حل ذكي للتشغيل والصيانة على مدار دورة حياة محول الجهد لجهاز توزيع الطاقة المعزول بالهواء (AIS VT): التحويل المدعوم بالتشغيل والصيانة

​

نظرة عامة على الحل:​​
يقوم هذا الحل بمعالجة نقاط الألم في نماذج الصيانة والتشغيل التقليدية لـ AIS VT، مستفيدًا من بنية تقنية ثلاثية المستويات - "الاستشعار وإنترنت الأشياء - التوأم الرقمي - اتخاذ القرارات التنبؤية" - لإنشاء حلقة مغلقة ذكية للصيانة والتشغيل تغطي دورة حياة المعدات بالكامل. الهدف الرئيسي: استبدال النهج القائم على الخبرة بأفكار قائمة على البيانات، مع تحويل التركيز من الإصلاحات الاستباقية إلى الوقاية الفعالة، تحقيقًا لتقليل التكاليف والمخاطر المرتبطة بالصيانة والتشغيل.

​أ. مواجهة نقاط الألم في الصيانة والتشغيل التقليدية​

1. ​اختبارات دورية باهظة التكلفة:​​ تعتمد على الاختبارات المتوقعة خارج الخدمة، مما يستهلك قدرًا كبيرًا من العمالة والموارد ونافذة الانقطاع، مما يؤدي إلى تكاليف صيانة عامة مرتفعة بشكل مستمر.
2. ​تحديات فشل العزل المفاجئ:​​ طرق الرصد التقليدية متأخرة وغير قادرة على الكشف الفعال عن تقادم العزل (مثل دخول الرطوبة والتدهور) أو العيوب الخفية (مثل التفريغ الجزئي). صعوبة التنبؤ بالفشل يؤدي إلى مخاطر عالية للانقطاع غير المخطط له.

​ب. الهندسة الذكية للصيانة والتشغيل والتكنولوجيات الأساسية​

1. ​طبقة الاستشعار الذكي: وحدة رصد حالة إنترنت الأشياء المدمجة​
• ​الحصول على المعلمات الأساسية في الوقت الحقيقي:​​
• ​معامل فقدان العازلة (tanδ):​​ يراقب بدقة حالة تقادم العزل وتوجهات دخول الرطوبة - وهو مؤشر أساسي لصحة العزل.
• ​التفريغ الجزئي (PD):​​ يلتقط المستشعرات ذات التردد العالي الإشارات الضئيلة للتفريغ داخل أو على سطح العزل لتحديد العيوب المبكرة في العزل.
• ​درجة الحرارة (T):​​ الرصد في الوقت الحقيقي لدرجات الحرارة في النقاط الحرجة (مثل ملفات السحب والمحطات) التي تعكس الحمل الزائد أو التواصل السيء أو التبريد غير الطبيعي.
• ​المميزات:​​ التصميم الوحداتي، التركيب أثناء التشغيل، مقاومة قوية للتشويش الكهرومغناطيسي (EMI)، أخذ عينات بيانات عالية التردد (لتوفير إشارات التفريغ الجزئي العابرة).
2. ​طبقة التحليل الذكي: منصة التوأم الرقمي لـ AIS VT​
• ​التكامل بين البيانات المتعددة المصادر:​​ يجمع بين بيانات المستشعرات في الوقت الحقيقي، والتقارير الاختبارية التاريخية، وسجلات تشغيل SCADA، ومعلومات ملف المعدات.
• ​التوقع الدقيق للفترة المتبقية من العمر المفيد (RUL):​​ يستخدم خوارزميات التعلم الآلي (مثل LSTM، التعلم الجماعي) لتدريب نماذج التدهور متعددة الأبعاد، لتحقيق هامش خطأ أقل من 10٪، وتقديم كمية مرئية لـ "الفترة المتبقية من عمر الصحة للمعدات."
• ​التصور ثلاثي الأبعاد وتقييم الصحة:​​ يبني نسخة افتراضية من الجهاز، ويعرض بشكل ديناميكي حالة العزل وتوزيع النقاط الساخنة ومستويات المخاطر، مما يدعم التشخيص "بالضغط على زر واحد."
3. ​طبقة القرار الذكي: محرك استراتيجية الصيانة التنبؤية​
• ​تحسين التفتيش الديناميكي:​​ يقوم تلقائيًا بتعديل دورات التفتيش والمهمات بناءً على درجات الصحة الحية التي يولدها النظام (مثل تمديد الفترات للأجهزة الصحية، والمراقبة المعززة المستهدفة للأجهزة شبه الصحية)، مما يقلل من عمليات التفتيش غير الفعالة ويقلل من استخدام العمالة في الصيانة والتشغيل بنسبة تصل إلى 30٪.
• ​تفعيل الصيانة الدقيقة:​​ يقوم بإنشاء أوامر العمل الصيانة تلقائيًا بناءً على توقعات RUL وعتبات الحالة (مثل تنبيه زيادة tanδ الذي يدعو إلى التفتيش، أو تجاوز حدود PD التي تثير الحاجة إلى إزالة العيوب الطارئة)، مما يمنع الصيانة الزائدة والصيانة غير الكافية.
• ​التنبيهات الهرمية ودعم القرار:​​ يحدد مستويات الشذوذ في المعلمات، ويقوم بإرسال تنبيهات مختلفة (تحذير / تنبيه / حرجة)؛ يقدم دعمًا من قاعدة المعرفة لتحديد موقع العطل وتحليل السبب الجذري وتوصيات الإجراءات التصحيحية.

​ج. السيناريوهات المثالية للتطبيق​

• ​محطات التحويل المركزية في المدن الكبرى:​​ تضمن متطلبات موثوقية التغذية الكهربائية العالية للغاية بينما تقلل من الاعتماد على عمليات التحويل الشاقة للعمالة.
• ​محطات الرفع في محطات الطاقة المتجددة (PV/رياح):​​ تعالج تحديات التشغيل بدون طاقم في المناطق النائية، مما يمكّن من إدارة حالة المعدات البعيدة والمفصلة.
• ​نقاط النقل الرئيسية ومحطات التحويل الرئيسية للمستهلكين:​​ تقلل من مخاطر الانقطاع غير المخطط لها إلى أقصى حد، مما يعزز استمرارية التغذية الكهربائية.

​د. القيمة الأساسية والمزايا (النتائج المحددة)​​