Ang Edge Intelligence Nagpapalakas sa Digital na Transformasyon ng AIS CTs: Katugma sa mga Tradisyonal at Smart Grids para sa Bagong mga Sistemang Pwersa
I. Background ng Proyekto
Sa patuloy na pagtaas ng pangangailangan ng Bagong Sistemang Pampotencia para sa matatag na pagsusuri, kompatibilidad ng mga kagamitan, at karunungan sa datos, ang mga tradisyonal na Air Insulated Switchgear (AIS) Current Transformers (CTs) ay nangangailangan ng digital na transformasyon upang makamit ang mga sumusunod na pagbabago:
- Konflikto sa Kompatibilidad: Kailangan ng suporta para sa parehong analog at digital na mga substation.
- Bottleneck sa Katumpakan: Hindi sapat na PMU (Phasor Measurement Unit) synchronization accuracy na nagpapahina sa analisis ng proseso ng pagbabago.
- Baha-bahagi ng Datos: Ang transmisyon ng raw sampled values ay umuukupa ng higit sa 90% ng bandwidth ng channel.
II. Sentral na Teknikal na Solusyon
1. Arkitektura ng Interface ng Output na Dual-Mode
|
Output Mode |
Mga Teknikal na Parameter |
Application Scenario |
|
Tradisyonal na Analog |
5A/1A, Accuracy Class 0.2S |
Protection devices, mechanical meter access |
|
Digital Output |
IEC 61850-9-2 LE Sampled Values (SV), 4000 Hz |
Merging Unit (MU), PMU centralized analysis |
- Innovasyon: Ginagamit ang disenyo ng dual-winding na may magnetic isolation, na nag-iwas sa interference ng digital/analog signal, at nagpapahusay ng full-scale error < ±0.1%.
2. Sistema ng Time Synchronization sa Lebel ng Microsecond (μs)
3. Edge Computing Intelligent Terminal
* Hardware Configuration:
* Dual-core ARM Cortex-M7 processor @ 480MHz
* 128KB SRAM + 4MB Flash storage
* Mga Lokal na Function ng Analisis:
* Harmonic Distortion Ratio (THD) calculation (±0.2% accuracy when THD ≤ 1.5%)
* Three-phase imbalance analysis (Response time < 20ms)
* Load waveform feature extraction (Compression ratio 7:1)
* Data Transmission Optimization: Nag-upload lamang ng feature data, na nagbabawas ng paggamit ng bandwidth ng 70%.
III. Landas ng Implementasyon ng Transformasyon
Tres-Phase Implementation Plan para sa Digital Transformation
|
Phase |
Activity |
Timeline, Effort (Quarter-Person) |
|
Device Layer Refit |
Traditional CT Replacement |
2025 Q1, 6qp |
|
Optical Fiber Network Deployment |
2025 Q2, 4qp |
|
|
System Layer Upgrade |
MU Data Access |
2025 Q3, 3qp |
|
Edge Computing Configuration |
2025 Q4, 2qp |
|
|
Advanced Applications |
PMU Dynamic Monitoring |
2026 Q1, 4qp |
|
AI Load Forecasting |
2026 Q2, 6qp |
(qp = Quarter-Person effort unit)
IV. Mga Benepisyo sa Teknolohiya at Ekonomiya
|
Indicator |
Before Refit |
After Refit |
Improvement |
|
Data Acquisition Dimensions |
6 parameters |
27+ features |
350% Increase |
|
PMU Synchronization Accuracy |
10 μs |
0.8 μs |
12.5x Improvement |
|
Data Transmission Volume |
12 Mbps/unit |
3.6 Mbps/unit |
70% Reduction |
|
Fault Diagnosis Response Time |
300 ms |
45 ms |
85% Improvement |
Pagkalkula ng Pagbabalik ng Investment:
- Single Bay Refit Cost: ¥48,000
- Annual Maintenance Cost Savings: ¥18,000
- Avoided Capacity Expansion Savings: ¥50,000 (3-year period)
- Static Payback Period: 2.7 years < Target 3 years
V. Mga Karaniwang Application Scenarios
- Grid Connection Point ng Renewable Energy Plant
- Nakukuha ang second-level fluctuations sa output ng wind/solar power.
- Automatically triggers SVG (Static VAR Generator) kapag may harmonic violation.
- Urban Load Center Substation
- Dynamic capacity expansion batay sa edge computing.
- Identifies impulsive loads within 0.1 seconds.
- Intelligent Refit ng Traditional Substation
- Preserves existing protection circuits.
- Adds new optical fiber digital channels.
