โซลูชันการอัปเกรดอัจฉริยะและการบำรุงรักษาอย่างมีประสิทธิภาพสำหรับหม้อแปลงไฟฟ้าส่ง

1. พื้นหลังและความท้าทาย​
เครื่องแปลงไฟฟ้าบางส่วนในระบบสายส่งไฟฟ้าปัจจุบันเผชิญกับความท้าทายสำคัญ ด้านหนึ่ง เครื่องมือที่มีอายุการใช้งานยาวนานเริ่มเสื่อมสภาพทางเทคนิค ความเชื่อถือได้ และความปลอดภัย ในขณะเดียวกัน การตรวจสอบและบำรุงรักษาแบบดั้งเดิมเป็นไปอย่างไม่มีประสิทธิภาพ ทำให้การตรวจพบข้อผิดพลาดล่าช้า ความพยายามในการบำรุงรักษาประสบปัญหาค่าใช้จ่ายสูง ความยากในการดำเนินงาน และความยากในการระบุตำแหน่งของข้อผิดพลาด ซึ่งกลายเป็นข้อจำกัดในการเพิ่มประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และความมั่นคงของระบบสายส่งไฟฟ้า ดังนั้น จำเป็นต้องพัฒนาการปรับปรุงอุปกรณ์และรวมวิธีการบำรุงรักษาอัจฉริยะเข้าด้วยกัน

​2. โซลูชัน: กลยุทธ์สองขับเคลื่อนสำหรับการอัปเกรดอุปกรณ์และการบำรุงรักษาอัจฉริยะ​
ข้อเสนอแนะนี้ใช้กลยุทธ์ที่ผสมผสานระหว่าง "การอัปเกรดฮาร์ดแวร์" และ "การเสริมพลังซอฟต์แวร์" เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ความเชื่อถือได้ และประสิทธิภาพในการบำรุงรักษาของเครื่องแปลงไฟฟ้าสายส่งผ่านการใช้งานเทคโนโลยีใหม่ๆ อย่างเป็นระบบ

​2.1 การอัปเกรดอุปกรณ์หลัก​

• ​ส่งเสริมการใช้ On-Load Tap Changers (OLTC):​​ ค่อยๆ แทนที่เครื่องแปลงไฟฟ้าที่มีอายุหรือไม่ใช่สมาร์ทด้วย OLTC ซึ่งสามารถปรับอัตราส่วนแรงดันโดยอัตโนมัติในเวลาจริงตามการเปลี่ยนแปลงของระบบสายส่ง ทำให้ เพิ่มความมั่นคงและคุณภาพของแรงดัน ได้ดีกว่าเครื่องแปลงไฟฟ้าแบบดั้งเดิมในการจัดการกับการเปลี่ยนแปลงของโหลดและการรวมพลังงานหมุนเวียน และลดความเสี่ยงจากการเสียหายของอุปกรณ์หรือการลดโหลดเนื่องจากความไม่มั่นคงของแรงดัน
• ​ใช้ Gas-Insulated Switchgear (GIS):​​ ให้ความสำคัญกับ GIS มากกว่า Air-Insulated Switchgear (AIS) ในโครงการใหม่หรือการปรับปรุง GIS รวมวงจรเบรกเกอร์ วงจรตัดขาด วงจรต่อกราวด์ เครื่องแปลงไฟฟ้า และวงจรป้องกันแรงดันสูงไว้ในตู้โลหะที่เต็มไปด้วยแก๊สฉนวน ข้อดีหลักๆ ได้แก่:
• ​ประหยัดพื้นที่:​​ ใช้พื้นที่เพียง 10%-30% ของ AIS ทำให้การใช้ประโยชน์จากพื้นที่สถานีไฟฟ้าเพิ่มขึ้น—เหมาะสมสำหรับศูนย์กลางเมือง พื้นที่จำกัด หรือสถานีใต้ดิน
• ​ทนทานต่อสภาพแวดล้อม:​​ การสร้างแบบปิดป้องกันฝุ่น ความชื้น ละอองเกลือ และมลพิษ ลดความเสี่ยงจากข้อผิดพลาดภายนอก และปรับตัวได้ดีในสภาพอากาศที่รุนแรง
• ​ความเชื่อถือได้และปลอดภัยสูง:​​ ลดความเสี่ยงของการเกิดอาร์คและระเบิดอย่างมาก อัตราการชำรุดเสียหายต่ำกว่า AIS มาก ลดภาระงานบำรุงรักษา ทำให้ความปลอดภัยของบุคลากรและอุปกรณ์เพิ่มขึ้น
• ​เสียงรบกวนและ EMI ต่ำ:​​ โลหะป้องกันลดเสียงรบกวนและสนามแม่เหล็กไฟฟ้า ลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม

​2.2 ระบบตรวจสอบสภาพอัจฉริยะ​

• ​การตรวจสอบ Dissolved Gas Analysis (DGA) ออนไลน์:​​ เป็นชั้นเซ็นเซอร์ที่สำคัญ ตัววิเคราะห์แบบเรียลไทม์ที่ติดตั้งในวงจรน้ำมันจะตรวจสอบความเข้มข้นและแนวโน้มของแก๊สที่ละลาย (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂)
• ​คุณค่า:​​ ประเภท ความเข้มข้น และอัตราการผลิตของแก๊สเป็น "ลายนิ้วมือ" ที่ละเอียดสะท้อนข้อผิดพลาดที่ซ่อนอยู่ (เช่น การสลายตัวทางความร้อน การปล่อยประจุบางส่วน/อาร์ค น้ำมันร้อนเกิน) โดยใช้โมเดลวิเคราะห์ (เช่น สามเหลี่ยม Duval, Rogers Ratios) ระบบประเมินสุขภาพโดยอัตโนมัติ ทำให้ เตือนข้อผิดพลาดล่วงหน้าและแม่นยำ (เช่น ความร้อนเกินของวงจร, ข้อผิดพลาดการต่อกราวด์ของแกน, การเสื่อมสภาพของฉนวน) ทำให้การซ่อมแซมเปลี่ยนจากปฏิกิริยาตอบสนองเป็นการป้องกันล่วงหน้าเพื่อป้องกันการล้มเหลวอย่างร้ายแรง

​2.3 การบริหารการบำรุงรักษาอัจฉริยะขับเคลื่อนด้วย AI​

• ​แพลตฟอร์มข้อมูลรวม:​​ รวมข้อมูลจากหลายแหล่ง (DGA, การปล่อยประจุบางส่วน, กระแสไฟฟ้าของแกน, ระดับและอุณหภูมิน้ำมัน, การสูญเสียของ bushing) บันทึกอุปกรณ์ ประวัติการบำรุงรักษา และข้อมูลการทำงาน (โหลด, แรงดัน, อุณหภูมิแวดล้อม) เพื่อสร้างดิจิทัลทวินของเครื่องแปลงไฟฟ้า
• ​การวิเคราะห์ Big Data:​​ ใช้การทำเหมืองข้อมูลเพื่อเชื่อมโยงข้อมูลการตรวจสอบกับสถานะของอุปกรณ์ สร้างโมเดลฐานข้อมูลและระบุความผิดปกติ (โดยเฉพาะในพารามิเตอร์ DGA)
• ​การวินิจฉัยและตัดสินใจด้วย AI:​​
• ​การวินิจฉัยและระบุตำแหน่งข้อผิดพลาด:​​ ขั้นตอนการเรียนรู้ของเครื่อง (เช่น DNNs, SVM, Random Forest) ที่เรียนรู้จากข้อผิดพลาดทางประวัติศาสตร์และองค์ความรู้ของผู้เชี่ยวชาญ ร่วมกับข้อมูลเรียลไทม์ โมเดลสามารถระบุประเภทของข้อผิดพลาด (เช่น ข้อผิดพลาดทางความร้อนหรือทางไฟฟ้า) และระบุตำแหน่งต้นกำเนิด (เช่น วงจร, แกน, ตัวปรับแรงดัน) ช่วยในการแก้ไขปัญหาอย่างรวดเร็ว
• ​การประเมินสุขภาพและการคาดการณ์อายุการใช้งานที่เหลือ:​​ AI รวมข้อมูลหลายมิติเพื่อวัดคะแนนสุขภาพ (เช่น Health Index) และคาดการณ์อายุการใช้งานที่เหลือ แนะนำการตัดสินใจในการเปลี่ยนอุปกรณ์
• ​การแจ้งเตือนความเสี่ยงและการปรับปรุงการบำรุงรักษา:​​ ระบบประเมินระดับความเสี่ยงโดยอัตโนมัติและส่งคำเตือน ขั้นตอนการปรับปรุงแนะนำกลยุทธ์การบำรุงรักษาที่เหมาะสม (เช่น การวางแผนการหยุดทำงาน การจัดลำดับความสำคัญของงาน) ตามความเสี่ยง ความสำคัญ และทรัพยากร ข้อผิดพลาดที่ยืนยันแล้วจะกระตุ้นโปรโตคอลการซ่อมแซมโดยอัตโนมัติ
• ​ฐานความรู้ผู้เชี่ยวชาญ:​​ กราฟความรู้และระบบผู้เชี่ยวชาญที่สร้างขึ้นภายในโครงสร้างองค์ความรู้และมาตรฐานของโดเมน สนับสนุนการตัดสินใจของ AI ที่สามารถอธิบายได้และเพิ่มความน่าเชื่อถือ

​3. ประโยชน์ที่คาดหวัง​

1. ​ความอัจฉริยะที่เพิ่มขึ้น:​​ รวมฮาร์ดแวร์อัจฉริยะ (การปรับแรงดันอัตโนมัติของ OLTC) เซ็นเซอร์ และ AI เพื่อให้สามารถ "รับรู้เอง วินิจฉัยเอง ตัดสินใจเอง และปรับปรุงตนเอง"
2. ​ความเชื่อถือได้ที่เพิ่มขึ้น:​​ ความเชื่อถือได้โดยธรรมชาติของ GIS/OLTC สูงขึ้น การตรวจสอบด้วย AI ลดการหยุดทำงานที่ไม่คาดคิดโดยการป้องกันข้อผิดพลาดล่วงหน้า
3. ​ความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น:​​ การออกแบบของ GIS และการตรวจสอบอัจฉริยะลดความเสี่ยงของการระเบิดและไฟไหม้ การแทรกแซงข้อผิดพลาดล่วงหน้าป้องกันอุบัติเหตุ
4. ​ค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาที่ลดลง:​​ ลดความถี่ของการตรวจสอบด้วยมือ การบำรุงรักษาตามสภาพลดการบำรุงรักษามากเกินไปหรือน้อยเกินไป และเพิ่มประสิทธิภาพของทรัพยากรและอะไหล่ มาตรการป้องกันลดค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซม
5. ​ประสิทธิภาพในการใช้ทรัพยากร:​​ GIS ประหยัดพื้นที่ การบำรุงรักษาอัจฉริยะเพิ่มการใช้งานอุปกรณ์และบุคลากร
6. ​อายุการใช้งานที่เพิ่มขึ้น:​​ การจัดการสุขภาพอย่างเชิงรุกชะลอการเสื่อมสภาพของฉนวนและประสิทธิภาพ ทำให้อายุการใช้งานยาวนานขึ้น

​4. ข้อแนะนำในการดำเนินการ​

• ​การดำเนินการแบบเฟส:​​ ให้ความสำคัญกับอุปกรณ์ที่มีอายุ การส่งไฟฟ้าที่สำคัญ และศูนย์โหลดในเมือง
• ​การมาตรฐานเป็นอันดับแรก:​​ พัฒนาข้อกำหนดที่เป็นมาตรฐานสำหรับการเลือกอุปกรณ์ การติดตั้งเซ็นเซอร์ โปรโตคอลข้อมูล 介于您提供的翻译要求，我将严格按照您的规则继续完成翻译。以下是翻译的后半部分内容： ```html

  ​การดำเนินการแบบเฟส:​​ ให้ความสำคัญกับอุปกรณ์ที่มีอายุ การส่งไฟฟ้าที่สำคัญ และศูนย์โหลดในเมือง

  • ​การมาตรฐานเป็นอันดับแรก:​​ พัฒนาข้อกำหนดที่เป็นมาตรฐานสำหรับการเลือกอุปกรณ์ การติดตั้งเซ็นเซอร์ โปรโตคอลข้อมูล ข้อมูลอินเทอร์เฟซของแพลตฟอร์ม และการสร้างโมเดล AI
  • ​การรวมข้อมูล:​​ รวมข้อมูลการตรวจสอบและจัดการบนแพลตฟอร์มเดียว
  • ​การเปลี่ยนแปลงแรงงาน:​​ ฝึกอบรมพนักงานในด้านการตรวจสอบอัจฉริยะ การวิเคราะห์ข้อมูล และการวินิจฉัยด้วย AI เพื่อเปลี่ยนไปสู่การทำงานที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI
  • ​การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง:​​ ปรับปรุงโมเดล AI และกลยุทธ์โดยใช้ข้อเสนอแนะจากการดำเนินงาน
  ``` 请确认是否需要进一步修改或补充内容。