Inteligentne modernizowanie i efektywne utrzymanie transformatorów przesyłowych

1. Tło i wyzwania​
Niektóre transformatory przesyłowe w obecnych systemach energetycznych stają przed istotnymi wyzwaniami. Z jednej strony, starzejące się urządzenia o przedłużonym okresie użytkowania stopniowo tracą techniczne parametry, niezawodność i bezpieczeństwo. Z drugiej strony, tradycyjne ręczne kontrole i okresowe konserwacje są niewystarczające, opóźniając wykrycie potencjalnych usterek. Koszty konserwacji są wysokie, a same prace operacyjne są trudne, a lokalizacja usterki jest problematyczna. To stało się butelkowym gardłem ograniczającym efektywność, bezpieczeństwo i stabilność sieci. Dlatego jest konieczne poszerzenie zakresu modernizacji urządzeń oraz głęboka integracja inteligentnych metod konserwacji.

​2. Rozwiązanie: Strategia podwójnego napędztwa do modernizacji sprzętu i inteligentnej konserwacji​
Ta propozycja przyjmuje strategię łączącą "Modernizację Sprzętu" i "Wzmocnienie Oprogramowaniem", aby kompleksowo zwiększyć wydajność, niezawodność i efektywność konserwacji transformatorów przesyłowych poprzez systematyczne wdrożenie nowych technologii.

​2.1 Kluczowe modernizacje sprzętu​

• ​Promowanie przełączników tapowych pod obciążeniem (OLTC):​​ Stopniowe zastępowanie starzejących się lub niesmartowych transformatorów o stałych tapach. OLTC automatycznie dostosowuje stosunki napięcia w czasie rzeczywistym podczas działania, reagując na fluktuacje w sieci. To znacznie ​wzmocni stabilność i jakość napięcia, przewyższa tradycyjne transformatory w radzeniu sobie z zmiennością obciążeń i integracją energii odnawialnej, a także zmniejsza ryzyko uszkodzenia sprzętu lub ograniczenia obciążenia ze względu na niestabilność napięcia.
• ​Zastosowanie gazu izolacyjnego (GIS):​​ Preferowanie GIS nad tradycyjnymi powietrznymi systemami izolacyjnymi (AIS) w nowych lub modernizowanych projektach. GIS integruje przerywacze, rozłączniki, zazemniczniki, transformatory i absorbery przepięć w hermetycznie zamknięte metalowe obudowy wypełnione gazem izolacyjnym. Główne zalety to:
• ​Oszczędność miejsca:​​ Zajmuje tylko 10%-30% powierzchni AIS, optymalizując wykorzystanie terenu pod stacjami - idealne dla centrów miejskich, obszarów o ograniczonej dostępności ziemi lub obiektów podziemnych.
• ​Odporność na środowisko:​​ Zamknięta konstrukcja chroni przed kurzem, wilgocią, solanką i zanieczyszczeniami, minimalizując ryzyko zewnętrznych usterek i adaptując się do surowych warunków klimatycznych.
• ​Wysoka niezawodność i bezpieczeństwo:​​ Znacznie zmniejsza ryzyko łuków elektrycznych i eksplozji; awaryjność jest znacznie niższa niż w przypadku AIS. Obciążenie pracami konserwacyjnymi maleje, zwiększając bezpieczeństwo personelu i sprzętu.
• ​Niska hałas i EMI:​​ Metalowa osłona minimalizuje hałas operacyjny i zakłócenia elektromagnetyczne, zmniejszając wpływ na środowisko.

​2.2 Inteligentny system monitorowania stanu​

• ​Analiza gazów rozpuszczonych (DGA) online:​​ Służy jako kluczowa warstwa czujników. Analizatory działające w czasie rzeczywistym zamontowane w obwodach olejowych ciągle monitorują stężenia i trendy gazów rozpuszczonych (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂).
• ​Wartość:​​ Typy, stężenia i tempa generacji gazów służą jako wrażliwe "odciski palców" odzwierciedlające ukryte usterki (np. termiczny rozkład, częściowe/wypalanie, nadmiarowe nagrzewanie oleju). Korzystając z modeli analitycznych (np. Trójkąt Duval, Stosunki Rogersa), system automatycznie ocenia kondycję, umożliwiając ​wczesne, precyzyjne ostrzeżenia o usterkach​ (np. przegrzewanie cewek, usterki ziemienia rdzenia, degradacja izolacji), przechodząc od napraw reaktywnych do predykcyjnej konserwacji, aby zapobiec katastrofalnym awariom.

​2.3 Inteligentne zarządzanie konserwacją oparte na AI​

• ​Jednolita platforma danych:​​ Integracja wieloźródłowych danych (DGA, częściowe wypalanie, prąd rdzenia, temperatura/poziom oleju, straty w izolatorach), dokumentów sprzętowych, historii konserwacji i danych operacyjnych (obciążenie, napięcie, temperatura otoczenia) do tworzenia cyfrowego bliźniaka transformatora.
• ​Analiza dużych danych:​​ Używanie eksploracji danych do korelacji danych monitorujących ze stanami sprzętu, tworzenie modeli bazowych i identyfikacja anomalii (zwłaszcza parametrów DGA).
• ​Diagnostyka i podejmowanie decyzji oparte na AI:​​
• ​Diagnostyka i lokalizacja usterki:​​ Algorytmy uczenia maszynowego (np. DNN, SVM, Las Losowy) uczą się na podstawie historycznych usteriek i wiedzy ekspertów. Połączone z danymi w czasie rzeczywistym, modele inteligentnie identyfikują typy usterki (np. termiczne vs. elektryczne) i lokalizują ich źródła (np. cewki, rdzeń, przełączniki tap), wspomagając szybkie rozwiązywanie problemów.
• ​Ocena kondycji i prognozowanie reszty żywotności:​​ AI syntetyzuje wielowymiarowe dane, aby sformułować wyniki kondycji (np. Wskaźnik Zdrowia) i prognozować pozostałą użyteczną żywotność, kierując decyzje dotyczące wymiany.
• ​Ostrzeżenia o ryzyku i optymalizacja konserwacji:​​ Systemy automatycznie oceniają poziomy ryzyka i emitują ostrzeżenia. Algorytmy optymalizacyjne zalecają spersonalizowane strategie konserwacyjne (np. planowanie wyłączeń, priorytetyzacja zadań) na podstawie ryzyka, krytyczności i zasobów. Potwierdzone usterki uruchamiają automatyczne protokoły naprawy.
• ​Baza wiedzy ekspertów:​​ Wbudowane grafy wiedzy i systemy ekspertów strukturują specjalistyczną wiedzę i standardy, wspierając wyjaśnialne decyzje AI i wzmacniając wiarygodność.

​3. Oczekiwane korzyści​

1. ​Podwyższenie inteligencji:​​ Łączy inteligentny sprzęt (automatyczne regulowanie OLTC), czujniki i AI, umożliwiając "samopercepcję, samodiagnozę, samodecyzję, samo-optimizację."
2. ​Poprawa niezawodności:​​ Wyższa wrodzona niezawodność GIS/OLTC; monitorowanie AI redukuje nieplanowane przerwy przez zapobieganie awariom.
3. ​Zwiększenie bezpieczeństwa:​​ Konstrukcja GIS i inteligentne monitorowanie zmniejszają ryzyko eksplozji/pożarów; wczesne interwencje w przypadku usterki zapobiegają wypadkom.
4. ​Obniżenie kosztów konserwacji:​​ Redukuje częstotliwość ręcznych inspekcji; konserwacja oparta na stanie unika nad- i niedokonserwacji oraz optymalizuje zasoby/zapasowe części; środki prewencyjne obniżają koszty napraw.
5. ​Efektywność zasobów:​​ GIS oszczędza teren; inteligentna konserwacja zwiększa wykorzystanie sprzętu i personelu.
6. ​Przedłużenie żywotności:​​ Proaktywne zarządzanie zdrowiem spowalnia starzenie się izolacji i spadek wydajności, przedłużając okres użytkowania.

​4. Rekomendacje dotyczące wdrożenia​

• ​Fazy wdrażania:​​ Priorytet dla starzejącego się sprzętu, kluczowych stacji i miejskich centrów obciążenia.
• ​Standardyzacja na początku:​​ Opracowanie jednolitych specyfikacji dla wyboru sprzętu, montażu czujników, protokołów danych, interfejsów platformy i modelowania AI.
• ​Integracja danych:​​ Łamanie silosów poprzez konsolidację danych monitorujących i zarządczych na jednolitej platformie.
• ​Przemiana siły roboczej:​​ Szkolenie personelu w zakresie inteligentnego monitorowania, analizy danych i diagnostyki AI, aby przesunąć się w stronę data-driven i współpracy człowieka z AI.
• ​Ciągłe doskonalenie:​​ Iteracyjne udoskonalanie modeli AI i strategii na podstawie informacji zwrotnych z operacji.