การขับเคลื่อนอัจฉริยะ: ทางเลือกในการแปลงที่มีประสิทธิภาพสำหรับหม้อแปลงจำหน่ายที่มีแรงดันเกิน 10kV

1.บทนำ

1.1 ความต้องการในการอัปเกรดหม้อแปลงจำหน่ายอย่างเร่งด่วน

• ความหนาแน่นของโหลดเพิ่มขึ้น

ในช่วงเวลาที่มีโหลดสูงสุด หม้อแปลงมักทำงานเกินกำลัง ทำให้อุณหภูมิสูงขึ้น (15-25°C ในกรณีที่รุนแรง) การร้อนเป็นเวลานานทำให้ฉนวนเสื่อมสภาพเร็วขึ้น (เช่น ในระบบกระดาษ-น้ำมัน) ทำให้ความเสี่ยงของการเสียหายเพิ่มขึ้น - หน่วยที่ทำงานเกินกำลังมีอัตราการเสียหายสูงกว่าถึง 40%

• ความผิดปกติของคุณภาพไฟฟ้า

การเปลี่ยนแปลงของแรงดันไฟฟ้า > ±10% ของค่ากำหนดทำให้อุปกรณ์ที่ไวต่อแรงดันไฟฟ้า (เช่น เครื่องมือทางการแพทย์, ศูนย์ข้อมูล) ได้รับผลกระทบ การปนเปื้อนฮาร์โมนิก (THD > 8%) จากโหลดไม่เชิงเส้น (อินเวอร์เตอร์ PV, สถานีชาร์จ EV) ทำให้อุปกรณ์ร้อนและลดประสิทธิภาพ (สูงสุด 12% ในระบบ HVAC)

• ความไม่ประสิทธิภาพในการดำเนินงานและการบำรุงรักษา

การตรวจสอบโดยมือทุก 6-12 เดือนอาจพลาดสัญญาณความผิดปกติในระยะเริ่มต้น (เช่น การปล่อยประจุบางส่วนหรือการเสื่อมสภาพของน้ำมัน) ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานและการบำรุงรักษากำลังเพิ่มขึ้น (25-30% ต่อปีสำหรับแรงงานและอะไหล่) ทำให้ ROI สำหรับกองทัพอุปกรณ์ที่มีอายุมากขึ้นลดลง

1.2 เทคโนโลยีอัจฉริยะที่สนับสนุนการจัดการระบบไฟฟ้า

• การตรวจสอบด้วยเซ็นเซอร์

ติดตั้งเซ็นเซอร์อัจฉริยะบนหม้อแปลงจำหน่าย:

อุณหภูมิ: เซ็นเซอร์ PT100 (±0.1°C) สำหรับวงจร;

กระแส/แรงดัน: เซ็นเซอร์ Hall-effect (ความแม่นยำ 0.5%, 10kA/400V)

การสั่นสะเทือน: เซ็นเซอร์ MEMS แบบเร่งความเร็ว (50mV/g);

การปล่อยประจุบางส่วน: เซ็นเซอร์อัลตร้าโซนิค (20 - 150kHz);

สภาวะแวดล้อม: เซ็นเซอร์ความชื้น/CO₂

• เทอร์มินัลเทคโนโลยีบูรณาการ (TTU)

TTU ที่มีความสามารถในการคำนวณแบบขอบเขตนำเสนอ:

การรวบรวมโปรโตคอลหลายประเภท: IEC61850, Modbus;

การวิเคราะห์: FPGA สำหรับฮาร์โมนิก, LSTM สำหรับการทำนายโหลด

โครงสร้างความปลอดภัย: TLS 1.3, HSM;

ความสามารถในการควบคุม: การป้อนกลับอัตโนมัติ, การควบคุม OLTC

• ระบบการตัดสินใจทางการวินิจฉัย

แพลตฟอร์มการวินิจฉัยที่เสริมด้วย AI มีคุณสมบัติ:

การรวมข้อมูลจากแหล่งหลายแห่ง: รวมข้อมูลการสั่นสะเทือน, DGA, ข้อมูลความร้อน;

การทำนายความผิดปกติ: CNN สำหรับการจำแนก, Monte Carlo สำหรับ RUL

เครื่องยนต์การปรับปรุง: อัลกอริทึมพันธุกรรมสำหรับการวางแผน, ดิจิทัลทวิน;

การจัดการความสอดคล้อง: IEC60599, การตรวจสอบ NERC

1.3 การเปลี่ยนแปลงอัจฉริยะเพื่อรับมือกับความท้าทายของระบบไฟฟ้า

• การเพิ่มความน่าเชื่อถือในการจ่ายไฟฟ้า

การตรวจสอบ: ใช้เซ็นเซอร์ PT100 (±0.5°C) สำหรับอุณหภูมิวงจร, เซ็นเซอร์ UHF (300 - 1500MHz) สำหรับการปล่อยประจุบางส่วน, และเซ็นเซอร์ MEMS แบบเร่งความเร็ว (50mV/g) สำหรับการสั่นสะเทือน.

การวินิจฉัย: การตรวจจับโดยใช้ LSTM (มากกว่า 10,000 กรณี), ดิจิทัลทวิน (ความคลาดเคลื่อน <0.3%).

การฟื้นฟูเอง: IEC61850 สำหรับการประสานการทำงานของเบรกเกอร์, การชดเชยพลังงานปฏิกิริยาสำหรับแรงดัน.

• การเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดสรรพลังงาน

พลังงานทดแทน: ลดผลกระทบของ PV/ลมด้วย MPPT, การประสานการทำงานของแบตเตอรี่ (SOC ±2%).

การจัดการโหลด: การทำนายโดยใช้การเรียนรู้แบบเสริม (ความคลาดเคลื่อน <3%), การตอบสนองต่ออัตราค่าไฟฟ้า (การลดยอด峰电负荷压力导致设备温度升高，加速绝缘老化，增加热失控、短路和缩短寿命的风险。