Penyelesaian Peningkatan Pintar dan Penyelenggaraan Berkesan untuk Transformator Transmisi

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

1. Latar Belakang dan Cabaran
Beberapa transformator penghantaran dalam sistem grid elektrik semasa menghadapi cabaran yang signifikan. Di satu pihak, peralatan lama dengan tempoh operasi yang panjang menunjukkan penurunan beransur-ansur dalam prestasi teknikal, kebolehpercayaan, dan keselamatan. Di pihak lain, pemeriksaan manual tradisional dan penyelenggaraan berkala tidak cekap, tertinggal dalam mendeteksi kerosakan potensial. Usaha pemeliharaan diperitikan oleh kos tinggi, kesukaran operasi, dan cabaran dalam penentuan lokasi kerosakan. Ini telah menjadi botol leher yang membatasi kecekapan, keselamatan, dan kestabilan grid. Oleh itu, adalah penting untuk mendorong penambahbaikan peralatan dan meneroka cara pemeliharaan pintar secara mendalam.

2. Penyelesaian: Strategi Dual-Pemacu untuk Peningkatan Peralatan dan Pemeliharaan Pintar
Cadangan ini mengambil strategi yang menggabungkan "Peningkatan Perkakasan" dan "Pemberdayaan Perisian" untuk meningkatkan prestasi, kebolehpercayaan, dan kecekapan pemeliharaan transformator penghantaran melalui pelaksanaan sistematik teknologi baru.

2.1 Peningkatan Peralatan Utama

Promosikan Pengubah Tepatan Bawah Beban (OLTC): Gantikan secara beransur-ansur transformator tepatan tetap yang sudah lama atau bukan pintar. OLTC mengatur nisbah voltan secara automatik dalam masa nyata semasa operasi, merespon kepada fluktuasi grid. Ini secara signifikan meningkatkan kestabilan dan kualiti voltan, melebihi transformator tradisional dalam menangani variasi beban dan integrasi tenaga boleh diperbaharui, dan mengurangkan risiko kerosakan peralatan atau pemotongan beban disebabkan ketidakstabilan voltan.
Laksanakan Alat Peralihan Terasing Gas (GIS): Utamakan GIS daripada Alat Peralihan Terasing Udara (AIS) tradisional dalam projek baru atau peninjauan semula. GIS mengintegrasikan pemutus litar, pemisah, pemutus bumi, transformator, dan pemutus ribut ke dalam enklaf logam tertutup yang diisi dengan gas terasing. Kelebihan utama termasuk:

Penjimatan Ruang: Hanya menempati 10%-30% jejak AIS, mengoptimumkan penggunaan tanah stesen, ideal untuk pusat bandar, kawasan tanah terbatas, atau kemudahan bawah tanah.
Ketahanan Lingkungan: Pembinaan tertutup melindungi daripada debu, kelembapan, kabut garam, dan pencemaran, mengurangkan risiko kerosakan luaran dan beradaptasi dengan iklim yang keras.
Kebolehpercayaan & Keselamatan Tinggi: Mengurangkan risiko percikan dan letupan secara signifikan; kadar kegagalan jauh lebih rendah daripada AIS. Beban kerja pemeliharaan berkurang, meningkatkan keselamatan pekerja dan peralatan.
Bunyi Rendah & EMI: Pelindung logam mengurangkan bunyi operasi dan gangguan elektromagnetik, mengurangkan impak lingkungan.

2.2 Sistem Pemantauan Kondisi Pintar

Pemantauan Dalam Talian Analisis Gas Terlarut (DGA): Berfungsi sebagai lapisan pengesan utama. Analisis masa nyata yang dipasang dalam litar minyak secara berterusan memantau kepekatan dan trend gas terlarut (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂).

Nilai: Jenis gas, kepekatan, dan kadar generasi bertindak sebagai "cap jari" sensitif yang mencerminkan kerosakan laten (contohnya, penguraian termal, pengeluaran separa/percikan, pemanasan minyak). Menggunakan model analitis (contohnya, Segitiga Duval, Nisbah Rogers), sistem secara automatik menilai kesihatan, membolehkan peringatan kerosakan awal dan tepat (contohnya, pemanasan terlalu panas, kerosakan pengasingan), beralih dari perbaikan reaktif ke pemeliharaan prediktif untuk mencegah kegagalan bencana.

2.3 Pengurusan Pemeliharaan Pintar Berdasarkan AI

Platform Data Bersatu: Mengintegrasikan data multi-sumber (DGA, pengeluaran separa, arus inti, suhu/ aras minyak, kerugian bushing), rekod peralatan, sejarah pemeliharaan, dan data operasi (beban, voltan, suhu sekitar) untuk mencipta twin digital transformator.
Analisis Data Besar: Menggunakan pertambangan data untuk menghubungkan data pemantauan dengan keadaan peralatan, menubuhkan model asas dan mengenal pasti aneh (terutamanya dalam parameter DGA).
Diagnosis & Pengambilan Keputusan Berdasarkan AI:

Diagnosis & Lokalisasi Kerosakan: Algoritma ML (contohnya, DNNs, SVM, Random Forest) belajar dari kerosakan historikal dan pengetahuan pakar. Bergabung dengan data masa nyata, model secara pintar mengenal pasti jenis kerosakan (contohnya, termal vs. elektrik) dan menentukan asal-usulnya (contohnya, pembungkusan, inti, pengubah tepatan), membantu penyelesaian masalah cepat.
Penilaian Kesihatan & Ramalan Jangka Hayat: AI mensintesis data multi-dimensi untuk mengkuantifikasi skor kesihatan (contohnya, Indeks Kesihatan) dan meramal jangka hayat yang berguna, membimbing keputusan penggantian.
Peringatan Risiko & Pengoptimuman Pemeliharaan: Sistem menilai tahap risiko secara automatik dan mengeluarkan peringatan. Algoritma pengoptimuman mencadangkan strategi pemeliharaan yang disesuaikan (contohnya, perancangan pemadaman, prioritas tugas) berdasarkan risiko, kritikal, dan sumber daya. Kerosakan yang disahkan memicu protokol perbaikan automatik.
Pangkalan Pengetahuan Pakar: Graf pengetahuan dan sistem pakar yang terbina menyusun kepakaran domain dan standard, menyokong keputusan AI yang dapat dijelaskan dan meningkatkan kredibiliti.

3. Manfaat yang Diharapkan

Intelligence yang Ditingkatkan: Menggabungkan perkakasan pintar (pengaturan otomatis OLTC), sensor, dan AI untuk membolehkan "persepsi sendiri, diagnosis sendiri, keputusan sendiri, pengoptimuman sendiri."
Kebolehpercayaan yang Ditingkatkan: Kebolehpercayaan intrinsik GIS/OLTC yang lebih tinggi; pemantauan AI mengurangkan gangguan tidak terancang dengan mencegah kegagalan.
Keselamatan yang Ditingkatkan: Reka bentuk GIS dan pemantauan pintar mengurangkan risiko letupan/kebakaran; intervensi kerosakan awal mencegah kemalangan.
Kos Pemeliharaan yang Lebih Rendah: Mengurangkan frekuensi pemeriksaan manual; pemeliharaan berdasarkan kondisi mengelakkan pemeliharaan berlebihan/kekurangan dan mengoptimumkan sumber/spare part; langkah-langkah pencegahan mengurangkan kos perbaikan.
Kecekapan Sumber: GIS menghemat tanah; pemeliharaan pintar meningkatkan penggunaan peralatan dan pekerja.
Jangka Hayat yang Diperpanjang: Pengurusan kesihatan proaktif mengurangkan penuaan isolasi dan penurunan prestasi, memanjangkan jangka hidup servis.

4. Cadangan Pelaksanaan

Pelaksanaan Bertahap: Utamakan peralatan lama, stesen sub penting, dan pusat beban bandar.
Standardisasi Dahulu: Kembangkan spesifikasi seragam untuk pemilihan peralatan, pemasangan sensor, protokol data, antara muka platform, dan pemodelan AI.
Integrasi Data: Pecahkan silo dengan mengonsolidasikan data pemantauan dan pengurusan ke atas platform bersatu.
Transformasi Tenaga Kerja: Latih staf dalam pemantauan pintar, analisis data, dan diagnosis AI untuk beralih ke kolaborasi manusia-AI yang didorong oleh data.
Peningkatan Berterusan: Refinemen iteratif model AI dan strategi menggunakan maklum balas operasi.