ინტელექტუალური დრაივი: ეფექტური ტრანსფორმაციის გზა 10kV-ზე მეტი დისტრიბუციული ტრანსფორმატორებით

1.შესავალი

1.1 განახლების უმკვრირი საჭიროება დისტრიბუციული ტრანსფორმატორებისთვის

• ტვირთის სიმკვრივის ზრდა

პიკის დროს ტრანსფორმატორები ხშირად მუშაობენ დატვირთვის ზედმეტით, რაც აწევს ტემპერატურებს (ექსტრემალურ შემთხვევებში 15-25°C). გაგრძელებული თეთრი ჩქარყვეთ იზოლაციის დეგრადაციას (როგორიცაა ქაღალდის-ნათლის სისტემები), რითაც ზრდის შეცდომის რისკები - დატვირთული აგრეგატების შეცდომის რისკები არიან 40% უფრო მაღალი.

• ელექტროენერგიის ხარისხის შეშფოთებები

ვოლტაჟის შერეულებები ნომინალური მნიშვნელობების ±10%-ზე მეტი შეშფოთებს მიმართული ტექნიკას (სამედიცინო მოწყობილობებს, დატა ცენტრებს). ჰარმონიული დაბინძურება (THD > 8%) არაწრფივი ტვირთებიდან (ფოტოვოლტაიკური ინვერტორები, ელექტრომობილების შარჯერები) გაძღვნის მოწყობილობებს და შემცირებს ეფექტურობას (HVAC სისტემებში მაქსიმუმ 12%).

• ოპერაციული და ტექნიკური მომსახურების არაეფექტურობა

ხელით შემოწმებები ყოველ 6-12 თვეში არ აღმოაჩენს ადრეული შეცდომის ნიშნებს (როგორიცაა ნაწილობრივი გაშლა ან ნათლის დეგრადაცია). O&M ხარჯები ზრდის (წლიურად რაბორის და ნაწილების შესახებ 25-30%), რითაც შემცირებულია დაძველებული მოწყობილობების სარგებელი.

1.2 ინტელექტუალური ტექნოლოგიები ქსელის მართვის ხელსაწყოდ

• სენსორული მონიტორინგი

დისტრიბუციულ ტრანსფორმატორებზე ინტელექტუალური სენსორების გამოყენება:

ტემპერატურა: PT100 სენსორები (±0.1°C) გადამტაცებელი სირთულეებისთვის;

დენი/ვოლტაჟი: Hall-ეფექტის სენსორები (0.5% სიზუსტე, 10kA/400V)

ვიბრაცია: MEMS აქსელერომეტრები (50mV/g);

ნაწილობრივი გაშლა: ულტრაზვუკური სენსორები (20 - 150kHz);

გარემო: ტენიდანობის/CO₂ სენსორები

• ტექნოლოგიურად ინტეგრირებული ტერმინალი (TTU)

პირის კომპიუტერით დახარჯული TTU ინტეგრირებულია:

მრავალპროტოკოლური აღმოსავლები: IEC61850, Modbus;

ანალიტიკა: FPGA ჰარმონიკებისთვის, LSTM ტვირთის პროგნოზებისთვის

სექურიტეტის არქიტექტურა: TLS 1.3, HSM;

კონტროლის შესაძლებლობები: ავტომატური ხარჯვა, OLTC რეგულირება

• დიაგნოსტიკური სისტემის გადაწყვეტილები

AI-ით დამატებული დიაგნოსტიკური პლატფორმა შეიცავს:

მრავალწყაროვანი ფუზია: ვიბრაციის, DGA, თერმალური მონაცემების კომბინირება;

შეცდომის პროგნოზი: CNN კლასიფიკაციისთვის, Monte Carlo RUL-ისთვის

ოპტიმიზაციის მოტორი: გენეტიკური ალგორითმი განთავსებისთვის, ციფრული ტვინები;

კომპლიანსის მართვა: IEC60599, NERC აუდიტები

1.3 ინტელექტუალური ტრანსფორმაცია ელექტროენერგიის ქსელის პრობლემების გადაჭრისთვის

• ელექტროენერგიის სარგებლობის დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებული დამატებუ......