Solusi Peningkatan Cerdas dan Pemeliharaan Efisien untuk Trafo Transmisi

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

1. Latar Belakang dan Tantangan
Beberapa trafo transmisi dalam sistem jaringan listrik saat ini menghadapi tantangan yang signifikan. Di satu sisi, peralatan yang telah berumur dengan masa operasional yang diperpanjang menunjukkan penurunan bertahap dalam kinerja teknis, keandalan, dan keselamatan. Di sisi lain, inspeksi manual tradisional dan pemeliharaan berkala tidak efisien, tertinggal dalam mendeteksi potensi kerusakan. Upaya pemeliharaan terhambat oleh biaya tinggi, kesulitan operasional, dan tantangan dalam lokalisasi kerusakan. Ini telah menjadi botol leher yang membatasi efisiensi, keamanan, dan stabilitas jaringan. Oleh karena itu, sangat penting untuk mendorong peningkatan peralatan dan integrasi mendalam metode pemeliharaan cerdas.

2. Solusi: Strategi Ganda untuk Peningkatan Peralatan dan Pemeliharaan Cerdas
Proposal ini mengadopsi strategi yang menggabungkan "Peningkatan Perangkat Keras" dan "Pemberdayaan Perangkat Lunak" untuk secara menyeluruh meningkatkan kinerja, keandalan, dan efisiensi pemeliharaan trafo transmisi melalui penerapan sistematis teknologi baru.

2.1 Peningkatan Peralatan Inti

Mendorong Penggunaan On-Load Tap Changers (OLTC): Secara bertahap menggantikan trafo tap tetap yang sudah usang atau tidak cerdas. OLTC secara otomatis menyesuaikan rasio tegangan secara real-time selama operasi, merespons fluktuasi jaringan. Ini secara signifikan meningkatkan stabilitas dan kualitas tegangan, unggul dibandingkan trafo tradisional dalam menangani variasi beban dan integrasi energi terbarukan, serta mengurangi risiko kerusakan peralatan atau pengurangan beban karena ketidakstabilan tegangan.
Menggunakan Gas-Insulated Switchgear (GIS): Prioritaskan GIS daripada Air-Insulated Switchgear (AIS) pada proyek baru atau retrofit. GIS mengintegrasikan pemutus sirkuit, disconnector, grounding switch, trafo, dan arrester petir ke dalam enklosur logam yang kedap gas isolasi. Keuntungan utama termasuk:

Hemat Ruang: Hanya membutuhkan 10%-30% dari luas AIS, mengoptimalkan penggunaan lahan stasiun—ideal untuk pusat perkotaan, area terbatas lahan, atau fasilitas bawah tanah.
Ketahanan Lingkungan: Konstruksi yang kedap melindungi dari debu, kelembaban, kabut asin, dan polusi, meminimalkan risiko kerusakan eksternal dan beradaptasi dengan iklim yang keras.
Keandalan & Keselamatan Tinggi: Signifikan mengurangi risiko busur api dan ledakan; tingkat kegagalan jauh lebih rendah daripada AIS. Beban pekerjaan pemeliharaan berkurang, meningkatkan keselamatan personel dan peralatan.
Suara Rendah & EMI: Pelindung logam meminimalkan suara operasional dan gangguan elektromagnetik, mengurangi dampak lingkungan.

2.2 Sistem Monitoring Kondisi Cerdas

Pemantauan Online Analisis Gas Terlarut (DGA): Berfungsi sebagai lapisan sensor kritis. Analisis real-time yang dipasang di sirkuit minyak secara terus-menerus memantau konsentrasi dan tren gas terlarut (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂).

Nilai: Jenis gas, konsentrasi, dan laju pembentukan berfungsi sebagai "sidik jari" sensitif yang mencerminkan kerusakan laten (mis., dekomposisi termal, discharge parsial/arcing, overheating minyak). Menggunakan model analitis (mis., Duval Triangle, Rogers Ratios), sistem secara otomatis menilai kesehatan, memungkinkan peringatan kerusakan dini dan presisi (mis., overheating winding, kerusakan grounding core, degradasi isolasi), beralih dari perbaikan reaktif ke pemeliharaan prediktif untuk mencegah kegagalan kritis.

2.3 Manajemen Pemeliharaan Cerdas Berbasis AI

Platform Data Tersentralisasi: Mengintegrasikan data multi-sumber (DGA, discharge parsial, arus inti, suhu/tingkat minyak, kerugian bushing), catatan peralatan, riwayat pemeliharaan, dan data operasional (beban, tegangan, suhu lingkungan) untuk membuat digital twin trafo.
Analisis Big Data: Menggunakan penambangan data untuk mengorelasikan data monitoring dengan keadaan peralatan, membangun model dasar dan mengidentifikasi anomali (terutama dalam parameter DGA).
Diagnosis & Pengambilan Keputusan Berbasis AI:

Diagnosis Kerusakan & Lokalisasi: Algoritma ML (mis., DNNs, SVM, Random Forest) belajar dari kerusakan historis dan pengetahuan ahli. Dengan data real-time, model secara cerdas mengidentifikasi jenis kerusakan (mis., termal vs. elektrik) dan menemukan asal-usulnya (mis., winding, inti, tap changers), membantu pemecahan masalah cepat.
Penilaian Kesehatan & Prediksi Umur Pakai: AI mensintesis data multidimensi untuk mengkuantifikasi skor kesehatan (mis., Health Index) dan memprediksi umur pakai yang tersisa, memberikan panduan untuk keputusan penggantian.
Peringatan Risiko & Optimasi Pemeliharaan: Sistem secara otomatis mengevaluasi tingkat risiko dan mengeluarkan peringatan. Algoritma optimasi merekomendasikan strategi pemeliharaan khusus (mis., perencanaan pemadaman, prioritas tugas) berdasarkan risiko, kritis, dan sumber daya. Kerusakan yang dikonfirmasi memicu protokol perbaikan otomatis.
Basis Pengetahuan Ahli: Graf pengetahuan dan sistem ahli yang terintegrasi membangun struktur pengetahuan domain dan standar, mendukung keputusan AI yang dapat dijelaskan dan meningkatkan kredibilitas.

3. Manfaat yang Diharapkan

Inteligensi yang Ditingkatkan: Menggabungkan perangkat keras cerdas (regulasi otomatis OLTC), sensor, dan AI untuk memungkinkan "persepsi sendiri, diagnosis sendiri, keputusan sendiri, optimasi sendiri."
Keandalan yang Ditingkatkan: Keandalan intrinsik GIS/OLTC yang lebih tinggi; pemantauan AI mengurangi pemadaman tidak terencana dengan mencegah kegagalan.
Keselamatan yang Ditingkatkan: Desain GIS dan pemantauan cerdas mengurangi risiko ledakan/kebakaran; intervensi kerusakan dini mencegah kecelakaan.
Biaya Pemeliharaan yang Lebih Rendah: Mengurangi frekuensi inspeksi manual; pemeliharaan berbasis kondisi menghindari over-/under-pemeliharaan dan mengoptimalkan sumber daya/suku cadang; tindakan pencegahan mengurangi biaya perbaikan.
Efisiensi Sumber Daya: GIS menghemat lahan; pemeliharaan cerdas meningkatkan utilitas peralatan/personel.
Umur Pakai yang Diperpanjang: Manajemen kesehatan proaktif memperlambat penuaan isolasi dan penurunan kinerja, memperpanjang umur layanan.

4. Rekomendasi Implementasi

Peluncuran Bertahap: Prioritaskan peralatan yang sudah usang, substation kritis, dan pusat beban perkotaan.
Standarisasi Pertama: Kembangkan spesifikasi seragam untuk seleksi peralatan, instalasi sensor, protokol data, antarmuka platform, dan pemodelan AI.
Integrasi Data: Pecahkan silo dengan mengkonsolidasikan data monitoring dan manajemen ke platform tersentralisasi.
Transformasi Tenaga Kerja: Latih staf dalam pemantauan cerdas, analisis data, dan diagnosis AI untuk beralih ke kolaborasi data-driven, manusia-AI.
Perbaikan Berkelanjutan: Refinasi iteratif model AI dan strategi menggunakan umpan balik operasional.