Inteligentno unapređenje i efikasno održavanje rešenja za transformatore prijenosa

1. Pozadina i izazovi​
Neki transformatori u trenutnim sistemima električnih mreža suočeni su sa značajnim izazovima. S jedne strane, staro oprema sa produženim vremenom korišćenja pokazuje postepeno smanjenje tehničkih performansi, pouzdanosti i bezbednosti. S druge strane, tradicionalni ručni pregledi i periodično održavanje su neefikasni, zaostaju u detekciji potencijalnih grešaka. Održavanje je obeshranjeno visokim troškovima, operativnim teškoćama i problemima u lokalizaciji grešaka. To je postalo bočnica koja ograničava efikasnost, bezbednost i stabilnost mreže. Stoga je nužno unaprediti opremu i duboko integrirati inteligentne metode održavanja.

​2. Rešenje: Strategija dvostruke pomoći za unapređenje opreme i pametno održavanje​
Ova propozicija usvaja strategiju kombinovanja "Unapređenja hardvera" i "Osnaženja softverom" kako bi se holistički poboljšale performanse, pouzdanost i efikasnost održavanja transformatora prenosa putem sistematske implementacije novih tehnologija.

​2.1 Unapređenja ključne opreme​

• ​Promocija promene odobrenja pod opterećenjem (OLTC):​​ Postepeno zamenite staro ili nesmarten fiksno-tap transformatore. OLTC automatski prilagođava odnose napona u stvarnom vremenu tokom rada, reagujući na fluktuacije mreže. Ovo značajno ​poboljšava stabilnost i kvalitet napona, prevazilazi tradicionalne transformatore u upravljanju varijacijama opterećenja i integracijom obnovljivih izvora energije, smanjuje rizike od oštećenja opreme ili isključivanja opterećenja zbog nestabilnosti napona.
• ​Primena gas-insuliranog uređaja za komutaciju (GIS):​​ Prioritizujte GIS nad tradicionalnim uređajima za komutaciju sa zračnim izolatorom (AIS) u novim ili adaptiranim projektima. GIS integriše prekidnike, odvojnike, zemlju, transformatore i zaštite od prenapona u zaplamske metalne oklopne kutije ispune insuliranim gasom. Ključne prednosti uključuju:
• ​Štednja prostora:​​ Zauzima samo 10%-30% površine AIS, optimizuje korišćenje zemljišta podstanci – idealno za gradsko centar, oblasti sa ograničenom površinom ili podzemne instalacije.
• ​Odgovornost na okoliš:​​ Zaplamska konstrukcija štiti od prašine, vlage, solanih mlaza i zagađenja, smanjujući rizike vanjskih grešaka i prilagođavajući se surovim klimatskim uslovima.
• ​Visoka pouzdanost i bezbednost:​​ Značajno smanjuje rizike od lukova i eksplozija; stopa grešaka je daleko niža nego kod AIS. Radni opterećenja se smanjuju, poboljšavajući bezbednost osoblja i opreme.
• ​Niska buka i EMI:​​ Metalna štita smanjuje radnu buku i elektromagnetnu interferenciju, smanjujući uticaj na okoliš.

​2.2 Inteligentni sistem za monitoring stanja​

• ​On-line monitoring analize rastvorenih gasova (DGA):​​ Služi kao ključni senzorski sloj. Analizatori u stvarnom vremenu instalirani u uljevnim krugovima kontinuirano prate koncentracije i trendove rastvorenih gasova (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂).
• ​Vrednost:​​ Tipovi gasova, koncentracije i brzine generisanja služe kao osetljivi "otisci prsta" koji odražavaju latente greške (npr. termalna dekompozicija, parcijalni/lukovi). Koristeći analitičke modele (npr. Duval trougao, Rogers kvocijenti), sistem automatski procenjuje zdravlje, omogućavajući ​ranu, preciznu upozorenja na greške​ (npr. pregrejavanje navojnice, greške zemljanja jezgra, degradacija izolacije), prelazeći od reaktivnih popravki ka prediktivnom održavanju kako bi se sprečile katastrofalan otkaz.

​2.3 AI-pridoneti pametni menadžment održavanja​

• ​Unified Data Platform:​​ Integrira multi-izvor podataka (DGA, parcijalni otpor, jezgra struja, temperatura/razina ulja, gubitci čevi), evidenciju opreme, istoriju održavanja i operativne podatke (opterećenje, napon, okružna temperatura) kako bi se kreirao digitalni blizanac transformatora.
• ​Analiza velikih podataka:​​ Koristi rudarenje podataka da bi se korelirali podaci monitoringa sa stanjima opreme, postavljajući bazne modele i identifikujući anomalije (posebno u parametrima DGA).
• ​AI-pridoneta dijagnostika i donošenje odluka:​​
• ​Dijagnostika i lokacija grešaka:​​ ML algoritmi (npr. DNN, SVM, Random Forest) uče iz istorijskih grešaka i stručnog znanja. U kombinaciji sa podacima u stvarnom vremenu, modeli inteligentno identifikuju tipove grešaka (npr. termalne vs. električne greške) i lokiraju poreklo (npr. navojnice, jezgro, promenljiva tap), pomažući brzo rešavanje problema.
• ​Procena zdravlja i predviđanje preostalog korisnog života:​​ AI sintetizuje multidimenzionalne podatke kako bi kvantificirao rezultate zdravlja (npr. Health Index) i predvidio preostali korisni život, vodeći decizije o zamjeni.
• ​Upozorenja o rizicima i optimizacija održavanja:​​ Sistemi automatski procenjuju nivo rizika i emitiraju upozorenja. Optimizacioni algoritmi preporučuju prilagođene strategije održavanja (npr. planiranje isključivanja, prioritizacija zadataka) na osnovu rizika, kritičnosti i resursa. Potvrđene greške aktiviraju automatizovane protokole popravke.
• ​Bazni znanje stručnjaka:​​ Ugrađeni grafovi znanja i stručni sistemi strukturiraju domensko znanje i standarde, podržavajući objašnjive AI odluke i jačajući verodostojnost.

​3. Očekivani benefiti​

1. ​Poboljšana inteligencija:​​ Kombinuje smart hardver (OLTC auto-regulacija), senzore i AI kako bi omogućio "samopoznavanje, samodiagnosticiranje, samodonošenje odluka, samooptimizaciju."
2. ​Poboljšana pouzdanost:​​ Viša inherentna pouzdanost GIS/OLTC; AI monitoring smanjuje neplanirane isključivanja preprečavajući otkaze.
3. ​Povećana bezbednost:​​ GIS dizajn i pametni monitoring smanjuju rizike eksplozije/požara; ranu intervenciju grešaka sprečava nesreće.
4. ​Smanjeni troškovi održavanja:​​ Smanjuje frekvenciju ručnih pregleda; održavanje na osnovu stanja izbegava prekomerno/nedostatak održavanja i optimizuje resurse/zamene; preventivne mere smanjuju troškove popravki.
5. ​Efikasnost resursa:​​ GIS štedi zemlju; pametno održavanje povećava iskorišćenje opreme/osoblja.
6. ​Prošireni životni vek:​​ Proaktivno upravljanje zdravljem usporava staranje izolacije i smanjenje performansi, produžujući vreme korišćenja.

​4. Preporuke za implementaciju​

• ​Fazno uvođenje:​​ Prioritizujte staru opremu, ključne podstanci i urbana opterećenja.
• ​Standardizacija na prvom mestu:​​ Razvijte uniformne specifikacije za izbor opreme, instalaciju senzora, protokole podataka, interfejsi platforme i AI modeliranje.
• ​Integracija podataka:​​ Prekid silosa tako što ćete konsolidirati podatke monitoringa i upravljanja na jedinstvenoj platformi.
• ​Transformacija radne snage:​​ Obučavajte osoblje u pametnom monitoringu, analizi podataka i AI dijagnostici kako bi se prebacilo ka upravljanju podacima, saradnji čovek-AI.
• ​Neprekidno poboljšanje:​​ Iterativno unapređujte AI modele i strategije koristeći operativne povratne informacije.