Intelligent Drive: Það ágætasta leiðarbréf fyrir endurtekjar yfir 10kV

4yrs + staff 10000+m² US$150,000,000+ China

1. Inngangur

1.1 Óþarleg þarfir á uppfærslu dreifitrana

Stigandi hleðslaþéttleiki

Á hornpunkti dreifa oft ofhleðslu, sem hefur áhrif á hitastigi (15-25°C í stöðugum tilvikum). Langvarandi hiti hræðar skyddsmat (t.d. í blað-olíuskipanum), sem aukar líkamál um brot (ofhleðslu einingar hafa upp í 40% hærra brotstefnu).

Hræðslur á straumgæði

Viltufluttur > ±10% af nafnagildum brytur viðkvæma tækja (t.d. læknisvæn tæki, gagnasmiðjar). Hármonísk yfirlýsing (THD > 8%) frá ólínulegum hleðslum (t.d. sólarhrjópunar inverterar, EV auðlindaraðilar) ofhrekar tæki og minnkar aukn (upp í 12% í HVAC kerfum).

Virka- og viðhalds óþarna

Handvirkt athugað eru hver 6-12 mánuðir en missað er fyrstu vísir brota (t.d. hlutlægur aflflæði eða olíuskyddsbrot). Kostnaður virka- og viðhalds er aukinn (25-30% ársins fyrir verktak og hluti), sem minnkar ROI fyrir eldri tæki.

1.2 Smerteknologíur sem veita vald á netvald

Sensora mælingar

Settu smerta sensora á dreifitrana:

Hitastig: PT100 sensorar (±0.1°C) fyrir snúða;

Afl/spenna: Hall-effekt sensorar (0.5% nákvæmni, 10kA/400V)

Skelfing: MEMS kraftafræðimetar (50mV/g);

Hlutlægur aflflæði: Ultrasónsk sensorar (20 - 150kHz);

Umhverfi: Rokkur/CO₂ sensorar

Teknikku sameinuður endapunktur (TTU)

Endapunktur með skerja reikningur gerir:

Fjölgreinar samskipti: IEC61850, Modbus;

Greining: FPGA fyrir hármoníu, LSTM fyrir hleðslu áætlanir

Öryggisskipulag: TLS 1.3, HSM;

Stjórnunarkraftur: Sjálfvirk endurstilling, OLTC reglugeri

Villuleitarkerfi ákvörðunartaking

AI-bætt villuleitarkerfi hefur eftirfarandi eiginleika:

Fjölbreytt samþætting: Sameina skelfingu, DGA, hita gögn;

Villuleit: CNN fyrir flokkun, Monte Carlo fyrir RUL

Bestunareining: Genetisk algrím fyrir skipulag, digital dulkyni;

Samræmingarvald: IEC60599, NERC yfirferð

1.3 Smert umsvif fyrir að takast á við straumnetshætti

Aukning á tryggð straumsupply

Mælingar: Nota PT100 sensorar (±0.5°C) fyrir snúðahiti, UHF sensorar (300 - 1500MHz) fyrir hlutlægan aflflæði, og MEMS kraftafræðimetar (50mV/g) fyrir skelfingu.

Villuleit: LSTM-samantekt (10.000+ tilvik), digital dulkyni (villa <0.3%).

Sjálfheilung: IEC61850 fyrir brytar samstarf, víðbót fyrir reaktivt afl fyrir spennu.

Aukning á orkustjórnun

Endurvinnanlegt orkur: Mínka PV/vind með MPPT, samstarf battería (SOC ±2%).

Hleðslustjórnun: Stjórnunaraðferð með endurþróun (villa <3%), viðmótskostnað (toppskurning +18%).

Straumgæði: Virkt sifting (THD <3%), spennu fall búnaður (<20ms).

Minnkun á virka- og viðhaldskostnaði

Brot: Dreifitra-specific greining (AUC >0.95), RUL áætlanir (±5%).

Ákvörðun: Prioritizera með FMEA + kostnaðar-bæta, besta birgðalager (nákvæmni >90%).

Fjarstýring: 5G parametrar, AR-hjálp (staðsetning nákvæmni 98%).

2.Hættir sem dreifitrarnir standa fram fyrir

2.1 Stigandi hleðslaþéttleiki

Ofhleðsluþrungi

Langvarandi ofhleðsla á hornpunktum gerir hættu hærum hitastigi, sem hræðar skyddsmat og aukar hættuna af hitastigi, skammstöðu og styttri líftíma.

Níðing á straumgæði

Stór spennu svangir, óstöðug frekvens og hármonísku skekkjur (frá endurvinnanlegum eða ólínulegum hleðslum) minnka tækjakostnað og skemma tæki.

Ónákvæmt virka- og viðhald

Reglubundnar athugasemdir missa fyrstu vísir brota, sem valdi óáætluðum hættum og hærra kostnaði.

2.2 Margfald rafbannsþarfir

Margfald rafbannsþarfir

Notendur kröfa nú hærra straumgæði. Aðal kröfur eru spennustöðugleiki (±1% sveifling), frekvenstöðugleiki (±0.1 Hz brot) og lág hármonísk skekkju (THD < 5%). Þetta er vegna fleiri viðkvæma tölvutækja og verkstæðið.

Takmarkanir raunverula trana

- Geta ekki vel með breytingum á hleðslu vegna stöðugra viðbótar.

- Eiga aðeins grunnlega passiva LC hármoníuskýr, sem ekki er næg.

- Slæmur að regla spennu með breytilegum endurvinnanlegum orku.

- Ekki vinna vel með tvívæddi orku frá dreifðum orkuheimilum (DERs).

-Þurfa smart tranar með orkuteknologi og viðbótarbirgðir.

Hættir við innleiðslu nýrar orku

Endurvinnanleg orkur eru auknar (sólarhrjópun á +35% CAGR, vind á +18% CAGR):

- Breytileiki valdi frekvenstöðugleikabrot (0.2 - 0.5 Hz í veikum netum).

- PV inverterar setja DC hluti, sem bryta netssynk.

- Kapasítiv reaktivt afl getur valdi ofspennu á lauðum tímapunkti.

- Hármonísk yfirlýsing frá margstigi inverterar (upp í 11. orden).

2.3 Flóknari straumnetshluti

Flóknari straumnetshluti

Með þróun smarta netanna og mikronetanna, og innleiðslu dreifðrar orku í netið, inniheldur nú straumnetið fjölbreytt tæki og flóknar tengingar.

Hátt virka- og viðhalds möguleikar

Flóknari straumnetshluti hafa auknað virka- og viðhaldshætti, sem aukar kostnað. Of langar leystimælingar geta valdi brotum, sem valda væri stærri áhrifum.

Effektlegt og nákvæmt virka- og viðhald

Til að takast á við þessum hætti er nauðsynlegt að nýja virka- og viðhaldsstýrslu. Þetta felur að auka yrismennt virka- og viðhaldsstarfsmanna og innleiða smerta virka- og viðhaldstækni og aðferðir.

3.Úthlutun á árangri

3.1 Teknikkveitt árangursbólga

Rauntíma virka- og viðhalds mælingar

Með notkun sensora og Internet of Things (IoT) teknologíu er hægt að mæla og stjórna rauntíma dreifitrana. Þetta aukar nákvæmni og tíma virka- og viðhalds.

Fljótur brotarsvar

Smert kerfi geta fljótt fundið brot og sett á gang varsko. Þetta styttir tíma brotavarnar og svars, minnkar fjárhagsleysi og tryggir staðbundið straum supply.

Áætlað viðhald

Með notkun stóra gagna og AI er hægt að áætla mögulegar tækjabrot. Samkvæmt því eru gerðar áætlanir fyrir viðhald. Þetta minnkar virka- og viðhaldskostnað, aukar tækjalíf og aukn.

Fín stjórnun

Með smert umbúð geta orkurfélagið náð fín stjórnun á straum supply. Þetta aukar tryggð og staðbundið straum supply, sem gefur notendum betri straum notkun.

3.2 Digital uppgradering á straumnetshætti

Rauntíma gagnasafnun

IoT sensorar á stöðum, tranum og dreifipunktum safna netagögnum. Fjölgreinar kerfi samþætta SCADA, EMS og PMU-PDC til að samþætta tímamerkt gögn. Skerja reikningur notar wavelet transforms til að forráða gögn, sem sýkir munstri.

Áfallssvar

Sjálfheilingsalgrímur eyða brotum undir 200ms. Digital dulkyni reikna út endurnotun. Samstarf SCADA-EMS munir spennustöðugleik.

Veikur hliðar finning

AI kerfi samþætta rauntímagögn og sögu. Machine learning model predict component degradation for maintenance. Risk scoring systems prioritize vulnerabilities with N-1 analysis and simulations.

Samþætting

Phasor measurement networks detect low-frequency oscillations. Blockchain ensures data integrity. Reinforcement learning optimizes preventive actions based on real-time risks and forecasts.

3.3 Strategiskeilar fyrir atvinnuumbúð

Aukin þjónustugæði

AI-driven platforms optimize end-to-end services via predictive analytics and resource allocation. Edge computing ensures sub-50ms latency for key decisions on load balancing and fault tolerance.

Digital transformation acceleration

Blockchain-enabled AMI and 5G-IoT networks enable secure real-time data exchange. Digital twin platforms simulate over 10,000 grid nodes, optimizing dispatch with reinforcement learning.

Advanced monitoring & prediction

Smart transformers with 1kHz sensors do microsecond-level transient analysis. Hybrid ML models (LSTM-CNN) predict winding and bushing issues with 98% accuracy, cutting unplanned outages by 40%.

Innovative digital services

AI-powered aggregators offer dynamic pricing and demand response. VPP platforms aggregate 500MW+ resources for ancillary services, generating over $12M annually.

4.Framtíðarútsýni

4.1 Samfelld optimering & nýsköpun af smert teknólogíum

Teknikk samþætting & aukning

Hybrid AI (CNN-LSTM) combines with 5G-IoT sensor networks (vibration/temperature) for multi-D monitoring. Edge computing preprocesses data with federated learning, detecting partial discharge with 99.2% accuracy and <50ms latency.

Smert virkan stjórnun

Digital twins simulate transformer heat under different loads (0-120% capacity) to optimize cooling. Predictive maintenance models (aging index) cut unplanned outages by 35% via N-1 analysis.

Sjálfvirk greining & sjálfheilung

Blockchain-secured logs help cross-device anomaly detection with federated neural nets. Self-healing isolates faulty windings in <150ms by IED coordination, and drone thermal imaging checks repairs.

4.2 Widespread application of intelligent transformers