공기절연개스위치 전압변환기(AIS VT) 전체 수명주기 지능형 운영 및 유지보수 솔루션: 운영 및 유지보수 주도 변혁

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솔루션 개요:​​
전통적인 AIS VT 운영 및 유지보수(O&M) 모델의 문제점을 해결하기 위해, 이 솔루션은 "센싱 & IoT - 디지털 트윈 - 예측적 의사결정"이라는 3단계 기술 아키텍처를 활용하여 전체 장비 수명 주기 전반에 걸친 지능형 O&M 폐쇄 루프를 구축합니다. 핵심 목표: 경험 기반 접근법을 데이터 기반 통찰력으로 대체하여, 반응형 수리를 예방적 관리로 전환하여 O&M 비용과 위험을 동시에 줄입니다.

​I. 전통적인 O&M 문제점 대응​

1. ​고비용 주기적 테스트:​​ 예정된 오프라인 테스트에 의존하여, 상당한 인력, 자원, 정전 시간을 소모하여 전체적으로 높은 유지보수 비용이 지속됩니다.
2. ​돌발 절연 고장의 도전:​​ 전통적인 모니터링 방법은 지연되어, 절연 노화(예: 습기 침입, 열화) 또는 잠재적 결함(예: 부분 방전)을 효과적으로 감지할 수 없습니다. 어려운 고장 예측으로 인해 예기치 않은 정전 위험이 높습니다.

​II. 혁신적인 지능형 O&M 아키텍처 및 핵심 기술​

1. ​지능형 센싱 계층: 내장 IoT 상태 모니터링 모듈​
• ​실시간 핵심 매개변수 수집:​​
• ​유전체 손실각 (tanδ):​​ 절연 상태와 습기 침입 경향을 정확히 모니터링하며, 절연 건강의 핵심 지표입니다.
• ​부분 방전 (PD):​​ 고주파 센서가 절연 표면 내외부에서 미세한 방전 신호를 캡처하여 초기 단계의 절연 결함을 식별합니다.
• ​온도 (T):​​ 중요 포인트의 실시간 온도 모니터링(예: 와인딩, 단자)을 통해 과부하, 접촉 불량, 이상 냉각을 반영합니다.
• ​특징:​​ 모듈식 설계, 라이브라인 설치, 강력한 전자기 간섭 (EMI) 저항, 고주파 데이터 샘플링(순시적 PD 신호 캡처).
2. ​지능형 분석 계층: AIS VT 디지털 트윈 플랫폼​
• ​다중 소스 데이터 융합:​​ 실시간 센서 데이터, 과거 테스트 보고서, SCADA 운영 기록, 장비 프로필 정보를 통합합니다.
• ​정밀한 잔여 사용 가능 수명 (RUL) 예측:​​ 머신러닝 알고리즘(예: LSTM, 앙상블 학습)을 활용하여 다차원 열화 모델을 훈련시키며, 10% 미만의 오차 범위로 장비의 "잔여 건강 수명"을 시각적으로 정량화합니다.
• ​3D 가시화 및 건강 평가:​​ 장치의 가상 복제본을 구성하여 절연 상태, 핫스팟 분포, 위험 수준을 동적으로 표시하고, "한 번 클릭" 진단을 지원합니다.
3. ​지능형 결정 계층: 예측적 유지보수 전략 엔진​
• ​동적 점검 최적화:​​ 플랫폼에서 출력되는 실시간 건강 점수에 따라 점검 주기와 작업을 자동으로 조정합니다(예: 건강한 장비는 점검 간격을 연장, 부건강 장비는 집중 모니터링 강화), 무효한 점검을 줄이고 O&M 인력 투입을 최대 30%까지 낮춥니다.
• ​정밀 유지보수 트리거:​​ RUL 예측과 상태 임계값(예: tanδ 급증 경고, PD 한도 초과)에 따라 유지보수 작업 명령을 자동 생성하여 과도한 유지보수와 부족한 유지보수를 방지합니다.
• ​계층적 알람 및 결정 지원:​​ 매개변수 이상 수준을 정의하여 차등화된 알람(경고 / 알림 / 중대)을 발송하고, 고장 위치, 근본 원인 분석, 수정 조치 권장 사항을 위한 지식베이스 지원을 제공합니다.

​III. 이상적인 적용 시나리오​

• ​도시 중심 변전소:​​ 매우 높은 전력 공급 안정성 요구사항을 충족하면서 인력 집약적인 O&M 배치에 대한 의존성을 줄입니다.
• ​재생 에너지 발전소 승압 변전소 (태양광/풍력):​​ 원격 지역의 무인 운영의 도전을 해결하여, 원격 및 세밀한 장비 상태 관리를 가능하게 합니다.
• ​중요한 송전 노드 및 주요 소비자 변전소:​​ 예기치 않은 정전 위험을 최대한 줄여 전력 공급 연속성을 향상시킵니다.

​IV. 핵심 가치 및 장점 (정량화 결과)​​