
1.Sfide:
I tradizionali trasformatori di tensione (VT) all'interno delle apparecchiature GIS spesso richiedono ispezioni manuali ad alta frequenza, presentando tre punti di dolore principali:
- Rilevamento ritardato di potenziali guasti: La struttura chiusa a gas isolante (GIS) rende difficili da rilevare o individuare visivamente indicatori precoci di guasto come la scarica parziale (PD) interna, piccole diminuzioni della densità del gas SF6 e aumenti anomali di temperatura mediante metodi convenzionali.
- Efficienza di risposta bassa: Cicli di ispezione manuale lunghi (settimane/mesi) significano che guasti improvvisi come il cedimento dell'isolamento o perdite di gas spesso si verificano senza preavviso, causando interruzioni non pianificate.
- Costi elevati di O&M: I test preventivi e la manutenzione regolare consumano una quantità significativa di risorse umane e materiali, con rischi sia di sovramanutenzione che di sottomanutenzione.
2. Soluzione: Sistema di manutenzione predittiva basato su IoT
Per affrontare queste sfide, questa soluzione stabilisce una rete di monitoraggio intelligente che copre l'intero ciclo di vita dei GIS-VT:
(1) Strato di sensoristica complessivo:
- Distribuzione precisa: Incorpora/attacca sensori ad alta precisione ai nodi chiave dei VT (ad esempio, connessioni ad alta tensione, vicino a separatori, corpo del compartimento di gas):
- Sensori di scarica parziale (PD): Sensori CT ad alta frequenza o UHF (Ultra-High-Frequency) rilevano in tempo reale i segnali di degradazione dell'isolamento.
- Sensori di densità e umidità del gas: Tracciano continuamente le variazioni di pressione, densità e contenuto di umidità del gas SF6.
- Sensori di temperatura: Monitorano i punti di aumento anormale di temperatura nelle connessioni dei conduttori e nelle custodie.
- Trasmissione affidabile: I dati dei sensori vengono trasmessi in tempo reale tramite gateway IoT integrati nei dispositivi utilizzando reti wireless/fibra ottica di livello industriale verso una piattaforma di monitoraggio cloud, garantendo la tempestività e l'integrità dei dati.
(2) Piattaforma di analisi alimentata dall'IA:
- Fusione di big data: La piattaforma integra i dati di monitoraggio in tempo reale con informazioni multidimensionali come registri storici di operazioni/manutenzione, database di guasti di apparecchiature simili e condizioni ambientali (carico, temperatura).
- Motore diagnostico IA:
- Estrazione di caratteristiche: Identifica automaticamente schemi di PD (ad esempio, scariche galleggianti, scariche superficiali), curve di tendenza di perdita di gas e mappe di correlazione di anomalie termiche.
- Predizione con apprendimento profondo: Utilizza algoritmi come LSTM e Random Forest per costruire modelli di previsione di guasti, valutando quantitativamente gli indici di salute dei componenti (HI) e la vita utile rimanente (RUL).
- Allarme precoce preciso: Prevede guasti critici come "degradazione della scarica superficiale dell'isolatore" o "microperdita di gas dovuta all'invecchiamento dell'anello di tenuta" almeno 7 giorni in anticipo, con un tasso di accuratezza degli allarmi precoci superiore al 92%.
(3) Dashboard O&M visualizzato:
- Visualizzazione panoramica: Fornisce panorami dello stato di salute a più livelli (apparecchiatura GIS, cella, singolo VT), supportando la gestione one-stop di registri di asset, dati in tempo reale, tendenze storiche e informazioni di allarme.
- Dispatch intelligente degli ordini di lavoro: Genera e invia ordini di manutenzione precisi in base ai livelli di allarme e ai risultati delle previsioni (ad esempio, "VT fase A: Si consiglia di ripetere il test PD e l'ispezione della tenuta entro 3 giorni"), ottimizzando l'allocazione delle risorse.
- Accumulo di conoscenze: Genera automaticamente rapporti di analisi dei guasti, costruisce continuamente una base di conoscenze O&M e guida l'ottimizzazione del modello.
3. Benefici chiave
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Indicatore
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Miglioramento
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Valore realizzato
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Affidabilità dell'apparecchiatura
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≥40% riduzione del tasso di guasti improvvisi
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Previene interruzioni importanti, garantisce la stabilità del back-bone della rete
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Efficienza O&M
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35% riduzione degli ordini di riparazione non pianificati
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Il personale si concentra su aree critiche, l'efficienza è moltiplicata
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Costi O&M
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≥25% riduzione dei costi O&M complessivi
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Riduce ispezioni inefficaci e sovramanutenzione, ottimizza l'inventario di pezzi di ricambio
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Disponibilità dell'apparecchiatura
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≥99,9% disponibilità complessiva annuale
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Supporta gli obiettivi di alta affidabilità dell'approvvigionamento di energia della rete
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Decision making
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Decisioni precise basate sui dati
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Passa dalla "manutenzione programmata" alla "manutenzione precisa", estende la vita dell'apparecchiatura
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4. Caso di riferimento
- Cluster di apparecchiature GIS della sottostazione hub a 500kV: Dopo lo schieramento del sistema, ha fornito con successo avvisi anticipati per 3 potenziali guasti di isolamento dei VT (2 scariche galleggianti, 1 anomalia di sigillatura del compartimento di gas), con tempi di anticipo di 8-14 giorni, evitando significative perdite economiche. I costi di manutenzione annuali sono stati ridotti del 28%, e la frequenza di interruzioni forzate dell'apparecchiatura è scesa a zero.