Интеллектуальное обновление и эффективное решение для технического обслуживания трансформаторов передачи

1. Предыстория и проблемы​
Некоторые трансформаторы в текущих энергетических сетях сталкиваются с значительными проблемами. С одной стороны, стареющее оборудование с продленным сроком эксплуатации демонстрирует постепенное ухудшение технических характеристик, надежности и безопасности. С другой стороны, традиционные ручные проверки и периодическое обслуживание неэффективны, отставая в обнаружении потенциальных неисправностей. Обслуживание характеризуется высокими затратами, трудностями в эксплуатации и проблемами локализации неисправностей. Это стало бутылочным горлышком, ограничивающим эффективность, безопасность и стабильность сети. Поэтому необходимо продвигать модернизацию оборудования и глубокую интеграцию методов интеллектуального обслуживания.

​2. Решение: Двойная стратегия для модернизации оборудования и интеллектуального обслуживания​
Это предложение использует стратегию, сочетающую "модернизацию оборудования" и "программную поддержку", чтобы всесторонне улучшить производительность, надежность и эффективность обслуживания трансформаторов за счет систематического внедрения новых технологий.

​2.1 Основные модернизации оборудования​

• ​Продвижение переключателей нагрузки (OLTC):​​ Постепенно заменяйте стареющие или неинтеллектуальные трансформаторы с фиксированными выводами. OLTC автоматически регулирует соотношение напряжений в реальном времени во время работы, реагируя на колебания сети. Это значительно повышает стабильность и качество напряжения, превосходя традиционные трансформаторы при управлении изменениями нагрузки и интеграции возобновляемых источников энергии, и снижает риски повреждения оборудования или отключения нагрузки из-за нестабильности напряжения.
• ​Применение газоизолированного коммутационного оборудования (GIS):​​ Приоритизируйте GIS над традиционным воздушно-изолированным коммутационным оборудованием (AIS) в новых или реконструктивных проектах. GIS объединяет выключатели, разъединители, заземляющие выключатели, трансформаторы и ограничители перенапряжения в герметичные металлические корпуса, заполненные изоляционным газом. Ключевые преимущества включают:
• ​Экономия пространства:​​ Занимает только 10%-30% площади AIS, оптимизируя использование земли подстанций — идеально для городских центров, территорий с ограниченной землей или подземных объектов.
• ​Устойчивость к окружающей среде:​​ Герметичная конструкция защищает от пыли, влажности, солевого тумана и загрязнения, минимизируя риски внешних неисправностей и адаптируясь к суровым климатическим условиям.
• ​Высокая надежность и безопасность:​​ Значительно снижает риски дуговых пробоев и взрывов; частота отказов намного ниже, чем у AIS. Уменьшаются объемы работ по обслуживанию, что повышает безопасность персонала и оборудования.
• ​Низкий уровень шума и ЭМП:​​ Металлическая защита минимизирует операционный шум и электромагнитные помехи, снижая воздействие на окружающую среду.

​2.2 Интеллектуальная система мониторинга состояния​

• ​Онлайн-мониторинг анализа растворенных газов (DGA):​​ Служит ключевым сенсорным слоем. Встроенные анализаторы, установленные в масляных цепях, непрерывно контролируют концентрации и тенденции растворенных газов (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂).
• ​Ценность:​​ Типы газов, их концентрации и скорость образования служат чувствительными "отпечатками пальцев", отражающими скрытые неисправности (например, термическое разложение, частичные/дуговые разряды, перегрев масла). Используя аналитические модели (например, треугольник Дюваля, коэффициенты Роджерса), система автоматически оценивает состояние здоровья, обеспечивая ранние и точные предупреждения о неисправностях (например, перегрев витков, неисправности заземления сердечника, деградация изоляции), переходя от реактивного ремонта к предиктивному обслуживанию, чтобы предотвратить катастрофические отказы.

​2.3 Интеллектуальное управление обслуживанием, основанное на AI​

• ​Единая платформа данных:​​ Интегрирует многопрофильные данные (DGA, частичные разряды, ток сердечника, температура/уровень масла, потери в изоляторах), записи оборудования, историю обслуживания и операционные данные (нагрузка, напряжение, температура окружающей среды) для создания цифрового двойника трансформатора.
• ​Анализ больших данных:​​ Использует методы добычи данных для корреляции данных мониторинга с состоянием оборудования, создавая базовые модели и выявляя аномалии (особенно в параметрах DGA).
• ​Диагностика и принятие решений на основе AI:​​
• ​Диагностика и локализация неисправностей:​​ Алгоритмы машинного обучения (например, DNN, SVM, случайный лес) обучаются на исторических данных о неисправностях и экспертных знаниях. В сочетании с данными в реальном времени модели интеллектуально определяют типы неисправностей (например, тепловые против электрических) и локализуют их источники (например, витки, сердечник, переключатели нагрузки), способствуя быстрому устранению неисправностей.
• ​Оценка состояния и прогнозирование срока службы:​​ AI синтезирует многомерные данные для количественной оценки показателей состояния (например, индекс здоровья) и прогнозирования оставшегося срока службы, направляя решения о замене.
• ​Предупреждения о рисках и оптимизация обслуживания:​​ Системы автоматически оценивают уровни риска и отправляют предупреждения. Алгоритмы оптимизации предлагают персонализированные стратегии обслуживания (например, планирование отключений, приоритизация задач) на основе риска, критичности и ресурсов. Подтвержденные неисправности вызывают автоматические протоколы ремонта.
• ​База знаний экспертов:​​ Встроенные графы знаний и экспертные системы структурируют доменные знания и стандарты, поддерживают объяснимые решения AI и повышают доверие.

​3. Ожидаемые выгоды​

1. ​Повышенная интеллектуальность:​​ Комбинирует интеллектуальное оборудование (автоматическая регулировка OLTC), датчики и AI для обеспечения "самовосприятия, самодиагностики, самостоятельного принятия решений, самооптимизации."
2. ​Улучшенная надежность:​​ Более высокая врожденная надежность GIS/OLTC; мониторинг на основе AI снижает количество неплановых отключений, предотвращая отказы.
3. ​Повышенная безопасность:​​ Конструкция GIS и интеллектуальный мониторинг снижают риски взрывов и пожаров; раннее вмешательство в случае неисправностей предотвращает аварии.
4. ​Снижение затрат на обслуживание:​​ Снижает частоту ручных проверок; обслуживание на основе состояния исключает чрезмерное или недостаточное обслуживание и оптимизирует ресурсы и запасные части; профилактические меры снижают расходы на ремонт.
5. ​Эффективность использования ресурсов:​​ GIS экономит землю; интеллектуальное обслуживание повышает использование оборудования и персонала.
6. ​Продление срока службы:​​ Прогнозное управление здоровьем замедляет старение изоляции и ухудшение производительности, продлевая срок службы.

​4. Рекомендации по внедрению​

• ​Поэтапное внедрение:​​ Приоритизируйте стареющее оборудование, критические подстанции и городские центры нагрузки.
• ​Стандартизация в первую очередь:​​ Разработайте единые спецификации для выбора оборудования, установки датчиков, протоколов данных, интерфейсов платформы и моделирования AI.
• ​Интеграция данных:​​ Преодолейте разобщенность, объединив данные мониторинга и управления на единой платформе.
• ​Трансформация рабочей силы:​​ Обучите персонал интеллектуальному мониторингу, анализу данных и диагностике на основе AI, чтобы перейти к работе, основанной на данных, и сотрудничеству человека и AI.
• ​Постоянное улучшение:​​ Итеративно совершенствуйте модели AI и стратегии, используя обратную связь от эксплуатации.