Aqliy vozdush: 10kV dan yuqori taqsimot transformatorlari uchun samarali o‘zgarish yo‘li

1.Kirish

1.1 Taqsimot transformatorlarini yangilashning jiddiy talabi

• Yuk chiqindining o'sishi

Qimmatlik paytlarida, transformatorlar ko'pincha yuqori yuk ostida ishlaydi, bu esa haroratni (a'lo hodisalarda 15-25°C) oshiradi. Uzoq muddatli issiqroq sharoitlar qog'oz-moy sistemalar kabi izolyatsiya arxasiga tezroq ta'sir yetkazadi, bu esa xavf-xatarlarni oshiradi - yuqori yuk ostidagi agregatlarning avariyaga tortish ehtimoli 40% ga yetishi mumkin.

• Elektr energiyasi sifati bo'lgan muammolari

Nominal qiymatdan > ±10% miqdorda voltaj o'zgarishlari sezgir jihozlarga (tibbiy asboblar, ma'lumot markazlari) zarar yetkazadi. Nodifikatlangan yuklar (PV invertorlar, EV zaryadlayicilar) tomonidan yaratilgan garmonik zarraliqtan (THD > 8%) tufayli jihozlar issiqroq bo'lib, samaradorligi kamayadi (HVAC sistemalarda 12% gacha).

• Ishlab chiqarish va texnik xizmat ko'rsatishning narahatligi

Har 6-12 oyda bir qilinadigan qo'lyozma tekshiruvlar erkin joylashuv yoki moyning yomonlashishini avvalroq aniqlay olmaydi. O&M xarajatlari (ishchilik va qism uchun yillik 25-30% gacha) oshmoqda, bu esa eskirayotgan jihoz flotlarining moliyaviy foydasini pasaytiradi.

1.2 Axborot texnologiyalari tarmoq boshqaruvini kuchaytiradi

• Sensor monitoringsi

Taqsimot transformatorlariga aqlli sensorlarni joylashtiring:

Harorat: PT100 sensorlari (±0.1°C) for windings;

Og'riq/voltaj: Hall-effekt sensorlari (0.5% aniqlik, 10kA/400V)

Arallashish: MEMS tezlanish hisoblagichlari (50mV/g);

Qismi bo'shatish: Ultrasonic sensorlari (20 - 150kHz);

Muhit: Namlik/CO₂ sensorlari

• Teknologiyalar bilan integratsiya qilingan terminal (TTU)

Chetki hisoblashga ega TTU quyidagilarni amalga oshiradi:

Ko'p protokollilik olish: IEC61850, Modbus;

Analitika: FPGA harmoniklar uchun, LSTM yukni prognozlash uchun

Xavfsizlik arxitekturasi: TLS 1.3, HSM;

Boshqarish imkoniyatlari: Avtomatik qayta yoqish, OLTC nazorati

• Tashxis sistemasini qaror qabul qilish

AI bilan kuchaytirilgan tashxis platformasi quyidagi xususiyatlarga ega:

Ko'p manbalik integratsiya: Arallashish, DGA, termal ma'lumotlarni birlashtiradi;

Ariza prognozlashi: CNN klassifikatsiya uchun, Monte Carlo RUL uchun

Optimizatsiya moduli: Jadval tuzish uchun genetik algoritm, digital ikkiliklar;

Moslashish boshqaruv: IEC60599, NERC auditlari

1.3 Elektr tarmog'iga bor yengilishlar bilan bog'liq muammolarni hal qilish uchun aqlli transformatsiya

• Elektr energiyasi ta'minotining ishonchli bo'lishini oshirish

Nazorat: PT100 sensorlari (±0.5°C) for winding temp, UHF sensorlari (300 - 1500MHz) for partial discharge, and MEMS tezlanish hisoblagichlari (50mV/g) for vibration.

Diagnostika: LSTM - asosidagi aniqlash (10,000+ holat), digital ikkilik (xato <0.3%).

O'z-o'ziga tiklanish: IEC61850 for breaker coord., reactive power comp. for voltage.

• Energiya bo'linishini optimallashtirish

Yangi energiya: MPPT orqali PV/shamol bilan barqarorlik, batteriyalarni (SOC ±2%) koordinatsiya qilish.

Yuk boshqarishi: Reinforcement - learning prognoz (xato <3%), tarif javobi (peak shaving +18%).

Elektr energiyasi sifati: Faol filtratsiya (THD <3%), voltaj pastayish kompensatsiyasi (<20ms).

• Ishlab chiqarish va texnik xizmat ko'rsatish xarajatlari

Arizalar: Transformatorga xos aniqlash (AUC >0.95), RUL pred. (±5%).

Qaror: FMEA + cost-benefit, inventar orqali prioritet berish (aniqlik >90%).

Masofadan: 5G param. adj., AR-assisted (98% loc. accuracy).

2.Taqsimot transformatorlariga bor yengilishlar

2.1 Yuk chiqindining o'sishi

• Yuqori yuk bosimi

Uzoq muddatli qimmatlik paytlarida yuqori yuk ostida ishlash jihozlar haroratini oshiradi, bu esa izolyatsiyani tezroq eskiroq qiladi va issiqroq bo'lib ketish, qisqa ulanishlar va qisqa omillar xavfini oshiradi.

• Elektr energiyasi sifatinig pasayishi

Katta voltaj o'zgarishlari, o'zgaruvchan chastota va garmonik inqirozi (yangi energiya yoki nodifikatlangan yuklar tomonidan) jihoz samaradorligini pasaytiradi va jihozlarni zarar yetkazadi.

• Yetarli emas ishlab chiqarish va texnik xizmat ko'rsatish

Mavjud tekshiruvlar yomonlashishning erkin belgilarni o'chirib yuboradi, bu esa rejalashtirilmagan ochilishlarga va yuqori xarajatlarga olib keladi.

2.2 Ko'p xil elektr energiyasi talablari

• Ko'p xil elektr energiyasi talablari

End-userlar hozir ko'proq elektr energiyasi sifatini talab qiladi. Asosiy talablar voltaj stabilizatsiyasi (±1% o'zgarish), chastota stabilizatsiyasi (±0.1 Hz farqi) va past garmonik inqirozi (THD < 5%)dir. Bu ko'proq sezgir raqamli asboblar va sanoat avtomatizatsiyasi sabablidir.

• An'anaviy transformatorlar cheklanishi

- Statik impedans dizayni sababli dinamik yuk o'zgarishlarini yaxshi ushlab boringa qaramaydi.

- Faqat asosiy pasiv LC garmonik filtrlari, yetarli emas.

- O'zgaruvchan yangi energiya bilan voltajni nazorat qilishda yaxshi emas.

- Tarmoq enerjisi manbalari (DERs) tomonidan ikki tarafli quvvat bilan yaxshi ishlay olmaydi.

- Energetika elektronikasi va kompensatsiya modullari bilan aqlli transformatorlar kerak.

• Yangi energiya integratsiyasidagi muammolar

Yangi energiya tez o'smoqda (quyosh kvazar +35% CAGR, shamol +18% CAGR):

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

- PV invertorlari DC komponentlarini injekt qiladi, bu tarmoq sinkronizatsiyasini buzadi.

- Kapasitiv reaktiv quvvat kam yuk paytlarida overvoltages yaratishi mumkin.

- Multi-stage invertorlardan (11th order gacha) garmoniklar.

2.3 Elektr tarmog'i strukturasining murakkablashishi

• Elektr tarmog'i strukturasining murakkablashishi

Aqlli tarmoq va mikro-tarmoqlar rivojlanishi, tarmoq manbalari tarmog'a integratsiyasi bilan, elektr tarmog'i aniq turdagi jihozlar va murakkab ulanish konfiguratsiyalarini o'z ichiga oladi.

• Ishlab chiqarish va texnik xizmat ko'rsatishning yuqori qiyinchiligi

Murakkablashish ishlab chiqarish va texnik xizmat ko'rsatishning qiyinchiligini oshiradi, bu esa shu bilan bog'liq bo'lgan xarajatlarni oshiradi. Muammolarni hal qilishda kechikish arizalarni kengaytirishga olib kelishi mumkin, bu esa ko'proq muhim natijalarga olib keladi.

• Effektiv va aniq ishlab chiqarish va texnik xizmat ko'rsatish

Bu muammolarni hal qilish uchun, ishlab chiqarish va texnik xizmat ko'rsatish boshqaruv modellari innovatsiya qilish zarur. Bu ishlab chiqarish va texnik xizmat ko'rsatish kadrlarining mahoratini oshirish va aqlli ishlab chiqarish va texnik xizmat ko'rsatish vositalari va qobiliyatlarni kirishga olib keladi.

3.Amaliy natija

3.1 Texnikadirlovchilik bilan saralangan samaradorlik inkhosofi

• Real vaqt ishlab chiqarish va texnik xizmat ko'rsatish nazorati

Sensorlar va Internet of Things (IoT) texnologiyalaridan foydalanib, taqsimot transformatorlarining ish rejimini real vaqtda nazorat qilish va masofadan boshqarish mumkin. Bu ishlab chiqarish va texnik xizmat ko'rsatish ishlarining o'z vaqtida va aniq bo'lishini oshiradi.

• Tez ariza javobi

Aqlli sistema arizalarni tez aniqlay oladi va alarm mekanizmini yoqadi. Natijada, ariza aniqlash va javob berish vaqtini qisqartiradi, iqtisodiy zararlarni kamaytiradi va elektr energiyasi ta'minotining barqaror ishlanishini ta'minlaydi.

• Prognostik texnik xizmat ko'rsatish

Big data tahlili va AI orqali potensial jihoz arizalarini oldindan prognozlash mumkin. Shunday qilib, profilaktik texnik xizmat ko'rsatish rejalari tuziladi. Bu ishlab chiqarish va texnik xizmat ko'rsatish xarajatlarni kamaytiradi, jihoz ish vaqtini uzaytiradi va uning ish rejimini oshiradi.

• Yoqilishli boshqarish

Aqlli transformatsiya orqali, elektr energiyasi korxonalari elektr energiyasi xizmatlarini yoqilishli boshqarishni amalga oshirishlari mumkin. Bu elektr energiyasi ta'minotining ishonchli va barqaror bo'lishini oshiradi, oxir-oqibat foydalanuvchilarga yaxshi elektr energiyasi foydalanish tajribasini taqdim etadi.

3.2Elektr tarmog'ining barqarorligini rivojlantirish

• Real vaqt ma'lumotlarni to'plash

Substantsiyalarda, transformatorlarda va taqsimot nodalarda joylashtirilgan IoT sensorlari tarmoq ma'lumotlarini to'plab olishadi. Bir nechta kanallar SCADA, EMS va PMU-PDC ni integratsiya qiladi, va vaqt belgilangan ma'lumotlarni sinxronlashtiradi. Chetki hisoblash wavelet transform metodi yordamida ma'lumotlarni oldindan ishlaydi, shumarni filtrlaydi, lekin asosiy transients xususiyatlarini saqlaydi.

• Charcha javobi

Self-healing algoritmlari 200ms dan kam vaqtda arizalarni ajratishadi. Digital twins qayta konfiguratsiya strategiyalarini oldindan hisoblaydi. SCADA-EMS hamkorliksi voltaj barqarorligini saqlaydi.

• Zayif bo'lgan havola aniqlash

AI platformalari real vaqt ma'lumotlarini tarixiy arizalar bilan o'xshashligini aniqlaydi. Machine learning modeli komponent yomonlashishini prognozlaydi. Risk baholash tizimlari N-1 tahlil va simulatsiyalarga asosan ahamiyatli xavflarni prioritizatsiya qiladi.

• Davomli nazorat

Phasor o'lchov tarmog'i past chastotali osilishlarni aniqlaydi. Blockchain ma'lumot integritatisini ta'minlaydi. Reinforcement learning real vaqt xavflar va prognozlar asosida profilaktik harakatlarni optimallashtiradi.

3.3Sanoat inkhosofining strategik ustunlar

• Xizmat sifatini oshirish

AI qo'llanilgan platformalar prognoz tahlil va resurslar alovasi orqali end-to-end xizmatlarni optimallashtiradi. Chetki hisoblash muhim qarorlar uchun sub-50ms gacha geciktirishni ta'minlaydi, bu yuk balansini va ariza tasavvur qilishini o'z ichiga oladi.

• Rivojlanishni tezlashtirish

Blockchain orqali amalga oshirilgan AMI va 5G-IoT tarmog'i xavfsiz real vaqt ma'lumot almashishini ta'minlaydi. Digital twin platformalari 10,000 gacha tarmoq nodalarni simulyatsiya qiladi, reinforcement learning orqali tayinlashni optimallashtiradi.

• 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.Kelajakda

4.1 Aqlli texnologiyalarning davomiy optimallashtirilishi va innovatsiyasi

• Texnologiyalarning integratsiyasi va rivojlanishi

Hybrid AI (CNN-LSTM) 5G-IoT sensor tarmog'i (arallashish/harorat) bilan kombinatsiya qilinadi, bu ko'p-D nazorat uchun. Chetki hisoblash federativ o'rganish orqali ma'lumotlarni oldindan ishlaydi, qismi bo'shatishni 99.2% aniqlik va <50ms geciktirish bilan aniqlaydi.

• Aqlli ish rejim boshqaruv

Digital twins transformator haroratini turli yuklar (0-120% kapasitet) ostida simulyatsiya qiladi, sovuqni optimallashtiradi. Prognoz texnik xizmat ko'rsatish modellari (yosh indeksi) N-1 tahlil orqali rejalashtirilmagan ochilishlarni 35% ga pasaytiradi.

• Mustaqil tashxis va o'z-o'ziga tiklanish

Blockchain xavfsizligi loglarini federeativ neiron tarmog'i orqali cross-device anomaly detection uchun yordam beradi. Self-healing IED koordinatsiyasi yordamida <150ms da noto'g'ri bo'lgan bobillarni ajratadi, dron thermografiya orqali ta'mirlarni tekshiradi.

4.2Aqlli transformatorlar keng qo'llanilishi

• Qadrdan chiqarishga yordam beruvchi ilg'or transformator texnologiyasi:

- Dinamik impedans moslashish yangi energiya cheklanish zararlarini 22% ga pasaytiradi.

- Phaseshift garmoniklarni kamaytiradi, IEC 61000-4-7 standartiga mos keladi.

- Vakuum distillatsiyasi izolyatsiya moyining 95% ini qaytaradi.

• Aqlli transformatorlar shahar tarmog'idan turli holatlarga kengayadi:

- San'iyaviy IoT-da, 10kHz-tegishli arallashish sensorlari yuzg'ich turbinalarining reduktorlarida prognoz texnik xizmat ko'rsatishni amalga oshiradi.

- Chekara o'tkazadigan energiya koridorlari blockchain orqali transactive energiya uchun substantsiyalarni ishlatadi.

- Qishloq microgrids MPPT bilan solishtirilgan transformatorlarni qo'llab, 98.5% effektivlikka erishadi.

• Aqlli transformatorlar energiya ishlatishni optimallashtiradi:

- Digital twins 120% overload thermal profiles ni simulyatsiya qiladi.

- AI-driven load forecasting 97% aniqlikka erishadi, overload risks ni kamaytiradi.

- LoRaWAN wireless mesh 15km gacha distributed monitoring uchun qamrab oladi.