strategije korištenjem operativnih povratnih informacija.