Air-Insulated Switchgear Voltage Transformer (AIS VT) โซลูชันการดูแลและบำรุงรักษาอัจฉริยะตลอดวงจรชีวิต: การเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนโดยการดูแลและบำรุงรักษา

​

ภาพรวมของโซลูชัน:​​
เพื่อแก้ไขปัญหาในโมเดลการดำเนินงานและบำรุงรักษา (O&M) แบบดั้งเดิมของ AIS VT โซลูชันนี้ใช้สถาปัตยกรรมเทคโนโลยีสามระดับ – "เซ็นซิงและ IoT - ดิจิทัลทวิน - การตัดสินใจเชิงพยากรณ์" – เพื่อสร้างวงจรป้อนกลับ O&M ที่ชาญฉลาดครอบคลุมตลอดวงจรชีวิตของอุปกรณ์ วัตถุประสงค์หลัก: แทนที่แนวทางที่ขับเคลื่อนโดยประสบการณ์ด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนโดยข้อมูล ย้ายจากซ่อมแซมตามเหตุการณ์ไปสู่การป้องกันเชิงรุก บรรลุการลดค่าใช้จ่ายในการ O&M และความเสี่ยงเป็นสองเท่า

​I. เผชิญหน้ากับปัญหา O&M แบบดั้งเดิม​

1. ​การทดสอบประจำปีที่มีค่าใช้จ่ายสูง:​​ อาศัยการทดสอบออฟไลน์ตามกำหนดเวลา ใช้แรงงานและทรัพยากรจำนวนมาก รวมถึงช่วงเวลาหยุดทำงาน ทำให้ค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาโดยรวมสูงอย่างต่อเนื่อง
2. ​ความท้าทายของการล้มเหลวฉับพลันของฉนวน:​​ วิธีการตรวจสอบแบบดั้งเดิมล่าช้า ไม่สามารถตรวจจับการเสื่อมสภาพของฉนวน (เช่น การเข้าของความชื้น การเสื่อมสภาพ) หรือข้อบกพร่องที่ซ่อนเร้น (เช่น การปล่อยประจุบางส่วน) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การคาดการณ์ความล้มเหลวที่ยากทำให้มีความเสี่ยงสูงต่อการหยุดทำงานที่ไม่ได้วางแผนไว้

​II. สถาปัตยกรรม O&M ที่ชาญฉลาดและเทคโนโลยีหลัก​

1. ​ชั้นเซ็นซิงที่ชาญฉลาด: โมดูลการตรวจสอบสภาพที่ฝัง IoT​
• ​การเก็บข้อมูลพารามิเตอร์หลักแบบเรียลไทม์:​​
• ​แฟกเตอร์การสูญเสียดิเอเล็กทริก (tanδ):​​ ตรวจสอบสถานะการเสื่อมสภาพของฉนวนและการเข้าของความชื้นอย่างแม่นยำ – เป็นตัวชี้วัดหลักของสุขภาพฉนวน
• ​การปล่อยประจุบางส่วน (PD):​​ เซ็นเซอร์ความถี่สูงจับสัญญาณปล่อยประจุอ่อน ๆ ภายในหรือบนผิวฉนวนเพื่อระบุข้อบกพร่องของฉนวนในระยะเริ่มต้น
• ​อุณหภูมิ (T):​​ ตรวจสอบอุณหภูมิจุดสำคัญ (เช่น สายพัน, ขั้วต่อ) แบบเรียลไทม์ สะท้อนการโหลดเกิน การติดต่อไม่ดี หรือการระบายความร้อนผิดปกติ
• ​คุณสมบัติ:​​ ออกแบบแบบโมดูล การติดตั้งบนสายไฟ ทนทานต่อการรบกวนแม่เหล็กไฟฟ้า (EMI) สูง การสุ่มตัวอย่างข้อมูลความถี่สูง (เพื่อจับสัญญาณ PD ชั่วขณะ)
2. ​ชั้นการวิเคราะห์ที่ชาญฉลาด: แพลตฟอร์มดิจิทัลทวินของ AIS VT​
• ​การรวมข้อมูลหลายแหล่ง:​​ รวมข้อมูลเซ็นเซอร์แบบเรียลไทม์ รายงานทดสอบทางประวัติ บันทึกการดำเนินงาน SCADA และข้อมูลโปรไฟล์อุปกรณ์
• ​การคาดการณ์อายุการใช้งานที่เหลืออยู่ (RUL) อย่างแม่นยำ:​​ ใช้ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง (เช่น LSTM, การเรียนรู้แบบรวม) เพื่อฝึกโมเดลการเสื่อมสภาพหลายมิติ บรรลุความคลาดเคลื่อนน้อยกว่า 10% แสดงปริมาณการ "คงเหลือสุขภาพ" ของอุปกรณ์อย่างชัดเจน
• ​การสร้างภาพ 3 มิติและการประเมินสุขภาพ:​​ สร้างภาพจำลองเสมือนของอุปกรณ์ แสดงสถานะฉนวน การกระจายจุดร้อน และระดับความเสี่ยงแบบไดนามิก สนับสนุนการวินิจฉัยด้วย "คลิกเดียว"
3. ​ชั้นการตัดสินใจที่ชาญฉลาด: เครื่องยนต์กลยุทธ์การบำรุงรักษาระยะยาว​
• ​การปรับปรุงการตรวจสอบแบบไดนามิก:​​ ปรับรอบการตรวจสอบและงานตรวจสอบโดยอัตโนมัติตามคะแนนสุขภาพที่แพลตฟอร์มผลิต (เช่น ขยายช่วงเวลายาวนานสำหรับอุปกรณ์ที่มีสุขภาพดี ตรวจสอบเพิ่มเติมสำหรับอุปกรณ์ที่มีสุขภาพไม่ดี) ลดการตรวจสอบที่ไม่มีประสิทธิภาพและลดการใช้แรงงานในการ O&M ลงถึง 30%
• ​การกระตุ้นการบำรุงรักษาอย่างแม่นยำ:​​ สร้างคำสั่งงานบำรุงรักษาโดยอัตโนมัติตามการคาดการณ์ RUL และข้อกำหนดสภาพ (เช่น การแจ้งเตือนการเพิ่มขึ้นของ tanδ กระตุ้นการตรวจสอบ การปล่อยประจุบางส่วนเกินขีดจำกัดกระตุ้นการกำจัดข้อบกพร่องเร่งด่วน) ป้องกันทั้งการบำรุงรักษามากเกินไปและการบำรุงรักษาไม่เพียงพอ
• ​การแจ้งเตือนแบบลำดับชั้นและการสนับสนุนการตัดสินใจ:​​ กำหนดระดับความผิดปกติของพารามิเตอร์ ทำการแจ้งเตือนที่แตกต่างกัน (คำเตือน / แจ้งเตือน / วิกฤต) ให้การสนับสนุนฐานความรู้สำหรับการระบุตำแหน่งข้อผิดพลาด การวิเคราะห์สาเหตุรากเหง้า และข้อเสนอแนะการแก้ไข

​III. สถานการณ์การใช้งานที่เหมาะสม​

• ​สถานีแปลงไฟฟ้าหลักเมือง:​​ รับประกันความน่าเชื่อถือในการจ่ายไฟฟ้าสูงมากในขณะเดียวกันลดความพึ่งพาการส่งมอบ O&M ที่ต้องใช้แรงงานมาก
• ​สถานีแปลงไฟฟ้าขั้นสูงของโรงไฟฟ้าพลังงานหมุนเวียน (PV/ลม):​​ แก้ไขปัญหาการดำเนินงานไร้คนควบคุมในพื้นที่ไกล ทำให้สามารถจัดการสภาพอุปกรณ์จากระยะไกลและละเอียด
• ​โหนดการส่งไฟฟ้าสำคัญและสถานีแปลงไฟฟ้าผู้บริโภคหลัก:​​ ลดความเสี่ยงจากการหยุดทำงานที่ไม่ได้วางแผนไว้ให้มากที่สุด เพิ่มความต่อเนื่องในการจ่ายไฟฟ้า

​IV. คุณค่าหลักและข้อได้เปรียบ (ผลลัพธ์ที่ปริมาณได้)​​