سوییچگیری هوا-ایزوله و ترانسفورماتور ولتاژ (AIS VT) راه‌حل هوشمند نگهداری و تعمیرات برای سیکل حیات کامل: تحول مبتنی بر نگهداری و تعمیرات

​

نگاه کلی به راه‌حل:​​
این راه‌حل با توجه به نقاط ضعف مدل‌های عملیاتی و نگهداری (O&M) سنتی AIS VT، از یک معماری فناوری سه‌سطحی – "حسگری و اینترنت اشیا - دیجیتال توئین - تصمیم‌گیری پیش‌بینانه" – استفاده می‌کند تا یک حلقه بسته هوشمند O&M در طول زمان عمر تجهیزات ایجاد کند. هدف اصلی: جایگزینی رویکرد‌های تجربه‌محور با بینش‌های داده‌محور، تغییر از تعمیرات واکنشی به پیشگیری پیش‌بینانه، و دستیابی به کاهش دوگانه هزینه‌ها و ریسک‌های O&M.

​۱. مواجهه با نقاط ضعف سنتی O&M​

1. ​آزمون‌های دوره‌ای با هزینه بالا:​​ وابسته به آزمون‌های برنامه‌ریزی شده آفلاین، که منجر به مصرف قابل توجه نیروی انسانی، منابع و پنجره‌های خاموشی می‌شود و در نتیجه هزینه‌های کلی نگهداری به طور مستمر بالاست.
2. ​چالش خرابی‌های ناگهانی عایق:​​ روش‌های نظارت سنتی کند هستند و قادر به تشخیص مؤثر پیری عایق (مانند ورود رطوبت، تخریب) یا عیوب پنهان (مانند تخلیه جزئی) نیستند. پیش‌بینی سخت خرابی‌ها منجر به ریسک بالای خاموشی‌های غیرپیش‌بینی شده می‌شود.

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

1. ​لایه حسگری هوشمند: ماژول نظارت وضعیت IoT تعبیه شده​
• ​دریافت پارامترهای اصلی به صورت زنده:​​
• ​فاکتور اتلاف دی الکتریک (tanδ):​​ به طور دقیق وضعیت پیری عایق و روند ورود رطوبت را نظارت می‌کند – یک شاخص اصلی سلامت عایق.
• ​تخلیه جزئی (PD):​​ حسگرهای با فرکانس بالا سیگنال‌های تخلیه ضعیف در داخل یا روی سطح عایق را جمع‌آوری می‌کنند تا عیوب اولیه عایق را شناسایی کنند.
• ​دمای (T):​​ نظارت زنده بر دماهای نقاط مهم (مانند پیچ‌های لوله‌ای، ترمینال‌ها) که انعکاسی از بار زیاد، تماس ضعیف یا خنک‌سازی نامتعارف است.
• ​ویژگی‌ها:​​ طراحی ماژولار، نصب در خط زنده، مقاومت قوی در برابر تداخل الکترومغناطیسی (EMI)، نمونه‌برداری داده‌های فرکانس بالا (برای جمع‌آوری سیگنال‌های PD موقت).
2. ​لایه تجزیه و تحلیل هوشمند: پلتفرم دیجیتال توئین AIS VT​
• ​هم‌آمیختن داده‌های چند منبع:​​ ادغام داده‌های حسگر زنده، گزارش‌های آزمون تاریخی، رکوردهای عملیاتی SCADA و اطلاعات مشخصات تجهیزات.
• ​پیش‌بینی دقیق عمر مفید باقی‌مانده (RUL):​​ استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (مانند LSTM، یادگیری گروهی) برای آموزش مدل‌های تخریب چندبعدی، دستیابی به خطای حدود ۱۰٪، توصیف کمّی و بصری "عمر سلامت باقی‌مانده" تجهیزات.
• ​تصویرسازی ۳D و ارزیابی سلامت:​​ ساخت یک کپی مجازی از دستگاه، نمایش پویای وضعیت عایق، توزیع نقاط داغ و سطوح ریسک، پشتیبانی از تشخیص "با یک کلیک".
3. ​لایه تصمیم‌گیری هوشمند: موتور استراتژی تعمیر و نگهداری پیش‌بینانه​
• ​بهینه‌سازی پویای بازرسی:​​ به طور خودکار دورة بازرسی و وظایف را بر اساس نمرات سلامت زنده خروجی شده توسط پلتفرم تنظیم می‌کند (مانند فواصل طولانی‌تر برای دستگاه‌های سالم، نظارت تقویت شده موردی برای دستگاه‌های نیمه‌سالم)، کاهش بازرسی‌های بی‌اثر و کاهش ورودی نیروی O&M تا ۳۰٪.
• ​فعال‌سازی دقیق تعمیر و نگهداری:​​ به طور خودکار دستور کار تعمیر و نگهداری را بر اساس پیش‌بینی‌های RUL و آستانه‌های وضعیت (مانند هشدار افزایش tanδ که بازرسی را تحریک می‌کند، PD بیش از حد که ایجاد عیب فوری را تحریک می‌کند) تولید می‌کند، جلوگیری از هم تعمیر و نگهداری بیش از حد و کم از حد.
• ​هشدارهای سطحی و پشتیبانی تصمیم‌گیری:​​ تعریف سطوح ناهماهنگی پارامترها، ارسال هشدارهای متفاوت (هشدار / هشدار / بحرانی)؛ ارائه پشتیبانی از پایگاه دانش برای موقعیت یابی خطا، تجزیه و تحلیل علت اصلی و پیشنهادات اصلاح عملیات.

​۳. سناریوهای کاربردی ایده‌آل​

• ​زیرстанسیون‌های هسته شهری:​​ تأمین نیازهای بسیار بالای قابلیت اطمینان تامین برق در حالی که وابستگی به O&M با نیروی انسانی کاهش می‌یابد.
• ​زیرستانسیون‌های افزایش ولتاژ (PV/باد):​​ مقابله با چالش‌های عملیات بدون نظارت در مناطق دور، امکان مدیریت وضعیت تجهیزات از راه دور و دقیق.
• ​گره‌های انتقال مهم و زیرستانسیون‌های مصرف‌کننده کلیدی:​​ به حداقل رساندن ریسک‌های خاموشی‌های غیرپیش‌بینی شده به حد اکثر، افزایش پیوستگی تامین برق.

​۴. ارزش اصلی و مزایا (نتایج کمّی)​​