Pametna nadgradnja in učinkovita vzdrževanja rešitev za prenosne transformatorje

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

1. Ozadje in izzivi
Nekateri prenosni transformatorji v trenutnih sistemih električnih omrežij soočajo z bistvenimi izzivi. Na eni strani starejša oprema z dolgo obdobjem uporabe postopoma izgublja tehnično zmogljivost, zanesljivost in varnost. Na drugi strani so tradicionalne ročne pregledi in redne vzdrževalne dejavnosti neučinkovite, zaostajajo pri zaznavanju potencialnih napak. Vzdrževanje je prizadeto s visokimi stroški, operativnimi težavami in težavami pri določitvi lokacije napak. To je postal utrsk, ki omejuje učinkovitost, varnost in stabilnost omrežja. Zato je nujno spodbujati nadgradnje opreme in globoko integrirati inteligentne metode vzdrževanja.

2. Rešitev: Dvostrategija za nadgradnjo opreme in pametno vzdrževanje
Ta predlog uporablja strategijo, ki kombinira "Nadgradnje strojne opreme" in "Omogočanje z programsko opremo", da celostno izboljša zmogljivost, zanesljivost in učinkovitost vzdrževanja prenosnih transformatorjev preko sistemskega razkrivanja novih tehnologij.

2.1 Osnovne nadgradnje opreme

Spodbujanje uporabe preklopnikov na optičnem nabiru (OLTC): Postopoma nadgradi staro ali neinteligentno opremo z fiksno točko. OLTC avtomatsko prilagaja razmerje napetosti v realnem času med delovanjem, odzivajoč se na fluktuacije v omrežju. To bistveno poveča stabilnost in kakovost napetosti, presega tradicionalne transformatorje pri obvladovanju sprememb bremena in integraciji obnovljive energije ter zmanjša tveganja poškodbe opreme ali odpovedi bremena zaradi nestabilnosti napetosti.
Uporaba plinskogasovne preklopne opreme (GIS): Prednost dajte GIS pred tradicionalno zračno izolirano preklopno opremo (AIS) v novih ali prenovo projektov. GIS združuje preklopnike, ločilnike, zazemljitvene preklopnike, transformatorje in zaščitne preklopnike v zaprtih kovinskih okvirjih, napolnjene z izolirnim plinom. Ključne prednosti so:

Šparanje prostora: Zasede le 10-30 % površine AIS, optimizira rabe zemljišča podstaničnih postaj – idealno za urbana središča, območja z omejenim prostorom ali podzemne objekte.
Odpornost na okolje: Zaprt konstrukcijski način zaščiti pred prahom, vlago, soltari in onesnaženjem, zmanjša tveganja zunanjih napak in se prilagaja trdkim podnebnim pogoji.
Visoka zanesljivost in varnost: Bistveno zmanjša tveganja pojavljanja lukov in eksplozij; stopnje odpovedi so veliko nižje kot pri AIS. Delovne naloge vzdrževanja se zmanjšajo, kar izboljša varnost osebja in opreme.
Nizka hrupnost in EMI: Kovinska ščitna ogrinja minimizira delovni šum in elektromagnetno motnjo, zmanjša vpliv na okolje.

2.2 Inteligentni sistem spremljanja stanja

Spremljanje raztopljenih plinov (DGA) v realnem času: Spremlja ključni sloj senzorjev. Analizatorji nameščeni v oljnem krugu neprekinjeno spremljajo koncentracije in trende raztopljenih plinov (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂).

Vrednost: Vrste, koncentracije in hitrosti generiranja plinov služijo kot občutljivi "prsti" skrivenih napak (npr. termalna razgradnja, delni/lukovi razboji, preseganje temperature olja). S pomočjo analitičnih modelov (npr. Duval Triangle, Rogers Ratios) sistem samodejno oceni zdravje, omogoča ranljive, natančne opozorila o napakah (npr. preseganje temperature navijalk, napake zazemljenja jedra, degradacija izolacije), prehod od reaktivnega popravljanja na prediktivno vzdrževanje, da se preprečijo katastrofali propadi.

2.3 AI-napeti inteligentni sistem upravljanja vzdrževanja

Enotna platforma podatkov: Integrira večizvorne podatke (DGA, delni razboji, tok jedra, temperatura/raven olja, izgube v nosilcima), zapisnike opreme, zgodovino vzdrževanja in operativne podatke (breme, napetost, okoliška temperatura) za ustvarjanje digitalnega dvoina transformatorja.
Analiza velikih podatkov: Uporablja rudarske metode za povezovanje podatkov s stanjem opreme, vzpostavlja osnovne modele in identificira anomalije (posebno v parametrov DGA).
Diagnostika in odločanje s podporo umetne inteligence:

Diagnostika in lokalizacija napak: Algoritmi strojnega učenja (npr. DNNs, SVM, Random Forest) učejo iz zgodovine napak in strokovnega znanja. Skupaj z realnimi podatki modeli inteligentno identificirajo vrste napak (npr. termalne vs. električne napake) in lokacije (npr. navijalki, jedro, preklopniki za optični nabir), pomagajo hitremu odpravljanju težav.
Ocena zdravja in napoved življenjske dobe: AI sintetizira večdimenzionalne podatke za kvantifikacijo ocen zdravja (npr. Health Index) in napoved preostale uporabne življenjske dobe, usmerja odločitve o zamenjavi.
Opomi o tveganju in optimizacija vzdrževanja: Sistemi samodejno evalvirajo ravni tveganja in izdajo opombe. Optimizacijski algoritmi priporočajo prilagojene strategije vzdrževanja (npr. načrtovanje prekinitve, prioritizacija nalog) glede na tveganje, kritičnost in vire. Potrjene napake sprožijo avtomatske protokole popravljanja.
Baza strokovnega znanja: Vgrajeni grafi znanja in strokovni sistemi strukturirajo domensko znanje in standarde, podpirajo razlagajoča odločanja umetne inteligence in povečujejo verodostojnost.

3. Pričakovani učinki

Povečana inteligenca: Kombinira pametno strojno opremo (samoregulacija OLTC), senzorje in AI za omogočanje "samospoznavanja, samodiagnostike, samoodločanja, samooptimizacije."
Izboljšana zanesljivost: Višja notranja zanesljivost GIS/OLTC; spremljanje z AI zmanjša neplanirane prekine zaradi preprečevanja odpovedi.
Povečana varnost: Konstrukcija GIS in pametno spremljanje zmanjša tveganja eksplozij/požarjev; zgodnja intervencija pri napakah preprečuje nesreče.
Zmanjšani stroški vzdrževanja: Zmanjša frekvenco ročnih pregledov; vzdrževanje glede na stanje preprečuje prekomerno ali nedostatočno vzdrževanje in optimizira vire/zamenske dele; preventivne mere zmanjšajo stroške popravljanja.
Učinkovitost virov: GIS špari prostor; pametno vzdrževanje poveča izkoriščenost opreme in osebja.
Podaljšana življenjska doba: Proaktivno upravljanje z zdravjem spusta starenje izolacije in upadanje zmogljivosti, podaljša življenjsko dobo.

4. Priporočila za izvajanje

Fazno razkrivanje: Prioritetno obravnavajte staro opremo, ključne podstanične postaje in urbana območja bremena.
Standardizacija najprej: Razvijte enotne specifikacije za izbiro opreme, namestitev senzorjev, protokoli podatkov, vmesnike platforme in modeliranje AI.
Integracija podatkov: Prekini silose z združevanjem podatkov o spremljanju in upravljanju na enotni platformi.
Preoblikovanje delovne sile: Učite osebje pametnemu spremljanju, analizi podatkov in diagnostiki AI, da se premakne k podatkovno vodjeni sodelovanju človek-AI.
Neprekinjeno izboljševanje: Iterativno izboljšujte modele AI in strategije z uporabo operativnega povratnega informiranja.