سوییچ گیری هوایی عایق شده ترانسفورماتور ولتاژ (AIS VT) راه حل هوشمند عملیات و نگهداری مدار زندگی کامل: تحول به سمت عملیات و نگهداری محور

​

نظرة عامة على الحل:​​
با شناسایی نقاط دردناک مدل‌های عملیات و نگهداری (O&M) سنتی AIS VT، این راه حل از یک معماری فنی سه لایه - "حسگر و اینترنت اشیا - دیجیتال توئین - تصمیم‌گیری پیش‌بینانه" - برای ایجاد یک حلقه بسته هوشمند O&M که تمام دوره عمر تجهیزات را پوشش می‌دهد، استفاده می‌کند. هدف اصلی: جایگزینی رویکرد‌های مبتنی بر تجربه با بینش‌های مبتنی بر داده، تغییر از تعمیرات واکنشی به پیشگیری فعال، دستیابی به کاهش دوگانه هزینه‌ها و ریسک‌های O&M.

​۱. مواجهه با نقاط دردناک O&M سنتی​

1. ​آزمون‌های دوره‌ای با هزینه بالا:​​ وابستگی به آزمون‌های زمان‌بندی شده آفلاین، مصرف قابل توجه نیروی انسانی، منابع و پنجره‌های خاموشی، منجر به هزینه‌های نگهداری کلی بالا مداوم می‌شود.
2. ​چالش شکست‌های ناگهانی عایق:​​ روش‌های نظارت سنتی کند هستند، قادر به تشخیص مؤثر پیری عایق (مانند نفوذ رطوبت، تخریب) یا عیوب پنهان (مانند تخلیه جزئی) نیستند. پیش‌بینی سخت شکست‌ها منجر به ریسک بالای خاموشی‌های غیر برنامه‌ریزی شده می‌شود.

​۲. معماری هوشمند O&M نوآورانه و فناوری‌های اصلی​

1. ​لایه حسگر هوشمند: ماژول نظارت بر وضعیت اینترنت اشیا​
• ​دریافت پارامترهای اصلی در زمان واقعی:​​
• ​ضریب اتلاف دی الکتریک (tanδ):​​ به طور دقیق وضعیت پیری عایق و روند نفوذ رطوبت را نظارت می‌کند - یک شاخص اصلی سلامت عایق.
• ​تخلیه جزئی (PD):​​ سنسورهای با فرکانس بالا سیگنال‌های تخلیه ضعیف در داخل یا روی سطح عایق را تشخیص می‌دهند تا عیوب اولیه عایق را شناسایی کنند.
• ​دمای (T):​​ نظارت در زمان واقعی بر دماهای نقاط مهم (مانند سیم‌پیچ‌ها، ترمینال‌ها) که انعکاسی از بار بیش از حد، تماس ضعیف یا خنک‌سازی غیرعادی هستند.
• ​ویژگی‌ها:​​ طراحی ماژولی، نصب در خط زنده، مقاومت قوی در برابر تداخل الکترومغناطیسی (EMI)، نمونه‌برداری داده با فرکانس بالا (برای ثبت سیگنال‌های تخلیه جزئی گذرا).
2. ​لایه تحلیل هوشمند: پلتفرم دیجیتال توئین AIS VT​
• ​همگشت داده‌های چند منبع:​​ ادغام داده‌های حسگر در زمان واقعی، گزارش‌های آزمون تاریخی، رکوردهای عملیاتی SCADA و اطلاعات مشخصات تجهیزات.
• ​پیش‌بینی دقیق عمر مفید باقی‌مانده (RUL):​​ استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (مانند LSTM، یادگیری ترکیبی) برای آموزش مدل‌های تخریب چند بعدی، دستیابی به خطای حاشیه کمتر از ۱۰٪، تصور عددی از "عمر سلامت باقی‌مانده" تجهیزات.
• ​تصویرسازی ۳D و ارزیابی سلامت:​​ ساخت نسخه مجازی از دستگاه، نمایش دینامیکی وضعیت عایق، توزیع نقاط داغ و سطوح ریسک، پشتیبانی از "تشخیص با یک کلیک".
3. ​لایه تصمیم‌گیری هوشمند: موتور استراتژی تعمیرات پیش‌بینانه​
• ​بهینه‌سازی دینامیکی بازرسی:​​ به طور خودکار دورة بازرسی و وظایف را بر اساس نمرات سلامت خروجی شده توسط پلتفرم تنظیم می‌کند (مانند تمدید دوره‌های بازرسی برای دستگاه‌های سالم، نظارت تقویت شده مخصوص برای دستگاه‌های نیمه‌سالم)، کاهش بازرسی‌های بی‌اثر و کاهش تا ۳۰٪ نیروی انسانی O&M.
• ​فعال‌سازی دقیق تعمیرات:​​ به طور خودکار دستورالعمل‌های تعمیراتی بر اساس پیش‌بینی‌های RUL و آستانه‌های وضعیت (مانند هشدار افزایش tanδ موجب بازرسی، تجاوز PD از محدوده موجب حذف عیب فوری) تولید می‌کند، جلوگیری از هر دو تعمیرات بیش از حد و کم از حد.
• ​هشدارهای سطحی و پشتیبانی تصمیم‌گیری:​​ تعریف سطوح ناهماهنگی پارامترها، ارسال هشدارهای متفاوت (هشدار / هشدار / بحرانی)؛ ارائه پشتیبانی دایره‌المعارف برای موقعیت‌یابی خطا، تحلیل علت اصلی و پیشنهادات اقدام اصلاحی.

​۳. سناریوهای کاربردی ایده‌آل​

• ​زیرстанسیون‌های اصلی شهری:​​ تضمین نیازهای بسیار بالای قابلیت اطمینان تأمین برق در حالی که وابستگی به نیروی انسانی O&M کاهش می‌یابد.
• ​زیرستانسیون‌های افزایش ولتاژ (PV/باد):​​ رسیدگی به چالش‌های عملیات بدون ناظر در مناطق دور، امکان مدیریت وضعیت تجهیزات به صورت دور و دقیق.
• ​گره‌های انتقال حیاتی و زیرستانسیون‌های مصرف‌کنندگان کلیدی:​​ به حداقل رساندن ریسک‌های خاموشی غیر برنامه‌ریزی شده به بیشترین حد، افزایش پیوستگی تأمین برق.

​۴. ارزش اصلی و مزایا (نتایج کمی)​​