โซลูชันสวิตช์เกียร์แรงดันสูงกัซอินซูล레이เต็ด (HV GIS) แบบอัจฉริยะ

1. ความท้าทาย

1.1 ข้อจำกัดโครงสร้างของ HV GIS​
เนื่องจากโครงสร้างที่มีการรวมกันอย่างมากและปิดสนิทของอุปกรณ์ HV GIS (ซึ่งมักถูกเปรียบเทียบว่าเป็น "กล่องดำ") ปัญหาภายใน เช่น การคลายตัวของตัวต่อและสายไฟที่ไม่ดี เป็นเรื่องยากที่จะตรวจพบโดยใช้วิธีการแบบเดิม ๆ ตัวอย่างเช่น สถิติจากบริษัทจ่ายไฟฟ้าชางจี้ในซินเจียงระบุว่า 29% ของอุปกรณ์ HV GIS ที่เกิดปัญหามาจากการต่อตัวต่อที่ไม่ดี วิธีการแบบเดิม ๆ อาศัยการถอดแยกหรือการพิจารณาตามประสบการณ์ ทำให้มีประสิทธิภาพต่ำและเสี่ยงต่อการตรวจไม่ครบถ้วน

1.2 ความซับซ้อนในการบำรุงรักษา HV GIS​
การตรวจสอบห้อง HV GIS ด้วยมือต้องการการตัดไฟและมีความเสี่ยง เช่น การขาดอากาศหายใจหรือบาดเจ็บจากเครื่องจักรเนื่องจากพื้นที่แคบ (เช่น ขนาดเส้นผ่านศูนย์กลางเพียง 50-80 ซม.) นอกจากนี้ ส่วนประกอบของ HV GIS เช่น ห้องดับอาร์ค มีมาตรฐานความสะอาดสูงมาก การดำเนินการด้วยมืออาจทำให้เกิดการปนเปื้อน นำไปสู่การเสียหายครั้งที่สอง

1.3 ความท้าทายในการจัดการข้อมูล HV GIS​
ระบบสวิตช์แรงดันสูงที่มีฉนวนก๊าซ (HV GIS) สร้างข้อมูลที่มาจากหลายแหล่งและแตกต่างกัน (เช่น สัญญาณการสั่นสะเทือน อุณหภูมิ ความดันแก๊ส) แต่ทางเข้าและโปรโตคอลที่ไม่สอดคล้องกันระหว่างผู้ผลิตทำให้การรวมข้อมูลเป็นไปได้ยาก ขัดขวางการตรวจสอบแบบเรียลไทม์และการบำรุงรักษาแบบคาดการณ์

2. โซลูชันอัจฉริยะ

2.1 ระบบวินิจฉัยเฉพาะสำหรับ HV GIS​

• การวิเคราะห์การสั่นสะเทือนของ HV GIS: เครื่องมือ "GIS Electrical Contact Smart Identification Device" ที่พัฒนาโดยบริษัทจ่ายไฟฟ้าชางจี้ในซินเจียงใช้เซ็นเซอร์ความแม่นยำสูงในการจับสัญญาณการสั่นสะเทือนของตัวต่อ HV GIS ร่วมกับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจึงสามารถวินิจฉัยได้ด้วยความแม่นยำมากกว่า 90%
• การตรวจสอบหลายโหมดของ HV GIS: รวมพารามิเตอร์ เช่น อุณหภูมิ HV GIS ความหนาแน่นของแก๊ส และการปล่อยประจุบางส่วน เพื่อสร้างโมเดลสุขภาพของอุปกรณ์ ทำให้สามารถเตือนภัยล่วงหน้าได้

2.2 การเปลี่ยนแปลงดิจิทัลของ HV GIS​

• ส่วนประกอบ HV GIS แบบโมดูลาร์: สถานีย่อยจิงจวง 110 กิโลโวลต์ในชางโจวลดการเชื่อมต่อภายในของ HV GIS ลง 90% โดยติดตั้งเซ็นเซอร์ใยแก้วนำแสงและโมดูลอัจฉริยะ
• AI สำหรับการบำรุงรักษา HV GIS: แพลตฟอร์มเช่น "DeepSeek+iData" ของ Southern Digital ทำการรายงานสถานะของ HV GIS แบบอัตโนมัติผ่าน NLP และการสร้างคำสั่ง

 3. ความสำเร็จ

​3.1 การพัฒนาประสิทธิภาพของ HV GIS​
ภายหลังจากการอัปเกรดด้วยระบบอัจฉริยะ บริษัทจ่ายไฟฟ้าชางจี้ในซินเจียงลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษา HV GIS ลง 40% และเวลาในการตรวจสอบลง 50% หุ่นยนต์ทำความสะอาด HV GIS ของบริษัทส่งไฟฟ้าเมืองหนิงโบที่ลดจุดที่ไม่สามารถตรวจสอบได้ในกระบอกสูบลง 80%

3.2 การปฏิวัติวงจรชีวิตของ HV GIS​
ดิจิทัลทวินและอัลกอริทึม AI ทำให้สามารถตรวจสอบแบบคาดการณ์สำหรับระบบ HV GIS ขยายอายุการใช้งานประมาณ 20% และลดการหยุดทำงานที่ไม่ได้วางแผนไว้