Inteliģentais pārveidojums: Efektīvā transformācijas ceļš pārmērķa pārveidotājiem virs 10 kV

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

1.Ievade

1.1 Steigstā nepieciešamība pēc distribūcijas transformatoru modernizācijas

Izplūdusīs ielādēs pieaug lādējuma blīvums

Augstākajos laikos transformatori bieži strādā pārlādēti, kas palielina temperatūru (par 15–25°C ekstrēmās situācijās). Ilgstoša siltums paātrina izolācijas apnīcināšanos (piemēram, papīra-oleju sistēmās), palielinot neveiksmju risku — pārlādētām vienībām ir līdz pat 40% lielāks neveiksmju rādītājs.

Elektroenerģijas kvalitātes traucējumi

Sprieguma svārstības > ±10% no nominālā vērtība traucē jūtīgām ierīcēm (medicīnas ierīces, datu centri). Nepārtrauktu spektru harmonisku piesārņojums (THD > 8%) no nelineārām ielādēm (PV invertori, elektromobiļu uzlādes stacijas) pārsildē ierīces un samazina efektivitāti (līdz pat 12% HVAC sistēmās).

Darbības un uzturēšanas neefektivitāte

Manuālas inspekcijas katros 6–12 mēnešos nespēj atklāt agrīnus kļūdu signālus (piemēram, daļējo izlādi vai oleja apnīcināšanos). O&M izmaksas pieaug (25–30% gadā darbinieku un detaļu dēļ), samazinot ROI vecākām iekārtu flotēm.

1.2 Intelģentās tehnoloģijas tīkla pārvaldībai

Sensoru monitorings

Izvietojiet intelģentus sensorus distribūcijas transformatoros:

Temperatūra: PT100 sensori (±0.1°C) windings;

Strāva/Spriegums: Hall effect sensori (0.5% precizitāte, 10kA/400V)

Vibrācija: MEMS akselerometri (50mV/g);

Daļējā izlāde: Ultrasonic sensori (20 - 150kHz);

Vides apstākļi: Mitruma/CO₂ sensori

Tehnoloģiju integrētais terminālis (TTU)

Apakšvirsmas aprēķināšanai paredzētais TTU īsteno:

Vairākas protokolu acquisīciju: IEC61850, Modbus;

Analīze: FPGA harmonikām, LSTM ielādes prognozēšanai

Drošības arhitektūra: TLS 1.3, HSM;

Kontroles spējas: Automātiska atkalieslēgšana, OLTC regulācija

Diagnostikas sistēmas lēmumu pieņemšana

AI pastiprinātā diagnostikas platforma piedāvā:

Vairāku avotu fūziju: Savieno vibrāciju, DGA, termisko datus;

Defektu prognozēšana: CNN klasifikācijai, Monte Carlo RUL

Optimizācijas dzinējs: Genetisks algoritms grafiku veidošanai, digitālie diviņi;

Saderības pārvaldība: IEC60599, NERC auditi

1.3 Intelģentā transformācija, lai risinātu elektrotīklu problēmas

Elektroenerģijas piegādes uzticamības palielināšana

Monitorings: Izmantojiet PT100 sensorus (±0.5°C) winding temp, UHF sensori (300 - 1500MHz) daļējai izlādei un MEMS akselerometrus (50mV/g) vibrācijai.

Diagnostika: LSTM pamatota detekcija (10,000+ gadījumi), digitālie diviņi (kļūda <0.3%).

Pašizdzīvošana: IEC61850 izlādētāju koordinācijai, reaktīvās jaudas kompensācija spriegumam.

Enerģijas piešķiršanas optimizācija

Atjaunojamā enerģija: Mīnigo PV/vēja ar MPPT, koordinē akumulatorus (SOC ±2%).

Ielādes pārvaldība: Pārstaigāšanas mācīšanās prognozēšana (kļūda <3%), tarifu reakcija (piešķiršanas šķēršana +18%).

Elektroenerģijas kvalitāte: Aktīvā filtrācija (THD <3%), sprieguma pazemināšana (<20ms).

Darbības un uzturēšanas izmaksu samazināšana

Defekti: Transformatora specifiskā detekcija (AUC >0.95), RUL prognozēšana (±5%).

Lēmums: Prioritizējiet ar FMEA + izmaksu labumiem, optimizējiet inventāru (precizitāte >90%).

Attālāk: 5G parametru pielāgošana, AR palīdzība (98% novietojuma precizitāte).

2.Distribūcijas transformatoriem sastopamās problēmas

2.1 Pieaugošais lādējuma blīvums

Pārlādēšanas spiediens

Ilgstoša augstāko laiku pārlādēšana rada augstu iekārtu temperatūru, paātrinot izolācijas novecošanu un palielinot termiskās izkrītošanas, īsgrauzdēšanas un īsāka mūža riskus.

Elektroenerģijas kvalitātes pasliktināšanās

Lielas sprieguma svārstības, nestabils frekvence un harmoniskās distorcijas (no atjaunojamiem resursiem vai nelineārām ielādēm) samazina iekārtu efektivitāti un bojā ierīces.

Nepietiekama darbība un uzturēšana

Periodiskas inspekcijas nespēj atklāt agrīnus degradācijas signālus, izraisot neparedzētas izslēgšanas un augstākas izmaksas.

2.2 Dažādotā elektroenerģijas pieprasījuma

Dažādotā elektroenerģijas pieprasījuma

Galvenie lietotāji tagad prasa augstāku elektroenerģijas kvalitāti. Galvenie prasības ir sprieguma stabilitāte (±1% svārstības), frekvences stabilitāte (±0.1 Hz novirze) un zema harmoniskā distorcija (THD < 5%). Tas ir saistīts ar jūtīgākiem digitālajiem ierīcēm un rūpniecisku automatizāciju.

Tradicionālo transformatoru ierobežojumi

- Nevar labi apstrādāt dinamiskas ielādes izmaiņas tā dēļ, ka statiskā impedancē ir statiska dizaine.

- Tiek pieejamas tikai pamata passīvās LC harmoniskās filtras, kas nav pietiekamas.

- Labi nekontrolē spriegumu ar mainīgu atjaunojamo enerģiju.

- Nesader labi ar divvirziena enerģiju no decentralizētajiem enerģijas resursiem (DER).

- Ir nepieciešami smart transformatori ar enerģijas elektronikas un kompensācijas moduļiem.

Jaunu enerģiju integrācijas izaicinājumi

Atjaunojamā enerģija strauji pieaug (saules PV ar +35% CAGR, vēja ar +18% CAGR):

- Intermittency causes frequency deviations (0.2 - 0.5 Hz in weak grids).

- PV inverters inject DC components, disrupting grid sync.

- Capacitive reactive power can cause overvoltages in low - load times.

- Harmonics from multi - stage inverters (up to 11th order).

2.3 Elektrotīkla struktūras sarežģīšanās

Elektrotīkla struktūras sarežģīšanās

Ar gudru tīklu un mikrotīklu attīstību, un decentralizēto enerģijas resursu integrāciju tīklā, elektrotīklā tagad ietilpst daudzveidīga tehnikas un sarežģīta drātnu konfigurācija.

Augsta grūtība operācijā un uzturēšanā

Daudzsarežģītības pieaugums būtiski palielinājis operāciju un uzturēšanas grūtības, paaugstinot saistītās izmaksas. Kavējumi problēmu atrisināšanā var potenciāli izraisīt defektu izplatīšanos, radot vēl smagākas sekas.

Efficient and Precise Operation and Maintenance

To risināšanai ir steidzami jāievieš jaunas operāciju un uzturēšanas pārvaldības modelis. Tas ietver operāciju un uzturēšanas personāla profesionālās spējas uzlabošanu un inteliģentu operāciju un uzturēšanas rīku un pašreizējo tehnoloģiju ieviešanu.

3.Realization effect

3.1 Technical - Driven Efficiency Revolution

Real - time Operation and Maintenance Monitoring

By leveraging sensors and Internet of Things (IoT) technologies, real - time monitoring and remote control of the operation status of distribution transformers can be realized. This significantly enhances the timeliness and accuracy of operation and maintenance work.

Rapid Fault Response

The intelligent system is capable of quickly identifying faults and triggering the alarm mechanism. As a result, it shortens the time required for fault detection and response, minimizes economic losses, and ensures the stable operation of the power supply.

Predictive Maintenance

By applying big data analysis and AI, potential equipment failures can be predicted in advance. Accordingly, preventive maintenance plans are made. This not only cuts operation and maintenance costs but also prolongs equipment service life and boosts its operational efficiency.

Fine - grained Management

With intelligent transformation, power enterprises can achieve fine - grained management of power supply services. This leads to an improvement in the reliability and stability of power supply, ultimately providing users with a better power - using experience.

3.2Digital Upgrade of Power Grid Resilience

Real-Time Data Collection

IoT sensors at substations, transformers, and distribution nodes collect grid data. Multi - channel systems integrate SCADA, EMS, and PMU - PDC to synchronize time - stamped data. Edge computing uses wavelet transforms to preprocess data, filtering noise while keeping key transient features.

Emergency Response

Self-healing algorithms isolate faults in under 200ms. Digital twins precompute reconfiguration strategies. Coordinated SCADA - EMS actions maintain voltage stability.

Weak Link Detection

AI platforms correlate real-time data with historical failures. Machine learning models predict component degradation for maintenance. Risk scoring systems prioritize vulnerabilities with N - 1 analysis and simulations.

Continuous Monitoring

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

3.3Strategic Pillars for Industry Transformation

Enhanced Service Quality

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.Future Prospects

4.1 Continuous Optimization & Innovation of Intelligent Technologies

Technology Integration & Enhancement

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.

Intelligent Operation Management

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.

Autonomous Diagnosis & Self - Recovery

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.

4.2Widespread Application of Intelligent Transformers