ಸಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅಪ್ಗ್ರೇಡ್ ಮತ್ತು ಹರಾಜಿನ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಮಿಷನ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಪರಿಹರಣಾ ಪರಿಹಾರ

1. ಪ್ರಷ್ಠೇಪ ಮತ್ತು ಚುನಾಗಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು​
ನಿಂದಿನ ವಿದ್ಯುತ್ ಗ್ರಿಡ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಕೆಲವು ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳು ಅನೇಕ ಚುನಾಗಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಒಂದೇ ಪಕ್ಷದಲ್ಲಿ, ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಉಪಯೋಗದ ನಂತರ ಹೊಂದಿದ ಪುರಾನಿ ಉಪಕರಣಗಳು ತಂತ್ರಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಶ್ರಮಕ್ಷಮತೆ, ನಿಭೃತಿ ಮತ್ತು ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕತೆಯಲ್ಲಿ ಲಘುವಾಗಿ ಹೋಗುತ್ತಿವೆ. ಇನ್ನೊಂದೇ ಪಕ್ಷದಲ್ಲಿ, ಪ್ರಾಚೀನ ಮಾನವಿಕ ಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ನಿಯಮಿತ ರಕ್ಷಣಾ ವಿಧಾನಗಳು ಅನುಕೂಲವಾಗಿಲ್ಲ, ಶೈಥಿಲ್ಯ ಪ್ರದರ್ಶನ ಮಾಡುವುದಲ್ಲದೆ ಅನುಕೂಲವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸಬಹುದಾದ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಕ್ಷಮತೆ ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ರಕ್ಷಣಾ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಉಳಿತಾಯ ಮೆಚ್ಚಿದ ಖರ್ಚು, ಪ್ರಕ್ರಿಯಾ ಕಷ್ಟ ಮತ್ತು ದೋಷ ನಿರ್ದೇಶಿಸುವಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಇದು ಗ್ರಿಡ್ ಶ್ರಮಕ್ಷಮತೆ, ನಿರಾಪದ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯ ಬಾಹ್ಯ ಬಲ ಆಗಿ ಮಾರಿದಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಉಪಕರಣ ಅಪ್ಗ್ರೇಡ್ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿಮಾನ ರಕ್ಷಣಾ ವಿಧಾನಗಳ ಗಾತ್ರದ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅಧಿಕ ಮುನ್ನಡೆಸುವುದು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿದೆ.

​2. ಪರಿಹಾರ: ಉಪಕರಣ ಅಪ್ಗ್ರೇಡ್ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿಮಾನ ರಕ್ಷಣೆಗಾಗಿ ದ್ವಿ-ನಿವೃತ್ತಿ ವಿಧಾನ​
ಈ ಪ್ರಸ್ತಾವ ನೂತನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಪ್ರಾದುರ್ಭಾವ ಮೂಲಕ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳ ಶ್ರಮಕ್ಷಮತೆ, ನಿಭೃತಿ ಮತ್ತು ರಕ್ಷಣಾ ಶ್ರಮಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮೆಚ್ಚಿಸುವುದಕ್ಕೆ "ಹಾರ್ಡ್ವೆಯರ್ ಅಪ್ಗ್ರೇಡ್" ಮತ್ತು "ಸಫ್ಟ್ವೆಯರ್ ಶಕ್ತಿಮಾನಗೊಳಿಸುವಿಕೆ" ಎಂಬ ಸಂಯೋಜನೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸುತ್ತದೆ.

​2.1 ಮುಖ್ಯ ಉಪಕರಣ ಅಪ್ಗ್ರೇಡ್​

• ​ಆನ್-ಲೋಡ್ ಟ್ಯಾಪ್ ಚ್ಯಾಂಜರ್‌ನ್ನು (OLTC) ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುವುದು:​​ ಪುರಾನಿ ಅಥವಾ ಬುದ್ಧಿಮಾನ ಆದಿಲ್ಲದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಟ್ಯಾಪ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಬದಲಿಸುವುದು. OLTC ವಿದ್ಯುತ್ ಗ್ರಿಡ್ ಹೆಚ್ಚಳನ್ನು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾಡುವಂತೆ ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯುತ್ ಅನುಪಾತವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಬದಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿದ್ಯುತ್ ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅನೇಕ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರದಾನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಪುನರ್ನವೀಕರಣೀಯ ಶಕ್ತಿ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಚೀನ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳನ್ನು ಮೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುತ್ ಅಸ್ಥಿರತೆಯ ಕಾರಣದಿಂದ ಉಪಕರಣ ದೋಷ ಅಥವಾ ಪ್ರದಾನ ಕಡಿಮೆಯಾದಿಕೆಯ ಅಪವಾದಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ​ಗ್ಯಾಸ್-ಅನ್ನಿಸುವ ಸ್ವಿಚ್‌ಗೀರ್ (GIS) ಅನ್ವಯಿಸುವುದು:​​ ನೂತನ ಅಥವಾ ಪುನರುಜ್ಜೀವನ ಪ್ರಕಲ್ಪಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಚೀನ ವಾಯು-ಅನ್ನಿಸುವ ಸ್ವಿಚ್‌ಗೀರ್ (AIS) ಹೊರತುಪಡಿಸಿ GIS ನ್ನು ಪ್ರಾಧಾನ್ಯ ಹೇಳಿಕೆ. GIS ಸರ್ಕುಯಿಟ್ ಬ್ರೇಕರ್‌ಗಳನ್ನು, ಡಿಸ್ಕನೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು, ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ಸ್ವಿಚ್‌ಗಳನ್ನು, ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳನ್ನು, ಮತ್ತು ಸರ್ಜ್ ಅರ್ರೆಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ನಿಸುವ ವಾಯು ನಿರ್ಪೂರಿತ ಮೀನಿನ ಮೂರು ಮುಖ ಮುಂದಿನ ಮೂಲಕ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮುಖ ದ್ವಂದವುಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
• ​ಬಾಹ್ಯ ಬಲ ಸಂಭರಣೆ:​​ AIS ಪ್ರದೇಶದ 10%-30% ಮಾತ್ರ ಸ್ಥಳ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಉಪಸ್ಥಿತಿ ಭೂಮಿಯ ಉಪಯೋಗವನ್ನು ಅನೇಕ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ—ನಗರ ಕೇಂದ್ರಗಳು, ಭೂಮಿ ಸೀಮಿತ ಪ್ರದೇಶಗಳು, ಅಥವಾ ಅಂತರ್ಭೂಮಿ ಸೌಕರ್ಯಗಳು ಪ್ರಮಾಣೆ ಆದರೆ ಯಾವುದೇ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ ಅನುಕೂಲ.
• ​ವಾತಾವರಣ ಸಂತೋಷಿಕೆ:​​ ಮುಚ್ಚಿದ ನಿರ್ಮಾಣ ಡಸ್ಟ್, ನೀರಿನ ಶ್ಯಾನ, ಉಪ್ಪು ಮಿಷ್, ಮತ್ತು ದೂಷಣೆಯಿಂದ ನಿರೋಧಿಸುತ್ತದೆ, ಬಾಹ್ಯ ದೋಷಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಕಷ್ಟ ವಾತಾವರಣಗಳಿಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುತ್ತದೆ.
• ​ಉನ್ನತ ನಿಭೃತಿ ಮತ್ತು ನಿರಾಪದ:​​ ವಿಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಪ್ರಪಂಚದ ಸಂಭಾವ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಅನೇಕ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ದೋಷ ದರಗಳು AIS ಕ್ಷಮತೆಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಕಡಿಮೆ ಆಗಿರುತ್ತವೆ. ರಕ್ಷಣಾ ಶ್ರಮಕ್ಷಮತೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಜನರ ಮತ್ತು ಉಪಕರಣಗಳ ನಿರಾಪದವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
• ​ಕಡಿಮೆ ಶಬ್ದ ಮತ್ತು EMI:​​ ಮೀನಿನ ಪ್ರತಿರೋಧಕ ಶಕ್ತಿಯಿಂದ ಪ್ರಚಾಲನ ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುತ್ ಚುಮುಕಿನ ಪ್ರತಿರೋಧಕ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ವಾತಾವರಣ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

​2.2 ಬುದ್ಧಿಮಾನ ಸ್ಥಿತಿ ನಿರೀಕ್ಷಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆ​

• ​ದ್ರವೀಕೃತ ಗ್ಯಾಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (DGA) ಓನ್ಲೈನ್ ನಿರೀಕ್ಷಣ:​​ ಮುಖ್ಯ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಎನ್ನ್ ಪರಿಪಥದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಾಪಿತ ನಿರಂತರ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ದ್ರವೀಕೃತ ಗ್ಯಾಸ್‌ಗಳ (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂) ಸಾಂದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ.
• ​ಮೂಲ್ಯ:​​ ಗ್ಯಾಸ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಸಾಂದ್ರತೆಗಳು, ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನ ದರಗಳು ಹೊಂದಿದ ದೋಷಗಳನ್ನು (ಉದಾ: ತಾಪದ ವಿಘಟನೆ, ಪೂರ್ತಿ/ವಿಕೀರ್ಣ ಪ್ರದೀಪನ, ಎನ್ ಉಷ್ಣತೆ) ಪ್ರತಿಫಲಿಸುವ ಸುಂದರ "ಬಿಂದುಗಳು". ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು (ಉದಾ: Duval ತ್ರಿಕೋನ, Rogers ಅನುಪಾತಗಳು) ಉಪಯೋಗಿಸಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯ ಮೂಲ್ಯಾಂಕನ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರಾರಂಭಿಕ, ಸಂಬಂಧಿತ ದೋಷ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ (ಉದಾ: ವೈನ್ಡಿಂಗ್ ಉಷ್ಣತೆ, ಕೋರ್ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ದೋಷಗಳು, ಅನ್ನಿಸುವ ಕಡಿಮೆಯಾದಿಕೆ), ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮರಮು ಮೂಲಕ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಮರಮು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರಣಾಕ್ಷರ ದೋಷಗಳನ್ನು ರಾಧಿಸುತ್ತದೆ.

​2.3 AI-ನಿವೃತ್ತಿ ಬುದ್ಧಿಮಾನ ರಕ್ಷಣಾ ನಿರ್ವಾಹಣೆ​

• ​ಏಕೀಕೃತ ಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ:​​ ಬಹು-ಸೋರ್ಸ್ ಡೇಟಾ (DGA, ಪಾರ್ಶಿಯಲ್ ಪ್ರದೀಪನ, ಕೋರ್ ವಿದ್ಯುತ್, ಎನ್ ತಾಪಮಾನ/ನಿವೇಷ, ಬುಷಿಂಗ್ ನಷ್ಟ), ಉಪಕರಣ ರಿಕಾರ್ಡ್‌ಗಳು, ರಕ್ಷಣಾ ಇತಿಹಾಸ, ಮತ್ತು ಪ್ರಚಾಲನ ಡೇಟಾ (ಪ್ರದಾನ, ವಿದ್ಯುತ್, ವಾತಾವರಣ ತಾಪಮಾನ) ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಡಿಜಿಟಲ್ ಟ್ವಿನ್ ನಿರ್ಮಿಸಿ.
• ​ವಿಶಾಲ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ:​​ ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಉಪಯೋಗಿಸಿ ನಿರೀಕ್ಷಣ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಉಪಕರಣ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಸಂಬಂಧಿಸಿ, ಮೂಲ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ ಮತ್ತು ವಿಚಿತ್ರ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ (ವಿಶೇಷವಾಗಿ DGA ಪ್ರಮಾಣಗಳಲ್ಲಿ).
• ​AI-ನಿರ್ದೇಶಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರಣೆ:​​
• ​ದೋಷ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದೇಶಿಕೆ:​​ ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು (ಉದಾ: DNNs, SVM, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವನ) ಐತಿಹಾಸಿಕ ದೋಷಗಳಿಂದ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷಜ್ಞ ಜ್ಞಾನದಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ. ನಿರಂತರ ಡೇಟಾ ಸಹ ಮಾದರಿಗಳು ಬುದ್ಧಿಮಾನವಾಗಿ ದೋಷ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು (ಉದಾ: ತಾಪದ vs ವಿದ್ಯುತ್ ದೋಷಗಳು) ಮತ್ತು ಮೂಲಗಳನ್ನು (ಉದಾ: ವೈನ್ಡಿಂಗ್, ಕೋರ್, ಟ್ಯಾಪ್ ಚ್ಯಾಂಜರ್‌ಗಳು) ಕಂಡುಹಿಡಿಯುತ್ತವೆ, ದ್ರುತ ದೋಷ ನಿರ್ಧಾರಣೆಯನ್ನು ಸಹಾಯಿಸುತ್ತವೆ.
• ​ಆರೋಗ್ಯ ಮೂಲ್ಯಾಂಕನ ಮತ್ತು ಉಪಯೋಗಿಸಬಹುದಾದ ಜೀವನ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕೆ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ:​​ AI ಬಹು-ದಿಕ್ಕಿನ ಡೇಟಾ ಮೂಲಕ ಆರೋಗ್ಯ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು (ಉದಾ: ಆರೋಗ್ಯ ಸೂಚಕಾಂಕ) ಮೆರುಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉಪಯೋಗಿಸಬಹುದಾದ ಶೇಷ ಜೀವನ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕೆ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಬದಲಿ ನಿರ್ಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ.
• ​ರಿಸ್ಕ್ ಹೇಳಿಕೆ ಮತ್ತು ರಕ್ಷಣಾ ನಿರ್ವಾಹಣೆಯ ಹೆಚ್ಚುವರಿ:​​ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಿಸ್ಕ್ ಮಟ್ಟಗಳನ್ನು ಮೂಲ್ಯಾಂಕನ ಮಾಡಿ ಹೇಳಿಕೆ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ರಿಸ್ಕ್, ಪ್ರಮುಖತೆ, ಮತ್ತು ಶೇಕಡೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾದ ರಕ್ಷಣಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ (ಉದಾ: ಶೇಕಡೆ ಯೋಜನೆ, ಕೆಲಸ ಪ್ರಾಧಾನ್ಯತೆ). ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದೋಷಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮರಮು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತವೆ.
• ​ವಿಶೇಷಜ್ಞ ಜ್ಞಾನ ಆಧಾರ:​​ ನಿರ್ಮಿತ ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶೇಷಜ್ಞ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಪ್ರದೇಶ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತವೆ, ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ನಿರ್ಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಸಹಾಯಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ.

​3. ಪ್ರತೀಕ್ಷಿಸುವ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು​

1. ​ಬುದ್ಧಿಮತ್ತಿಯ ಹೆಚ್ಚುವರಿ:​​ ಬುದ್ಧಿಮಾನ ಹಾರ್ಡ್ವೆಯರ್ (OLTC ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿಯಂತ್ರಣ), ಸೆನ್ಸಾರ್ ಮತ್ತು AI ನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ "ಸ್ವ ಅನುಭವ, ಸ್ವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಸ್ವ ನಿರ್ಧಾರಣೆ, ಸ್ವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ" ನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ.
2. ​ನಿರಾಪದದ ಹೆಚ್ಚುವರಿ:​​ GIS/OLTC ಯ ಉನ್ನತ ನಿಭೃತಿ; AI ನಿರೀಕ್ಷಣ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ಮರಮು ಮಾಡಿ ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶೇಕಡೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
3. ​ನಿರಾಪದದ ಹೆಚ್ಚುವರಿ:​​ GIS ನಿರ್ಮಾಣ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿಮಾನ ನಿರೀಕ್ಷಣ ವಿಘಟನೆ ಮತ್ತು ಅಗ್ನಿ ಸಂಭಾವ್ಯತೆಗ