Okos frissítés és hatékony karbantartási megoldás átmerési transzformátorokhoz

1. Háttér és kihívások​
A jelenlegi villamos hálózati rendszerekben használt átalakító transzformátorok jelentős kihívásokkal néznek szembe. Egyfelől, a régi berendezések, amelyek életciklusát meghaladva működnek, technikai teljesítményük, megbízhatóságuk és biztonságuk lassan romlik. Másfelől, a hagyományos kézi ellenőrzések és időrendi karbantartás hatékonysága alacsony, és a lehetséges hibák detektálása lassú. A karbantartási erőfeszítések magas költségekkel, működési nehézségekkel és hiba helyzetének meghatározásának nehézségeivel járnak. Ez a hálózateffektivitás, -biztonság és -stabilitás korlátozójává vált. Ezért fontos a berendezések frissítése és az intelligens karbantartási módszerek mély integrációja.

​2. Megoldás: Kétirányú stratégia a berendezések fejlesztésére és az intelligens karbantartásra​
Ez a javaslat egy olyan stratégiát alkalmaz, amely kombinálja a "Hardverfrissítést" és a "Szoftveralkalmazást", hogy a transzformátorok teljesítményét, megbízhatóságát és karbantartási hatékonyságát a legújabb technológiák rendszeres bevezetésével teljesen fejlessze.

​2.1 Alapvető berendezések frissítése​

• ​A töltés alatti csapágyváltó (OLTC) előmozdítása:​​ Lépésről lépésre cserélje le a régi vagy nem intelligens rögzített csapágyú transzformátorokat. Az OLTC valós időben automatikusan állítja be a feszültségarányt, reagálva a hálózati fluktuációkra. Ez jelentősen ​javítja a feszültség stabilizációját és minőségét, túlszárnyalja a hagyományos transzformátorokat a terhelési változások és a megújuló energia integráció kezelésében, és csökkenti a feszültséginstabilitás miatti eszközsebzés vagy terheléskiesés kockázatát.
• ​Gáz-elhelyezett kapcsolóberendezések (GIS) alkalmazása:​​ Prioritással adjon előnyt a GIS-nek a hagyományos levegő-elhelyezett kapcsolóberendezések (AIS) fölött új vagy modernizált projektekben. A GIS zárókapcsolókat, elválasztókapcsolókat, tápföldkapcsolókat, transzformátorokat és robbanásvédőket integrál zárt fémhordozókba, amelyekben izoláló gáz található. A fő előnyök a következők:
• ​Térköltség-megspórolás:​​ Csak 10%-30%-a az AIS-ek terepét foglalja el, optimalizálva a telephelyek földhasználatát – ideális városi központok, terület-szűkös területek vagy alagsori létesítmények esetén.
• ​Környezeti erőtlenség:​​ A zárt szerkezet védi a por, a pára, a só-kifogás és a szennyezés ellen, minimalizálva a külső hibák kockázatát, és alkalmazkodva a súlyos klímákhoz.
• ​Magas megbízhatóság és biztonság:​​ Jelentősen csökkenti a vonalzás és robbanás kockázatát; a hibaráta sokkal alacsonyabb, mint az AIS-eknél. A karbantartási feladatok csökkennek, növelve a személyzet és a berendezések biztonságát.
• ​Alacsony zaj és RMI:​​ A fémszerkezet csökkenti a működési zajt és elektromágneses interferenciát, csökkentve a környezeti hatást.

​2.2 Intelligens állapotfigyelő rendszer​

• ​Oldódott gáz elemzés (DGA) online figyelése:​​ Szolgál kritikus érzékelőrétegként. A valós időben működő elemzők, amelyek olajáramkörökben vannak telepítve, folyamatosan figyelik az oldódott gázok (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂) koncentrációját és trendjét.
• ​Érték:​​ A gáz típusai, koncentrációi és generálódási sebességei érzékeny "ujjlenyomatokként" tükrözik a rejtett hibákat (pl. hőmérsékleti bomlás, részleges/villámzás, olaj túlforrása). Analitikus modellek (pl. Duval háromszög, Rogers arányok) segítségével a rendszer automatikusan értékeli az egészséget, lehetővé téve a ​korai, pontos hibafigyelmeztetéseket​ (pl. tekercs túlforrása, mag földelési hibák, izoláció romlása), a reaktív javításokról a prediktív karbantartásra való áttéréshez, hogy elkerülje a katasztrofális hibákat.

​2.3 Mesterséges intelligencia-alapú intelligens karbantartási menedzsment​

• ​Egységes adatplatform:​​ Integrálja a multi-forrású adatokat (DGA, részleges villámzás, mag áram, olaj hőmérséklet/szint, szigetelőveszteség), a berendezések rekordjait, a karbantartási történetet és a működési adatokat (terhelés, feszültség, környezeti hőmérséklet) a transzformátor digitális ikereinek létrehozásához.
• ​Nagy adatok elemzése:​​ Adatbányászatot használ a monitorozási adatok és a berendezések állapotának összefüggésének meghatározására, alapmodell kialakítására és anomáliák (különösen DGA paraméterekben) azonosítására.
• ​AI-határozat és döntéshozatal:​​
• ​Hiba diagnosztika és helymeghatározás:​​ ML algoritmusok (pl. DNN, SVM, Véletlenszerű erdő) tanulnak a múltbeli hibákból és szakértői ismeretekből. Valós időben érkező adatokkal a modellek intelligensen azonosítják a hibatípusokat (pl. hőmérsékleti vs. elektrikus hibák) és a forrásokat (pl. tekercs, mag, csapágyváltó), gyors hibaelhárítást segítve.
• ​Egészség értékelése és maradék élettartam előrejelzése:​​ Az AI többdimenziós adatokat szintézál, hogy kvantitív egészségpontszámokat (pl. Egészségindex) és a maradék hasznos élettartamot előre jelezze, iránymutatást adva a cserére vonatkozó döntésekhez.
• ​Risk alert és karbantartási optimalizálás:​​ A rendszer automatikusan kiértékeli a kockázatok szintjét és kiad alerteket. Optimalizálási algoritmusok ajánlást adnak személyre szabott karbantartási stratégiákra (pl. kimaradás-tervezés, feladat-prioritás) a kockázat, a kritikalitás és az erőforrások alapján. A megerősített hibák indítanak automatikus javítási protokollokat.
• ​Szakértői ismeretbázis:​​ Beépített ismeretgráfok és szakértői rendszerek strukturálják a területi ismereteket és normákat, támogatva a magyarázható AI-döntéseket és megnövelve a hitelességet.

​3. Elvárt előnyök​

1. ​Növekvő intelligencia:​​ Összekombinálja a smart hardvert (OLTC automatikus szabályozás), a szenzorokat és az AI-t, hogy " önpercepció, ön-diagnosztika, ön-döntés, ön-optimalizálás" -t engedélyezzen.
2. ​Javított megbízhatóság:​​ A GIS/OLTC magasabb természetes megbízhatósága; az AI monitorozás csökkenti a tervezetlen kimaradásokat, előre megelőzve a hibákat.
3. ​Növekvő biztonság:​​ A GIS tervezése és a smart monitorozás csökkenti a robbanás/tűz kockázatát; a korai hiba-intervenció megelőzi a baleseteket.
4. ​Alacsonyabb karbantartási költségek:​​ Csökkenti a kézi ellenőrzések frekvenciáját; a feltétel alapú karbantartás elkerüli a túlzott/hiányos karbantartást, és optimalizálja az erőforrásokat/helyettesítőket; a preventív intézkedések csökkentik a javítási költségeket.
5. ​Erőforrás hatékonyság:​​ A GIS a földet spórolja; a smart karbantartás növeli a berendezések/személyzet használatát.
6. ​Hosszabb élettartam:​​ A proaktív egészségmenedzsment lassítja az izoláció öregedését és a teljesítmény romlását, hosszabbítva a szolgálati élettartamot.

​4. Implementációs ajánlások​

• ​Lépcsőzetes bevezetés:​​ Prioritással adjon előnyt a régi berendezéseknek, a kritikus átalakítóknak és a városi terhelési központoknak.
• ​Standardizáció először:​​ Fejlesszen ki egyenletes specifikációkat a berendezékek kiválasztásához, a szenzorok telepítéséhez, az adatprotokollokhoz, a platform interfészekhez és az AI-modellekhez.
• ​Adatintegráció:​​ Törölje a silókat, és egységesítsen a monitorozási és menedzsment adatokat egy univerzális platformon.
• ​Munkaerő transzformáció:​​ Oktassa meg a személyzetet a smart monitorozás, adatelemzés és AI-diagnosztika terén, hogy átálljanak a data-driven, ember-AI együttműködésre.
• ​Folyamatos fejlesztés:​​ Iteratívan finomítsa az AI modelleket és stratégiákat a működési visszajelzések alapján.