Akıllı Yükseltme ve Verimli Bakım Çözümü ile IE-Business Tranformatorları

1. Arka Plan ve Zorluklar​
Mevcut elektrik şebekelerindeki bazı iletim transformatörleri önemli zorluklarla karşı karşıya. Bir yandan, uzun ömürlü ekipmanlar teknik performans, güvenilirlik ve güvenlik açısından kademeli bir şekilde azalma göstermektedir. Diğer yandan, geleneksel manuel incelemeler ve periyodik bakım etkin olmaktan uzak olup potansiyel hataları tespit etmede geri kalıyor. Bakım çabaları yüksek maliyetler, operasyonel zorluklar ve hata yerini belirlemedeki zorluklarla dolu. Bu, şebeke verimliliği, güvenliği ve istikrarını kısıtlayan bir engel haline gelmiştir. Bu nedenle, ekipman güncellemelerini ilerletmek ve akıllı bakım yöntemlerini derinlemesine entegre etmek gerekmektedir.

​2. Çözüm: Ekipman Güncellemesi ve Akıllı Bakım İçin Çift Sürücülü Strateji​
Bu öneri, yeni teknolojilerin sistematik dağıtımını kullanarak, iletim transformatörlerinin performansını, güvenilirliğini ve bakım verimliliğini bütüncül olarak artırmak için "Donanım Güncellemeleri" ve "Yazılım Güçlendirme" kombinasyonu stratejisini benimsemektedir.

​2.1 Temel Ekipman Güncellemeleri​

• ​Yük Altında Tarama Değiştiricileri (OLTC) Teşvik Etme:​​ Yaşlı veya akıllı olmayan sabit tarama transformatörlerini kademeli olarak değiştirin. OLTC, operasyon sırasında şebeke dalgalanmalara tepki vererek gerçek zamanlı olarak gerilim oranlarını otomatik olarak ayarlar. Bu, ​gerilim istikrarını ve kalitesini önemli ölçüde artırır, yük değişkenliklerini ve yenilenebilir enerji entegrasyonunu ele almakta geleneksel transformatörlere göre daha iyi performans gösterir ve gerilim istikrarsızlığı nedeniyle ekipman hasarı veya yük düşürme risklerini azaltır.
• ​Hava İzole Anahtarlama Sistemi (AIS) yerine Gaz İzole Anahtarlama Sistemi (GIS) Uygulama:​​ Yeni veya yenileme projelerinde AIS yerine GIS öncelik verilmelidir. GIS, devre kesicileri, ayrıştırıcıları, toprak anahtarlarını, transformatörleri ve aşırı gerilim koruyucularını izole gaz ile doldurulmuş kapalı metal kasalarda birleştirir. Önemli avantajları şunlardır:
• ​Alan Tasarrufu:​​ AIS'nin yüzdesinden sadece 10%-30% alan kaplamasıyla, şebeke arazisini optimize eder—şehir merkezleri, arazi kısıtlı bölgeler veya yeraltı tesisleri için idealdir.
• ​Çevresel Dayanıklılık:​​ Kapalı yapı, toz, nem, tuz buharı ve kirlilikten korunmayı sağlar, dış hata risklerini minimize eder ve sert iklimlere uyum sağlar.
• ​Yüksek Güvenilirlik & Güvenlik:​​ Parlama ve patlama risklerini önemli ölçüde azaltır; başarısızlık oranları AIS'den çok daha düşük. Bakım iş yükü azalır, personel ve ekipman güvenliği artar.
• ​Düşük Gürültü & EMI:​​ Metal ekran, işletim gürültüsünü ve manyetik interferansı minimize ederek çevresel etkiyi azaltır.

​2.2 Akıllı Durum İzleme Sistemi​

• ​Çözünmüş Gaz Analizi (DGA) Online İzleme:​​ Kritik algılama katmanı olarak hizmet verir. Yağ devrelerine monte edilmiş gerçek zamanlı analiz cihazları, çözünmüş gazların (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂) konsantrasyonlarını ve trendlerini sürekli izler.
• ​Değer:​​ Gaz tipleri, konsantrasyonları ve üretim hızları, potansiyel hataları (örneğin, termal ayrışma, kısmi/arçlama salınımı, yağ aşırı ısınması) yansıtan hassas "parmak izleri" olarak hizmet eder. Analitik modeller (örneğin, Duval Üçgeni, Rogers Oranları) kullanılarak sistem otomatik olarak sağlık durumunu değerlendirir, ​erken, hassas hata uyarıları sağlayarak (örneğin, bobin aşırı ısınması, çekirdek toprak hatası, yalıtım bozulması), reaktif onarım yerine tahmini bakıma geçiş yaparak felaketlerin önlenmesini sağlar.

​2.3 Yapay Zeka İle Desteklenmiş Akıllı Bakım Yönetimi​

• ​Birleşik Veri Platformu:​​ Çok kaynaklı verileri (DGA, kısmi salınım, çekirdek akımı, yağ sıcaklığı/seviyesi, terminaller kaybı), ekipman kayıtlarını, bakım geçmişini ve operasyonel verileri (yük, gerilim, çevre sıcaklığı) birleştirerek bir transformatör dijital ikiz oluşturur.
• ​Büyük Veri Analitiği:​​ Veri madenciliği kullanarak izleme verilerini ekipman durumlarıyla ilişkilendirir, temel modeller oluşturur ve anormallikleri (özellikle DGA parametrelerinde) belirler.
• ​Yapay Zeka Güçlü Tanı ve Karar Alımı:​​
• ​Hata Tanı ve Yer Belirleme:​​ ML algoritmaları (örneğin, DNN, SVM, Rastgele Orman) tarihsel hatalardan ve uzman bilgisi öğrendikçe, gerçek zamanlı verilerle birlikte modeller, hata tiplerini (örneğin, termal vs. elektriksel hatalar) ve kökenlerini (örneğin, bobinler, çekirdek, tarama değiştiriciler) akıllıca belirleyerek hızlı hata gidermesine yardımcı olur.
• ​Sağlık Değerlendirmesi & Kalan Ömrü Tahmin Etme:​​ AI, çok boyutlu verileri sentezleyerek sağlık puanlarını (örneğin, Sağlık Endeksi) nicelleştirir ve kalan faydalı ömrü tahmin eder, değiştirme kararlarına rehberlik eder.
• ​Risk Uyarıları & Bakım Optimizasyonu:​​ Sistemler otomatik olarak risk seviyelerini değerlendirir ve uyarılar gönderir. Optimizasyon algoritmaları, risk, kritiklik ve kaynaklara dayalı olarak kişiselleştirilmiş bakım stratejilerini (örneğin, kesinti planlaması, görev önceliklendirme) önerir. Onaylanmış hatalar otomatik onarma protokolleri tetikler.
• ​Uzman Bilgi Tabanı:​​ Dahili bilgi grafikleri ve uzman sistemleri, alan bilgisini ve standartları yapılandırarak açıklayıcı AI kararlarına destek sağlar ve güvenilirliği artırır.

​3. Beklenen Faydalar​

1. ​Artan Akıllılık:​​ Akıllı donanım (OLTC otoregülasyon), sensörler ve AI'yi birleştirerek "kendi kendine algılama, kendi kendine tanı, kendi kendine karar, kendi kendine optimizasyon" yeteneklerini sağlar.
2. ​Gelişmiş Güvenilirlik:​​ GIS/OLTC'nin daha yüksek doğal güvenilirliği; AI izleme, hataları öngörmeye dayanarak planlanmamış kesintileri azaltır.
3. ​Artan Güvenlik:​​ GIS tasarım ve akıllı izleme, patlama/yangın risklerini azaltır; erken hata müdahaleleri kazaları önler.
4. ​Düşük Bakım Maliyetleri:​​ Manuel inceleme sıklığını azaltır; durum tabanlı bakım, aşırı veya eksik bakımı önler ve kaynak/spare parçaları optimizasyonu sağlar; önleyici önlemler tamir maliyetlerini azaltır.
5. ​Kaynak Verimliliği:​​ GIS, arazi tasarrufu sağlar; akıllı bakım, ekipman/personel kullanımını artırır.
6. ​Uzatılmış Ömür:​​ Proaktif sağlık yönetimi, yalıtım yaşlanmasını ve performans azalmasını yavaşlatarak hizmet ömrünü uzatır.

​4. Uygulama Önerileri​

• ​Aşamalı Yaygınlaştırma:​​ Yaşlı ekipman, kritik şebeke merkezleri ve şehir yük merkezlerine öncelik verin.
• ​Önce Standartlaşma:​​ Ekipman seçimi, sensör montajı, veri protokolleri, platform arayüzleri ve AI modellemesi için birleşik özellikler geliştirin.
• ​Veri Entegrasyonu:​​ İzleme ve yönetim verilerini birleşik bir platformda birleştirerek siloları kıracak şekilde hareket edin.
• ​İşgücü Dönüşümü:​​ Personeli, akıllı izleme, veri analitiği ve AI tanı konularında eğiterek, veri odaklı, insan-AI işbirliğine doğru yönlendirin.
• ​Sürekli İyileştirme:​​ İşletimsel geri bildirim kullanarak AI modellerini ve stratejilerini iteratif olarak iyileştirin.