Giải pháp Nâng cấp Thông minh và Bảo trì Hiệu quả cho Máy biến áp Truyền tải

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

1. Bối cảnh và Thách thức
Một số biến áp truyền tải trong hệ thống lưới điện hiện tại đang đối mặt với những thách thức đáng kể. Một mặt, thiết bị cũ kỹ với tuổi thọ hoạt động kéo dài dần dần suy giảm về hiệu suất kỹ thuật, độ tin cậy và an toàn. Mặt khác, việc kiểm tra thủ công và bảo dưỡng định kỳ truyền thống không hiệu quả, chậm trễ trong việc phát hiện các lỗi tiềm ẩn. Nỗ lực bảo dưỡng gặp phải chi phí cao, khó khăn trong vận hành và thách thức trong việc xác định vị trí lỗi. Điều này đã trở thành một điểm nghẽn hạn chế hiệu quả, an toàn và ổn định của lưới điện. Do đó, việc thúc đẩy nâng cấp thiết bị và tích hợp sâu các phương pháp bảo dưỡng thông minh là vô cùng cần thiết.

2. Giải pháp: Chiến lược Đôi Đường cho Nâng Cấp Thiết Bị và Bảo Dưỡng Thông Minh
Đề xuất này áp dụng chiến lược kết hợp "Nâng cấp Phần cứng" và "Tăng cường Phần mềm" để tổng thể nâng cao hiệu suất, độ tin cậy và hiệu quả bảo dưỡng của biến áp truyền tải thông qua triển khai có hệ thống các công nghệ mới.

2.1 Nâng cấp Thiết bị Chính

Khuyến khích sử dụng Bộ Chỉnh áp Trực tiếp (OLTC): Từ từ thay thế các biến áp cố định hoặc không thông minh đã cũ. OLTC tự động điều chỉnh tỷ lệ điện áp theo thời gian thực trong quá trình hoạt động, phản ứng với sự dao động của lưới điện. Điều này đáng kể nâng cao sự ổn định và chất lượng điện áp, vượt trội hơn so với các biến áp truyền thống trong việc xử lý sự thay đổi tải và tích hợp năng lượng tái tạo, và giảm thiểu rủi ro hư hỏng thiết bị hoặc cắt tải do sự bất ổn định của điện áp.
Áp dụng Thiết bị Ngắt mạch Cách điện Khí (GIS): Ưu tiên GIS hơn so với Thiết bị Ngắt mạch Cách điện Không khí (AIS) trong các dự án mới hoặc cải tạo. GIS tích hợp các cầu chì, cầu dao, cầu dao nối đất, biến áp và bộ chống sét vào các vỏ kim loại kín chứa khí cách điện. Các ưu điểm chính bao gồm:

Tiết kiệm không gian: Chỉ chiếm 10%-30% diện tích của AIS, tối ưu hóa sử dụng đất của trạm biến áp—đặc biệt phù hợp cho các trung tâm đô thị, khu vực hạn chế đất đai, hoặc các cơ sở ngầm.
Khả năng chịu đựng môi trường: Kết cấu kín bảo vệ khỏi bụi, độ ẩm, hơi muối và ô nhiễm, giảm thiểu rủi ro từ lỗi bên ngoài và thích nghi với khí hậu khắc nghiệt.
Độ tin cậy và an toàn cao: Giảm đáng kể rủi ro cháy nổ; tỷ lệ hỏng hóc thấp hơn nhiều so với AIS. Công việc bảo dưỡng giảm, tăng cường an toàn cho nhân viên và thiết bị.
Âm thanh và nhiễu điện từ thấp: Lớp chắn kim loại giảm thiểu tiếng ồn và nhiễu điện từ, giảm thiểu tác động đến môi trường.

2.2 Hệ thống Giám sát Tình trạng Thông minh

Giám sát trực tuyến Phân tích Khí tan trong dầu (DGA): Là lớp cảm biến quan trọng. Các máy phân tích được lắp đặt trong mạch dầu liên tục giám sát nồng độ và xu hướng của các khí tan (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂).

Giá trị: Loại khí, nồng độ và tốc độ sinh khí là "vân tay" nhạy cảm phản ánh các lỗi tiềm ẩn (ví dụ: phân hủy nhiệt, phóng điện cục bộ/arcing, dầu nóng quá mức). Sử dụng các mô hình phân tích (ví dụ: Tam giác Duval, Tỷ lệ Rogers), hệ thống tự động đánh giá sức khỏe, cho phép cảnh báo lỗi sớm và chính xác (ví dụ: quá nhiệt cuộn dây, lỗi nối đất lõi, suy giảm cách điện), chuyển từ sửa chữa phản ứng sang bảo dưỡng dự đoán để ngăn ngừa sự cố nghiêm trọng.

2.3 Quản lý Bảo dưỡng Thông minh Được Động lực bởi AI

Nền tảng Dữ liệu Thống nhất: Tích hợp dữ liệu đa nguồn (DGA, phóng điện cục bộ, dòng điện lõi, nhiệt độ/mức dầu, tổn thất buồng), hồ sơ thiết bị, lịch sử bảo dưỡng và dữ liệu vận hành (tải, điện áp, nhiệt độ môi trường) để tạo ra bản sao số biến áp.
Phân tích Dữ liệu lớn: Sử dụng khai thác dữ liệu để tương quan dữ liệu giám sát với trạng thái thiết bị, thiết lập mô hình cơ bản và nhận biết các bất thường (đặc biệt là trong các tham số DGA).
Chẩn đoán và Ra quyết định Được Động lực bởi AI:

Chẩn đoán và Xác định vị trí Lỗi: Các thuật toán học máy (ví dụ: DNNs, SVM, Random Forest) học từ các lỗi lịch sử và kiến thức chuyên gia. Kết hợp với dữ liệu theo thời gian thực, các mô hình thông minh xác định loại lỗi (ví dụ: lỗi nhiệt vs. lỗi điện) và xác định nguồn gốc (ví dụ: cuộn dây, lõi, bộ chỉnh áp), hỗ trợ giải quyết nhanh chóng.
Đánh giá Sức khỏe và Dự đoán Tuổi thọ còn lại: AI tổng hợp dữ liệu đa chiều để định lượng điểm sức khỏe (ví dụ: Chỉ số Sức khỏe) và dự đoán tuổi thọ còn lại, hướng dẫn quyết định thay thế.
Cảnh báo Rủi ro và Tối ưu hóa Bảo dưỡng: Hệ thống tự động đánh giá mức độ rủi ro và phát hành cảnh báo. Các thuật toán tối ưu hóa đề xuất chiến lược bảo dưỡng phù hợp (ví dụ: kế hoạch ngừng hoạt động, ưu tiên công việc) dựa trên rủi ro, mức độ quan trọng và tài nguyên. Các lỗi được xác nhận kích hoạt các giao thức sửa chữa tự động.
Cơ sở Tri thức Chuyên gia: Các đồ thị tri thức và hệ thống chuyên gia được xây dựng cấu trúc kiến thức chuyên môn và tiêu chuẩn, hỗ trợ các quyết định AI có thể giải thích và tăng cường độ tin cậy.

3. Lợi ích Dự kiến

Nâng cao Trí tuệ: Kết hợp phần cứng thông minh (OLTC tự điều chỉnh), cảm biến và AI để thực hiện "tự nhận biết, tự chẩn đoán, tự ra quyết định, tự tối ưu hóa."
Cải thiện Độ tin cậy: Độ tin cậy nội tại cao hơn của GIS/OLTC; giám sát AI giảm thiểu sự cố không lên kế hoạch bằng cách ngăn chặn sự hỏng hóc.
Tăng cường An toàn: Thiết kế GIS và giám sát thông minh giảm thiểu rủi ro cháy nổ; can thiệp sớm vào lỗi ngăn ngừa tai nạn.
Giảm Chi phí Bảo dưỡng: Giảm tần suất kiểm tra thủ công; bảo dưỡng dựa trên tình trạng tránh việc bảo dưỡng quá mức hoặc thiếu và tối ưu hóa tài nguyên/phụ tùng; biện pháp phòng ngừa giảm chi phí sửa chữa.
Hiệu quả Tài nguyên: GIS tiết kiệm đất; bảo dưỡng thông minh tăng cường sử dụng thiết bị và nhân viên.
Mở rộng Tuổi thọ: Quản lý sức khỏe chủ động làm chậm quá trình lão hóa cách điện và suy giảm hiệu suất, kéo dài tuổi thọ dịch vụ.

4. Đề xuất Triển khai

Triển khai từng Giai đoạn: Ưu tiên thiết bị cũ, trạm biến áp quan trọng và trung tâm tải đô thị.
Đầu tiên là Chuẩn hóa: Phát triển các tiêu chuẩn đồng nhất cho việc lựa chọn thiết bị, lắp đặt cảm biến, giao thức dữ liệu, giao diện nền tảng và mô hình AI.
Tích hợp Dữ liệu: Phá vỡ các silo bằng cách hợp nhất dữ liệu giám sát và quản lý lên một nền tảng thống nhất.
Biến đổi Nhân lực: Đào tạo nhân viên về giám sát thông minh, phân tích dữ liệu và chẩn đoán AI để chuyển đổi sang hợp tác giữa con người và AI dựa trên dữ liệu.
Cải tiến Liên tục: Tinh chỉnh liên tục các mô hình AI và chiến lược sử dụng phản hồi từ hoạt động.