Smarta atjaunināšana un efektīva uzturēšana pārvades transformatoriem

1. Fons un izaicinājumi​
Daži pašreizējos elektrības tīklos izmantotie pārveidotāji saskaras ar nozīmīgiem izaicinājumiem. No vienas puses, novecuša aprīkojuma ar ilgstošiem darbības periodiem tehniskā veiktspēja, uzticamība un drošība samazinās. No otras puses, tradicionālas manuālās inspekcijas un regulārās apkopes ir neefektīvas un nespēj laikus atklāt potenciālus kļūdas. Apkopā apkalpošana ir saistīta ar lielām izmaksām, operatīvajām grūtībām un kļūdu lokācijas problēmām. Tas kļūst par sprādzi, kas ierobežo tīkla efektivitāti, drošību un stabilitāti. Tādēļ ir būtiski veicināt aprīkojuma modernizāciju un dziļi integrēt intelektuālas apkopes metodes.

​2. Risinājums: Dubultā strāte aprīkojuma modernizācijai un intelektuālai apkopei​
Šis priekšlikums izmanto stratēģiju, kas apvieno "Aparātu modernizāciju" un "Programmatūras spēcīgu", lai sistēmiski uzlabotu pārveidotāju veiktspēju, uzticamību un apkopes efektivitāti, izmantojot jaunas tehnoloģijas.

​2.1 Galvenā aprīkojuma modernizācija​

• ​Ieviest pārveidotājus ar darbības laikā maināmu šķērssezoni (OLTC):​​ Pieaugoši aizstāt novecušos vai nelabprātīgos fiksētas šķērssezonas pārveidotājus. OLTC automātiski pielāgo sprieguma attiecības reāllaikā, reaģējot uz tīkla svārstībām. Tas būtiski ​uzlabo sprieguma stabilitāti un kvalitāti, labāk sagriežas ar slodzes maiņām un atjaunojamās enerģijas integrāciju, un samazina riskus, ka aprīkojumam notiek bojājums vai tiek veikts slodzes samazinājums dēļ nestabilitātes.
• ​Lietot gāzes izolēto komutācijas aprīkojumu (GIS):​​ Prioritāti piešķirt GIS salīdzinājumā ar tradicionālo gaisa izolēto komutācijas aprīkojumu (AIS) jaunos vai modernizētos projektos. GIS integra līkstes, atsekojošos līkstes, zemes līkstes, pārveidotājus un impulssargus slēgtās metāla korpuses, kas aizpildīti izolējošu gāzi. Galvenās priekšrocības ir:
• ​Telpas ietaupījumi:​​ Aizņem tikai 10%-30% no AIS platības, optimizējot substaču zemes izmantošanu—ideāli pilsētu centros, teritorijas ierobežojumos vai zemā zemes virsmas objektos.
• ​Vides izturība:​​ Slēgta konstrukcija aizsargā pret smiltīm, mitrumu, sāls miglām un piesārņojumu, samazinot ārējo kļūdu riskus un pielāgojoties smagām klimata apstākļiem.
• ​Augsta uzticamība un drošība:​​ Būtiski samazina loka un eksplozijas riskus; iznākuma rādītāji ir daudz zemāki nekā AIS. Samazinās apkopes darbi, uzlabojot personāla un aprīkojuma drošību.
• ​Zema troksnis un EMI:​​ Metāla aizsardzība minimizē darbības troksni un elektromagnētisko interferenci, samazinot vides ietekmi.

​2.2 Intelektuālā stāvokļa uzraudzības sistēma​

• ​Apakšējo gāzu analīze (DGA) tiešsaistes uzraudzība:​​ Darbojas kā galvenais sensoru slānis. Reāllaika analizētāji, instalēti eļļas ceļos, nepārtraukti uzrauga apakšējo gāzu (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂) koncentrācijas un tendences.
• ​Vērtība:​​ Gāzu veidi, koncentrācijas un rašanas ātrums sniedz jūtīgu "pārslēgu", kas atspoguļo slēptās kļūdas (piem., termiskā sadalīšanās, daļēja/vārpa izlāde, eļļas pārsildīšanās). Izmantojot analītiskos modeļus (piem., Duvala trīsstūris, Rogers koeficienti), sistēma automātiski novērtē veselību, ļaujot agrīnu un precīzu kļūdu brīdinājumu (piem., vincla pārsildīšanās, dzelzs masīva zemes kļūdas, izolācijas degenerācija), pāriet no reaktivām remontdarbībām uz prognozējošu apkopi, lai novērstu katastrofālas kļūdas.

​2.3 AI vadīta intelektuālā apkopes pārvaldība​

• ​Vienota datu platforma:​​ Integrē daudzveidīgus datus (DGA, daļēja izlāde, dzelzs strāva, eļļas temperatūra/līmenis, kontaktkarodziņu zaudējumi), aprīkojuma ierakstus, apkopes vēsturi un darbības datus (slodze, spriegums, apkārtējā temperatūra), lai izveidotu pārveidotāju digitālo dvinieku.
• ​Lielo datu analīze:​​ Izmanto datu meklēšanu, lai savietotu uzraudzības datus ar aprīkojuma stāvokli, izveidojot pamatmodeļus un identificējot anomalijas (speciāli DGA parametri).
• ​AI vadīts diagnosticēšanas un lēmumu pieņemšanas process:​​
• ​Kļūdu diagnosticēšana un lokācija:​​ ML algoritmi (piem., DNN, SVM, Nejaušs mežs) mācās no vēsturiskām kļūdām un ekspertu zināšanām. Savienojot to ar reāllaika datiem, modeļi intelektuāli identificē kļūdu veidus (piem., termiskas vs. elektriskas kļūdas) un noteic kļūdu avotus (piem., vincla, dzelzs masīvs, šķērssezona maiņa), palīdzot ātri atrisināt problēmas.
• ​Veselības novērtējums un izmantošanas periods:​​ AI sintezē daudzdimensionālus datus, lai kvantificētu veselības rādītājus (piem., Veselības indekss) un prognozētu atlikušo izmantošanas periodu, norādot aizstāšanas lēmumus.
• ​Risku brīdinājumi un apkopes optimizācija:​​ Sistēmas automātiski novērtē riska līmeņus un izdod brīdinājumus. Optimizācijas algoritmi ieteikumos piedāvā individualizētas apkopes stratēģijas (piem., apturēšanas plānošana, uzdevumu prioritizācija) atkarībā no riska, kritiskuma un resursiem. Apstiprinātās kļūdas aktivizē automātiskas remontdarbības protokolus.
• ​Eksperta zināšanu bāze:​​ Iebūvētie zināšanu grafiki un ekspertu sistēmas strukturē domēna ekspertīzu un standartus, atbalstot izskaidrojamus AI lēmumus un palielinot uzticamību.

​3. Gaidāmie ieguvumi​

1. ​Paaugstināta intelektualitāte:​​ Apvieno intelektuālu aparatūru (OLTC automātiskā reglamentācija), sensorus un AI, lai nodrošinātu "sevi apzināšanos, sevi diagnosticēšanu, sevi lēmumu pieņemšanu, sevi optimizāciju."
2. ​Uzticamības uzlabošana:​​ Augstāka inhereņā uzticamība GIS/OLTC; AI uzraudzība samazina neplanētas apturēšanas, iepriekš prognozējot kļūdas.
3. ​Drošības paaugstināšana:​​ GIS dizains un intelektuāla uzraudzība samazina eksplozijas/unības riskus; agrīnas kļūdu iejaukšanās novērš negadījumus.
4. ​Samazināti apkopes izdevumi:​​ Samazina manuālo inspekciju biežumu; stāvokļa balstīta apkope izvairās no pārāk liela vai nepietiekama apkopes un optimizē resursus/atlikumus; preventīvās pasākumi samazina remonta izmaksas.
5. ​Resursu efektivitāte:​​ GIS ietaupa zemi; intelektuāla apkope palielina aprīkojuma/darbības personāla izmantošanu.
6. ​Izliekta izmantošanas periods:​​ Proaktīva veselības pārvaldība palēnina izolācijas novecošanu un veiktspējas samazināšanos, pagarinot izmantošanas periodu.

​4. Implementācijas ieteikumi​

• ​Fāzētā ieviešana:​​ Prioritāti piešķirt novecušam aprīkojumam, kritiskām substačām un pilsētu slodzes centrām.
• ​Standartizācija pirmā:​​ Izstrādāt vienotas specifikācijas aprīkojuma atlasei, sensoru instalēšanai, datu protokoliem, platformas interfeisiem un AI modelēšanai.
• ​Datu integrācija:​​ Pārvarēt silos, savienojot uzraudzības un pārvaldības datus vienotā platformā.
• ​Darbības personāla transformācija:​​ Apmācīt personālu intelektuālās uzraudzības, datu analīzes un AI diagnostikas, lai pārietu uz datu vadītu, cilvēka-AI sadarbību.
• ​Nepārtraukta uzlabošana:​​ Iteratīvi uzlabot AI modeļus un stratēģijas, izmantojot darbības atgriezenisko saiti.