Air-Insulated Switchgear Voltage Transformer (AIS VT) పూర్తి జీవన చక్రం ప్రజ్ఞాత్మక O&M పరిష్కారం: O&M-Driven Transformation

Solution Overview:
पारंपरिक AIS VT ऑपरेशन और मेंटेनेंस (O&M) मॉडलों के दुखदाई प्रश्नों का समाधान करते हुए, यह समाधान तीन-स्तरीय तकनीकी आर्किटेक्चर - "सेंसिंग & IoT - डिजिटल ट्विन - पूर्वानुमान निर्णय-निर्माण" - का उपयोग करता है ताकि पूरे उपकरण लाइफसाइकल में एक बुद्धिमान O&M बंद चक्र बनाया जा सके। मुख्य उद्देश्य: अनुभव-आधारित दृष्टिकोण को डेटा-आधारित अंतर्दृष्टि से बदलना, प्रतिक्रियात्मक मरम्मत से प्राथमिक रोकथाम पर ध्यान केंद्रित करना, O&M लागत और जोखिम दोनों में कमी लाना।

I. पारंपरिक O&M दुखदाई प्रश्नों का सामना करना

उच्च-लागत नियमित परीक्षण: निर्धारित ऑफलाइन परीक्षणों पर निर्भर करता है, जो मानव शक्ति, संसाधन और बंद अवधि का बहुत अधिक उपभोग करता है, जिसके परिणामस्वरूप समग्र रखरखाव की लागत लगातार उच्च रहती है।
अचानक अवरोधन फ़ेल की चुनौतियाँ: पारंपरिक निगरानी तकनीकें पीछे रहती हैं, जो अवरोधन की पुरानी होने (जैसे, आर्द्रता प्रवेश, विकृति) या छिपी हुई दोष (जैसे, आंशिक डिस्चार्ज) को प्रभावी रूप से नहीं खोज पातीं। कठिन फ़ेल पूर्वानुमान अप्रत्याशित बंद आने के उच्च जोखिम का कारण बनता है।

II. नवीन बुद्धिमान O&M आर्किटेक्चर & मुख्य तकनीकें

बुद्धिमान सेंसिंग स्तर: एम्बेडेड IoT स्थिति निगरानी मॉड्यूल

वास्तविक समय में मुख्य पैरामीटर अधिग्रहण:

डाइलेक्ट्रिक डिसिपेशन फ़ैक्टर (tanδ): अवरोधन की पुरानी होने की स्थिति और आर्द्रता प्रवेश की रेखाओं को शुद्धता से निगरानी करता है - अवरोधन स्वास्थ्य का एक मुख्य संकेतक।
आंशिक डिस्चार्ज (PD): उच्च आवृत्ति सेंसर अवरोधन के अंदर या ऊपर फ़ीके डिस्चार्ज सिग्नल को पकड़ते हैं ताकि शुरुआती-स्तर के अवरोधन दोषों की पहचान की जा सके।
तापमान (T): महत्वपूर्ण बिंदुओं (जैसे, वाइंडिंग्स, टर्मिनल) के तापमान की वास्तविक समय में निगरानी, जो अतिभार, खराब संपर्क, या असामान्य शीतलन को दर्शाता है।

विशेषताएँ: मॉड्यूलर डिजाइन, लाइव-लाइन इंस्टॉलेशन, मजबूत इलेक्ट्रोमैग्नेटिक इंटरफ़ेरेंस (EMI) प्रतिरोधक, उच्च आवृत्ति डेटा नमूना लेना (फ़्लीटिंग PD सिग्नल को पकड़ने के लिए)।

बुद्धिमान विश्लेषण स्तर: AIS VT डिजिटल ट्विन प्लेटफ़ॉर्म

बहुस्रोत डेटा फ्यूज़न: वास्तविक समय सेंसर डेटा, ऐतिहासिक परीक्षण रिपोर्ट, SCADA ऑपरेशनल रिकॉर्ड, और उपकरण प्रोफाइल जानकारी को एकीकृत करता है।
सटीक शेष उपयोगी जीवन (RUL) पूर्वानुमान: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (जैसे, LSTM, एन्सेम्बल लर्निंग) का उपयोग करके बहु-आयामी डिग्रेडेशन मॉडलों को प्रशिक्षित करता है, 10% से कम त्रुटि के साथ, उपकरण के "शेष स्वास्थ्य जीवनकाल" को दृश्य रूप से मापता है।
3D विजुअलाइजेशन & स्वास्थ्य मूल्यांकन: उपकरण का एक वर्चुअल रिप्लिका बनाता है, जो अवरोधन स्थिति, हॉटस्पॉट वितरण, और जोखिम स्तर को गतिशील रूप से प्रदर्शित करता है, "एक-क्लिक" निदान का समर्थन करता है।

बुद्धिमान निर्णय स्तर: पूर्वानुमान रखरखाव रणनीति इंजन

गतिशील निरीक्षण अनुकूलन: प्लेटफ़ॉर्म द्वारा निर्गत वास्तविक समय स्वास्थ्य स्कोर के आधार पर निरीक्षण चक्र और कार्यों को स्वचालित रूप से समायोजित करता है (जैसे, स्वस्थ उपकरणों के लिए लंबे अंतराल, उपस्वस्थ उपकरणों के लिए लक्षित बढ़ा हुआ निगरानी), अप्रभावी निरीक्षण को कम करता है और O&M मानव शक्ति इनपुट को तकरीबन 30% तक कम करता है।
सटीक रखरखाव ट्रिगरिंग: RUL पूर्वानुमान और स्थिति थ्रेशहोल्ड (जैसे, tanδ चढ़ाव अलर्ट निरीक्षण को ट्रिगर करता है, PD सीमा से अधिक होने पर तत्काल दोष निवारण) के आधार पर रखरखाव काम कार्यों को स्वचालित रूप से जनरेट करता है, अतिरिक्त रखरखाव और घटित रखरखाव दोनों से बचाव करता है।
स्तरीकृत अलर्ट्स & निर्णय समर्थन: पैरामीटर विषमता स्तरों को परिभाषित करता है, विभिन्नीकृत अलर्ट (चेतावनी / अलर्ट / आपातकालीन) पुश करता है; दोष स्थान, मूल कारण विश्लेषण, और सुधार कार्य निर्देशों के लिए ज्ञान बेस समर्थन प्रदान करता है।

III. आदर्श एप्लिकेशन परिदृश्य

महानगर कोर सबस्टेशन: अत्यंत उच्च विद्युत आपूर्ति की विश्वसनीयता की आवश्यकताओं को सुनिश्चित करते हुए मानव शक्ति-संकेंद्रित O&M डिस्पैचिंग पर निर्भरता को कम करता है।
नवीकरणीय ऊर्जा संयंत्र स्टेप-अप सबस्टेशन (PV/विन्ड): दूरस्थ क्षेत्रों में अनपेक्षित ऑपरेशन की चुनौतियों का समाधान करता है, दूरस्थ, विशिष्ट उपकरण स्थिति प्रबंधन की सुविधा प्रदान करता है।
महत्वपूर्ण प्रसारण नोड्स & महत्वपूर्ण उपभोक्ता सबस्टेशन: अप्रत्याशित बंद आने के जोखिम को सबसे अधिक कम करता है, विद्युत आपूर्ति की निरंतरता को बढ़ाता है।

IV. मुख्य मूल्य & लाभ (क्वांटाइफाइड परिणाम)

Metric	Traditional Mode	This Intelligent O&M Solution	Improvement Effect
Annual O&M Cost	Baseline (100%)	Reduced by 35%	Significant Cost Savings
Mean Time To Repair (MTTR)	> 24 hours (Complex faults)	≤ 4 hours	>80% Efficiency Gain
Unplanned Outage Count	High	Significantly Reduced	Enhanced Reliability
Manpower Dependence	High	Reduced by ~30%	Optimized Resource Allocation
Failure Prediction Capability	Almost None	High Precision (RUL error <10%)	Proactive Risk Prevention & Control