حل الصيانة الذكية والتشغيل للمحول الكهربائي في نظام المعلومات الجغرافية: نظام الصيانة التنبؤية المستند إلى إنترنت الأشياء
1.تحديات:
غالباً ما تتطلب المحولات الكهربائية التقليدية (VTs) داخل معدات GIS فحوصات يدوية عالية التردد، مما يؤدي إلى ثلاثة نقاط ألم رئيسية:
- تأخير في اكتشاف الأعطال المحتملة: الهيكل المغلق المعزول بالغاز (GIS) يجعل من الصعب اكتشاف مؤشرات العطل المبكرة مثل الانبعاث الجزئي الداخلي (PD)، وانخفاض ضغط غاز SF6 البسيط، وارتفاع درجة الحرارة غير الطبيعي عن طريق الطرق التقليدية.
- كفاءة الاستجابة المنخفضة: دورة الفحص اليدوي الطويلة (أسابيع/شهور) تعني أن الأعطال المفاجئة مثل انهيار العزل أو تسرب الغاز غالباً ما تحدث دون تحذير، مما يؤدي إلى انقطاعات غير مخططة.
- التكلفة العالية للصيانة والتشغيل (O&M): الاختبارات الوقائية والصيانة الروتينية تستهلك قدرًا كبيرًا من الجهد والموارد، مع مخاطر كل من الصيانة الزائدة والصيانة الناقصة.
2. الحل: نظام الصيانة التنبؤية المستند إلى إنترنت الأشياء (IoT)
لحل هذه التحديات، يقوم هذا الحل بإنشاء شبكة رصد ذكي تغطي دورة حياة VTs-GIS بأكملها:
(1) طبقة الاستشعار الشاملة:
- النشر الدقيق: تضمين/ربط أجهزة استشعار ذات دقة عالية في العقد الرئيسية لـ VTs (مثل: الاتصالات ذات الجهد العالي، بالقرب من المسافات، جسم حجرة الغاز):
- أجهزة استشعار الانبعاث الجزئي (PD): أجهزة استشعار CT عالية التردد أو UHF (Ultra-High-Frequency) تكتشف إشارات تدهور العزل في الوقت الحقيقي.
- أجهزة استشعار كثافة الغاز والرطوبة: تتتبع باستمرار تغيرات ضغط وكثافة ونسبة الرطوبة في غاز SF6.
- أجهزة استشعار درجة الحرارة: تراقب النقاط التي تشهد ارتفاعاً غير طبيعي في درجة الحرارة في اتصالات الموصلات والحواجز.
- النقل الموثوق: يتم نقل بيانات الأجهزة الاستشعار في الوقت الحقيقي عبر بوابات IoT مضمنة في الأجهزة باستخدام شبكات لاسلكية أو بصرية صناعية إلى منصة رصد سحابية، مما يضمن توقيت البيانات وسلامتها.
(2) منصة التحليل القائمة على الذكاء الاصطناعي (AI):
- دمج البيانات الضخمة: تقوم المنصة بتجميع بيانات الرصد في الوقت الحقيقي مع المعلومات متعددة الأبعاد مثل السجلات التاريخية للتشغيل والصيانة، قواعد بيانات الأعطال للمعدات المماثلة، والظروف البيئية (الحمل، درجة الحرارة).
- محرك التشخيص القائم على الذكاء الاصطناعي (AI):
- استخراج الخصائص: يحدد تلقائيًا أنماط PD (مثل: الانبعاثات العائمة، الانبعاثات السطحية)، منحنيات اتجاه تسرب الغاز، وخرائط الارتباط بين الشذوذ في درجة الحرارة.
- التنبؤ العميق: يستخدم خوارزميات مثل LSTM وRandom Forest لبناء نماذج التنبؤ بالأعطال، وتقييم كمية مؤشرات صحة المكونات (HI) والحياة المفيدة المتبقية (RUL).
- التحذير المبكر الدقيق: يتنبأ بالأعطال الحرجة مثل "تدهور الانبعاث السطحي للعازل" أو "تسرب الغاز الدقيق بسبب الشيخوخة للحلقة الختمية" قبل 7 أيام على الأقل، بمعدل دقة تجاوز 92%.
(3) لوحة الرصد والصيانة المرئية:
- التصوير panorami: يقدم نظرة عامة على حالة الصحة في مستويات متعددة (معدات GIS، الحيز، VT الفردية)، ويدعم إدارة واحدة للسجلات الأصولية، والبيانات في الوقت الحقيقي، والاتجاهات التاريخية، ومعلومات الإنذارات.
- إرسال أوامر العمل الذكي: يولد ويرسل أوامر عمل صيانة دقيقة بناءً على مستويات الإنذار والنتائج التنبؤية (مثل: "VT المرحلة A: يُنصح بإعادة اختبار PD وفحص الختم خلال 3 أيام")، مما يحسن تخصيص الموارد.
- تراكم المعرفة: يولد تقارير تحليل الأعطال تلقائيًا، ويقوم ببناء قاعدة معرفية للصيانة والتشغيل بشكل مستمر، ويحرك تحسين النموذج.
3. الفوائد الرئيسية
|
مؤشر |
تحسين |
القيمة المحققة |
|
موثوقية المعدات |
≥40% تخفيض في معدل الفشل المفاجئ |
منع الانقطاعات الكبرى، ضمان استقرار العمود الفقري للشبكة |
|
كفاءة الصيانة والتشغيل (O&M) |
35% تخفيض في أوامر الإصلاح غير المخطط لها |
تركيز الموظفين على المناطق الحرجة، زيادة الكفاءة |
|
تكلفة الصيانة والتشغيل (O&M) |
≥25% تخفيض في تكلفة O&M الكلية |
تخفيض الفحوصات غير الفعالة والصيانة الزائدة، تحسين مخزون القطع الغيار |
|
توفر المعدات |
≥99.9% توفر سنوي شامل |
دعم أهداف موثوقية التزويد الكهربائي العالية للشبكة |
|
اتخاذ القرار |
قرارات دقيقة قائمة على البيانات |
الانتقال من "الصيانة المجدولة" إلى "الصيانة الدقيقة"، تمديد عمر المعدات |
4. حالة مرجعية
- عنقود معدات GIS لمحطة التحويل المركزية 500kV: بعد نشر النظام، تم توفير تحذيرات مبكرة لأثلاث أعطال محتملة في العزل لـ VTs (2 انبعاثات عائمة، شذوذ في ختم حجرة الغاز)، مع وقت مسبق يتراوح بين 8-14 يومًا، مما يتجنب خسائر اقتصادية كبيرة. تم تخفيض تكاليف الصيانة السنوية بنسبة 28٪، وتراجعت تكرار الانقطاعات القسرية للمعدات إلى الصفر.
