GIS Spannungstransformator: Digitales Zwillings- und adaptives Steuerungssystem

Kernherausforderung: Die Integration neuer Energiequellen in das Netz verstärkt die Netzdynamik, die Leistung traditioneller Spannungstransformatoren erreicht kritische Grenzen​
Die Integration großflächiger fluktuierender Energiequellen (z.B. Wind und Sonne) stellt unvorhergesehene Anforderungen an die Empfindlichkeit, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit von Netzsicherheitssystemen. Traditionelle GIS-Spannungstransformatoren (VTs) zeigen kritische Einschränkungen:
• ​Reaktionsverzögerung: Begrenzt durch feste Abtastraten (in der Regel ≤1kHz) und lineare Verarbeitungslogik, haben sie Schwierigkeiten, hochfrequente, periodisch nicht wiederkehrende Netzanomalien (z.B. Spannungsabfälle, harmonische Verzerrungen) in Echtzeit zu erfassen.
• ​Entscheidungsbeschränkungen: Einseitige Schutzstrategien können sich nicht an komplexe Netzszenarien anpassen, die durch erneuerbare Energien verursacht werden, was zu Fehlfunktionen (Überreaktion) oder Versagen (Fehlerreaktion) führt und die Sicherheit und Effizienz des Netzes gefährdet.

​Lösung: Smarte Sensortechnologie + datengetriebener GIS-VT-Entscheidungsprozess​
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, schlagen wir eine fortschrittliche Lösung vor, die digitale Zwillinge und adaptive Steuerung integriert:

1. ​Vollständiges digitales Zwillingsmodell:
   Erstellt ein hochpräzises digitales Spiegelbild basierend auf der physischen Struktur, den elektromagnetischen Eigenschaften und den Betriebsumgebungsdaten des GIS-VT.
   Kernbreakthrough: Integriert Hochgeschwindigkeitsmessdaten (Temperatur, Druck, Vibration, Leckageüberwachung) mit Echtzeitelektrikdatenströmen, um den physischen Zustand des GIS-VT im virtuellen Raum dynamisch abzubilden.
2. ​Intelligenter adaptiver Abtastmechanismus:
   Analysiert kontinuierlich die Netzbedingungen über den digitalen Zwilling. Bei Erkennung von hochdynamischen Ereignissen (z.B. Schaltvorgänge, Fehleranstiege oder extreme Fluktuationen erneuerbarer Energien) wird die Abtastrate auf Millisekunden-Niveau (1kHz → 100kHz) erhöht, um Transienten aufzuzeichnen.
   Während stabiler Bedingungen werden die Raten automatisch reduziert, um Ressourcen für Edge-Computing und Kommunikationsbandbreite zu optimieren.
3. ​Echtzeit-Entscheidungshub mit Edge-Computing:
   Eingebettete industriegrade Edge-Computing-Knoten führen Maschinenlernalgorithmen und Fehlersignatur-Matching aus.
   Ultra-schnelle Fehlerortung: Erreicht eine Fehlerortungsgenauigkeit von ≤5ms unter Verwendung von hochfrequent abgetasteten Daten.
   Adaptives Schutzstrategiewechseln: Stellt dynamisch die optimale Schutzlogik basierend auf identifizierten Fehlertypen (Kurzschluss, Inselbildung, harmonische Oszillation usw.) und Netzbedingungen (hohe Anteile erneuerbarer Energien/schwaches Netz) bereit, um einen „sense-identify-strategy self-optimization“-geschlossenen Kreislauf zu ermöglichen.

​Erzielte Werte: Ermöglicht eine zukunftsfähige, hochresiliente Netzstruktur​
• ​Ultra-schnelle Reaktion: Die Detektion transitorischer Spannungen und die Reaktionsgeschwindigkeit des Schutzsystems werden um mindestens 300% verbessert, wodurch eine robuste „erste Verteidigungslinie“ für große Netze etabliert wird.
• ​Zuwachs an Zuverlässigkeit: Der Fehlfunktionsrate des Schutzsystems wird um mindestens 45% reduziert, wodurch unnötige Stillstandsverluste minimiert werden.
• ​Unterstützung hoher Anteile erneuerbarer Energien: Bietet zuverlässige Sensorik und adaptive Schutzfähigkeiten für volatilere, energiereiche Szenarien, um den Energietransfer zu beschleunigen.
• ​Intelligentes O&M: Vorhersagemaintenance, getrieben durch digitale Zwillinge, verbessert erheblich die Verfügbarkeit und Lebenszyklusmanagementeffizienz des GIS.