راه‌حل بهینه‌سازی نگهداری: ترانسفورماتورهای جریان بی‌سیم مجهز به اینترنت اشیا برای نظارت پیش‌بینی کننده سلامت و عملکرد

چالش هدف:​ حفظ عملکرد قابل اعتماد و جلوگیری از خرابی‌های غیرمنتظره ترانسفورماتورهای جریان (CTs) خارجی، به ویژه در زیرстанسیون‌های دورافتاده با دسترسی محدود فنی‌دانان، ریسک‌های عملیاتی قابل توجه و هزینه‌های نگهداری بالا را به همراه دارد. بازرسی‌های دوره‌ای سنتی اغلب نادر، واکنش‌گرا هستند و ممکن است خطاهای در حال رخ دادن را گم کنند.

​دیدگاه راه‌حل:​​ نگهداری پیش‌بین و نظارت زنده از طریق IoT.​ این راه‌حل از حسگرهای یکپارچه و اتصال بی‌سیم برای نظارت مستمر بر پارامترهای حیاتی سلامت CT استفاده می‌کند که امکان پیش‌بینی داده‌محور خرابی‌های بالقوه (خرابی عایق، اشباع هسته) قبل از وقوع آن‌ها را فراهم می‌کند، که به طور قابل توجهی دowntime غیرمنتظره را کاهش می‌دهد و منابع نگهداری را بهینه می‌کند.

مؤلفه‌ها و ویژگی‌های اصلی راه‌حل

1. ​CT‌های خارجی هوشمند و مجهز به حسگر:​​
• ​حسگرهای دما یکپارچه:​​ به طور مستمر دماهای محیطی و نقاط داغ را نظارت می‌کنند. شناسایی گرم شدن نامتعارف ناشی از اتصال ضعیف، شرایط بارگذاری بیش از حد (خطر اشباع)، یا تخریب داخلی. ضروری برای مدل‌سازی حرارتی و پیش‌بینی طول عمر.
• ​حسگرهای رطوبت یکپارچه:​​ ورود رطوبت به داخل پوشش CT را ردیابی می‌کند. تشخیص زودهنگام خرابی‌های ختمه یا تعریق خرابی عایق (ردیابی، قوس الکتریکی) و خرابی‌های دی‌الکتریک را جلوگیری می‌کند. بسیار مهم برای CT‌های در محیط‌های سخت.
• ​حسگرهای تخلخل جزئی (PD) یکپارچه:​​ تخلخل‌های الکتریکی کم‌سطح در داخل سیستم عایق (فضاهای خالی، آلاینده‌ها، ردیابی سطحی) را تشخیص می‌دهد. PD یک شاخص اصلی خرابی آینده عایق است که اولین هشدار ممکن برای مداخله پیش‌گیرانه را فراهم می‌کند.
• ​طراحی مقاوم:​​ حسگرهای و الکترونیک‌های داخلی برای تحمل تنش‌های محیطی خارجی (UV، دماهای شدید، رطوبت، EMI) مشهود در محیط‌های زیرستانسیون سخت‌پوست شده‌اند.
2. ​انتقال داده‌های بی‌سیم و دور:​​
• ​مدم LoRaWAN/سلولی روی بورد:​​ زیرساخت کابلی پیچیده و گران‌قیمت را حذف می‌کند. از شبکه‌های بی‌سیم موجود استفاده می‌کند:
• ​LoRaWAN:​​ برای مکان‌های دور با نیازهای پهنای باند کمتر مناسب است. دامنه بلند (>10km)، مصرف انرژی کم (اجازه می‌دهد از گزینه‌های باتری/خورشیدی استفاده شود) و نفوذ سیگنال عالی را ارائه می‌دهد.
• ​سلولی (LTE-M/NB-IoT):​​ پوشش گسترده‌تری را در مکان‌هایی که LoRaWAN در دسترس نیست ارائه می‌دهد. برای مکان‌هایی که نیاز به نرخ‌های متوسط داده یا زیرساخت سلولی قابل اطمینان دارند مناسب‌تر است. شامل مکانیسم‌های پشتیبانی برای هشدارهای حیاتی است.
• ​ارتباط امن:​ انتقال داده‌های رمزگذاری شده (TLS/DTLS) برای حفاظت از داده‌های زیرساخت حیاتی.
3. ​پلتفرم تحلیل AI مبتنی بر ابر:​​
• ​تجمیع داده‌های مرکزی:​ داده‌های زنده و تاریخی از تمام CT‌های نصب شده را دریافت و به صورت ایمن ذخیره می‌کند.
• ​مدل‌های تشخیصی مبتنی بر AI:​​
• ​پیش‌بینی سلامت عایق:​ AI روندهای فعالیت PD، دما و رطوبت را همبسته می‌کند تا نرخ تخریب عایق و مدل‌های خرابی بالقوه را با اطمینان بالا پیش‌بینی کند. ناهماهنگی‌های ناچیزی که توسط هشدارهای آستانه گم می‌شوند را شناسایی می‌کند.
• ​ارزیابی خطر اشباع هسته:​ داده‌های موج اصلی جریان (هارمونیک‌ها، توانایی تشخیص DC offset) را همراه با دما تحلیل می‌کند تا ویژگی‌های مغناطیسی هسته را مدل‌سازی کند و خطرات اشباع بالقوه را تحت شرایط خاص شبکه پیش‌بینی کند.
• ​تشخیص ناهماهنگی:​ یادگیری ماشین خط‌های پایه منحصر به فرد برای هر CT ایجاد می‌کند. ناهماهنگی‌های ناچیز را در داده‌های حسگر که مشکلات در حال رخ دادن را نشان می‌دهند، حتی اگر هیچ پارامتری از آستانه هشدار عبور نکند (مانند افزایش ناچیز دما با الگوهای بار خاص) تشخیص می‌دهد.
• ​هشدارهای خودکار و اولویت‌بندی:​ هشدارهای قابل اقدام را بر اساس شدت دسته‌بندی می‌کند. وظایف نگهداری را بر اساس ارزیابی ریسک و زمان پیش‌بینی شده تا خرابی اولویت‌بندی می‌کند.
4. ​رابط کاربری (داشبوردها و گزارش‌گیری):​​
• ​بصره‌سازی زنده:​ داشبوردهای تعاملی وضعیت سلامت، خواندن حسگرها، روندها و هشدارها را برای تمام CT‌ها در شبکه در نقشه یا لیست نمایش می‌دهند.
• ​بینش‌های نگهداری پیش‌بین:​ تصاویر واضح از برآورد عمر مفید باقی‌مانده (RUL)، منحنی‌های احتمال خرابی و اقدامات توصیه شده (مانند "برنامه‌ریزی بازرسی در ۳ ماه آینده" یا "آزمون تشخیصی توصیه می‌شود") را ارائه می‌دهد.
• ​گزارش‌های وضعیت:​ تولید خودکار گزارش‌های دقیق وضعیت سلامت برای CT‌های خاص یا کل ناوگان.
• ​تحلیل تاریخی:​ ابزارهایی برای غواصی عمیق در داده‌های تاریخی برای تحلیل علت اصلی و مقایسه عملکرد.

حالت استفاده اصلی: نظارت و بهینه‌سازی زیرستانسیون‌های دورافتاده

• ​سناریو:​ زیرستانسیون‌های واقع در مناطق جغرافیایی دورافتاده (کوهستان، صحرا، شبکه‌های روستایی). بازدید فنی‌دانان نادر، گران‌قیمت و لجستیکی پیچیده است. نگهداری واکنش‌گرا پس از خرابی منجر به قطع برق طولانی می‌شود.
• ​مزایای راه‌حل:​​
• ​حذف بازدیدهای غیرضروری:​ از نگهداری مبتنی بر تقویم به نگهداری مبتنی بر وضعیت تغییر می‌کند. فقط فنی‌دانان را وقتی که واقعاً لازم است بر اساس پیش‌بینی‌های AI یا هشدارهای خاص اعزام می‌کند.
• ​جلوگیری از خرابی‌های فاجعه‌بار:​ تشخیص زودهنگام فعالیت PD در حال رخ دادن، ورود رطوبت یا ناهماهنگی‌های گرمایی اجازه می‌دهد قبل از خرابی فاجعه‌بار CT مداخله کنیم، از خسارات جانبی گران‌قیمت و قطع برق طولانی جلوگیری می‌کند.
• ​بهینه‌سازی منابع نگهداری:​ تمرکز زمان و بودجه فنی‌دانان نادر بر دارایی‌های با ریسک بالا که توسط تحلیل‌های پیش‌بینی شناسایی شده‌اند، قابلیت اطمینان کل شبکه را بهبود می‌بخشد.
• ​تشخیص دور:​ بینش عمیقی به وضعیت CT بدون نیاز به حضور فیزیکی برای تشخیص اولیه ارائه می‌دهد. متخصصان دور را قادر می‌سازد تا تیم‌های محلی را هدایت کنند.
• ​گسترش طول عمر دارایی:​ مدیریت پیشگیرانه شرایط تخریب CT (گرما، رطوبت) به حداکثر رسیدن عمر عملیاتی کمک می‌کند.

اعتبارات اصلی اجرایی

• ​پردازش لبه:​ فیلتراسیون ابتدایی، بوفرینگ و تشخیص اولیه ناهماهنگی‌ها به طور محلی روی ماژول CT انجام می‌شود تا انتقال داده‌های غیرضروری را به حداقل برساند و زمان پاسخ برای حوادث حیاتی را بهبود بخشد.
• ​انرژی:​ گزینه‌های CT-پرقدرت برای اتصال اصلی، با پشتیبانی باتری/خورشیدی برای حسگرها و هشدارهای حیاتی در حین قطع برق اصلی.
• ​امنیت سایبری:​ طراحی مقاوم که به استانداردهای صنعتی (IEC 62443، NERC CIP) پایبند است از اهمیت بالایی برخوردار است. بوت امن، ارتباط رمزگذاری شده، مدیریت ایمن دستگاه.
• ​قابلیت مقیاس‌پذیری:​ پلتفرم ابری طراحی شده برای مدیریت و پردازش داده‌های هزاران CT در یک شبکه بزرگ توزیع برق.
• ​یکپارچه‌سازی:​ API‌های باز امکان یکپارچه‌سازی با سیستم‌های مدیریت دارایی موجود (EAM/CMMS)، سیستم‌های SCADA و دریاچه‌های داده شرکتی برای دیدگاه یکپارچه را فراهم می‌کند.
• ​کالیبراسیون و اعتبارسنجی:​ روش‌های ثابت برای اعتبارسنجی دقت حسگرها و عملکرد مدل‌های AI در مقابل شرایط شناخته شده.