Akıllı Yükseltme ve Verimli Bakım Çözümü İletim Traforları için

1. Arka Plan ve Zorluklar​
Mevcut elektrik şebekelerindeki bazı güç aktarım transformatörleri önemli zorluklarla karşı karşıya. Bir yandan, uzun ömürlü ekipmanlar teknik performans, güvenilirlik ve güvenlik açısından yavaş yavaş eriyormuş. Diğer yandan, geleneksel manuel incelemeler ve periyodik bakım etkisiz kalıyor, potansiyel hataları tespit etmede yetersiz kalmış. Bakım çabaları yüksek maliyetler, operasyonel zorluklar ve hata yerini belirlemedeki zorluklarla boğuşuyor. Bu, şebeke verimliliği, güvenliği ve istikrarını kısıtlayan bir engel haline gelmiş. Bu nedenle, ekipman güncellemelerini ilerletmek ve akıllı bakım yöntemlerini derinlemesine entegre etmek gerekmekte.

​2. Çözüm: Ekipman Güncellemesi ve Akıllı Bakım İçin Çift Sürücülü Strateji​
Bu öneri, yeni teknolojilerin sistematik olarak dağıtıldığı "Donanım Güncellemeleri" ve "Yazılım Güçlendirme" kombinasyonu stratejisini kullanarak, güç aktarım transformatörlerinin performansını, güvenilirliğini ve bakım verimliliğini bütüncül olarak artırmayı amaçlamaktadır.

​2.1 Temel Ekipman Güncellemeleri​

• ​Yük Altında Tarama Değiştiricileri (OLTC) Teşvik Etme:​​ Yaşlı veya akıllı olmayan sabit taramalı transformatörleri aşamalı olarak değiştirin. OLTC, operasyon sırasında şebeke dalgalanmalara yanıt vererek gerilim oranlarını gerçek zamanlı otomatik olarak ayarlar. Bu, ​gerilim istikrarını ve kalitesini büyük ölçüde artırır, yük değişikliklerini ve yenilenebilir enerji entegrasyonunu yönetmede geleneksel transformatörlere göre daha iyi performans gösterir ve gerilim istikrarsızlığı nedeniyle ekipman hasarına veya yük düşürmeye karşı riski azaltır.
• ​Hava İzole Anahtar Takımı (AIS) yerine Gazla İzole Anahtar Takımı (GIS) Uygulama:​​ Yeni veya yenileme projelerinde AIS'ye göre GIS'i öncelikle tercih edin. GIS, devre kesiciler, ayrık anahtarlar, topraklama anahtarları, transformatörler ve dolgusal arresterleri gazla izole edilmiş kapalı metal kaplarda birleştirir. Önemli avantajları şunlardır:
• ​Alan Tasarrufu:​​ AIS'nin alan ihtiyacının sadece %10-30'unu kaplar, trafiğe olan altyapıyı optimize eder—şehir merkezleri, alan kısıtlı bölgeler veya yeraltı tesisleri için idealdir.
• ​Çevresel Dayanıklılık:​​ Kapalı yapı, toz, nem, tuz buharı ve kirlilikten korur, dış hatanın risklerini minimize eder ve sert iklimlere uyum sağlar.
• ​Yüksek Güvenilirlik & Güvenlik:​​ Aşma ve patlama risklerini büyük ölçüde azaltır; başarısızlık oranları AIS'den çok daha düşük. Bakım iş yükü azalır, personel ve ekipman güvenliği artar.
• ​Düşük Gürültü & EMI:​​ Metal ekranlama, işletim gürültüsünü ve elektromanyetik interferansı minimize eder, çevresel etkiye indirgemeyi sağlar.

​2.2 Akıllı Durum İzleme Sistemi​

• ​Çözünmüş Gaz Analizi (DGA) Online İzleme:​​ Kritik algılama katmanı olarak hizmet verir. Yağ devrelerine monte edilen gerçek zamanlı analiz cihazları, çözünmüş gazların (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂) konsantrasyonlarını ve eğilimlerini sürekli izler.
• ​Değer:​​ Gaz türleri, konsantrasyonları ve üretim oranları, potansiyel hataları (örn. termal ayrışma, kısmi/arçlama salınımları, yağ aşırı ısınması) yansıtan hassas "parmak izleri" görevi görür. Analitik modeller (örn. Duval Üçgeni, Rogers Oranları) kullanılarak sistem, sağlık durumunu otomatik olarak değerlendirir, ​erken, kesin hata uyarıları sağlar (örn. sarım aşırı ısınması, çekirdek topraklama hataları, yalıtım bozulması), reaktif onarlardan tahmini bakıma geçiş yaparak felaketlerden korur.

​2.3 Yapay Zeka ile Destekli Akıllı Bakım Yönetimi​

• ​Birleşik Veri Platformu:​​ Çok kaynaklı verileri (DGA, kısmi salınımlar, çekirdek akımı, yağ sıcaklığı/seviyesi, kablosuz kayıplar), ekipman kayıtlarını, bakım geçmişini ve operasyonel verileri (yük, gerilim, çevre sıcaklığı) birleştirerek bir transformatör dijital ikiz oluşturur.
• ​Büyük Veri Analitiği:​​ Veri madenciliği ile izleme verilerini ekipman durumlarıyla ilişkilendirir, temel model kurar ve anormallikleri (özellikle DGA parametrelerinde) belirler.
• ​Yapay Zeka ile Destekli Tanı & Karar Alımı:​​
• ​Hata Tanı & Konumlandırma:​​ ML algoritmaları (örn. DNN, SVM, Rastgele Orman) geçmiş hatalardan ve uzman bilgisinden öğrenir. Gerçek zamanlı verilerle birlikte, modeller hata türlerini (örn. termal vs. elektriksel hatalar) ve kökenlerini (örn. sarımlar, çekirdek, tarama değiştiricileri) akıllıca belirleyerek hızlı hata gidermesine yardımcı olur.
• ​Sağlık Değerlendirmesi & Kullanım Ömrü Tahmini:​​ AI, çok boyutlu verileri sentezleyerek sağlık puanlarını (örn. Sağlık Endeksi) nicelleştirir ve kalan faydalı yaşam süresini tahmin ederek değiştirme kararlarına yol gösterir.
• ​Risk Uyarıları & Bakım Optimizasyonu:​​ Sistemler risk seviyelerini otomatik olarak değerlendirir ve uyarılar gönderir. Optimizasyon algoritmaları, risk, kritiklik ve kaynaklara dayanarak özel bakım stratejileri önerir (örn. kesinti planlaması, görev önceliklendirme). Doğrulanmış hatalar otomatik onarma protokolleri tetikler.
• ​Uzman Bilgi Tabanı:​​ Dahili bilgi grafikleri ve uzman sistemleri, alan uzmanlığını ve standartları yapılandırarak açıklayıcı AI kararlarını destekler ve güvenilirliğini artırır.

​3. Beklenen Faydalar​

1. ​Artan Akıllılaşma:​​ Akıllı donanım (OLTC otoregülasyon), sensörler ve AI'yi birleştirerek "kendi kendine algılama, kendi kendine tanı, kendi kendine karar, kendi kendine optimizasyon" yeteneklerini sağlar.
2. ​Geliştirilmiş Güvenilirlik:​​ GIS/OLTC'nin daha yüksek doğal güvenilirliği; AI izlemesi, hataları önleyerek planlanmamış kesintileri azaltır.
3. ​Artan Güvenlik:​​ GIS tasarım ve akıllı izleme, patlama/yangın risklerini azaltır; erken hata müdahaleleri kazaları önler.
4. ​Düşük Bakım Maliyetleri:​​ Manuel inceleme sıklığını azaltır; durum tabanlı bakım, aşırı/eksik bakımı önler ve kaynak/spare parçaları optimizasyonunu sağlar; önleyici önlemler tamir maliyetlerini azaltır.
5. ​Kaynak Verimliliği:​​ GIS, alanı tasarruf eder; akıllı bakım, ekipman/personel kullanımını artırır.
6. ​Uzatılmış Ömür:​​ Proaktif sağlık yönetimi, yalıtım yaşlanmasını ve performans düşüşünü yavaşlatarak hizmet ömrünü uzatır.

​4. Uygulama Önerileri​

• ​Aşamalı Uygulama:​​ Yaşlı ekipman, kritik trafiği ve şehirsel yük merkezlerini öncelikle hedefleyin.
• ​Öncelikle Standartlaştırma:​​ Ekipman seçimi, sensör montajı, veri protokolleri, platform arayüzleri ve AI modellemesi için birleşik spesifikasyonlar geliştirin.
• ​Veri Entegrasyonu:​​ İzleme ve yönetim verilerini birleşik bir platformda birleştirerek bölünmüşliği ortadan kaldırın.
• ​İş Gücü Dönüşümü:​​ Personeli akıllı izleme, veri analitiği ve AI tanı konularında eğiterek veri odaklı, insan-AI işbirliğine doğru yönlendirin.
• ​Sürekli İyileştirme:​​ İşletimsel geri bildirim kullanarak AI modellerini ve stratejilerini iteratif olarak iyileştirin.