GIS-spänningsomvandlare för intelligenta drift- och underhållslösningar: IoT-baserat prediktivt underhållssystem

1.Utmaningar:​​
Traditionella spänningsomvandlare (VT) inuti GIS-utrustning kräver ofta manuella inspektioner med hög frekvens, vilket ger upphov till tre kärnpunkter för smärta:

• ​Fördröjd identifiering av potentiella fel:​​ Den inneslutna gasisoleringen (GIS) gör det svårt att visuellt upptäcka eller hitta tidiga felindikatorer som intern partiell utsläpp (PD), små fall i SF6-gastäthet och ovanliga temperaturhöjningar med konventionella metoder.
• ​Låg svarseffektivitet:​​ Långa cykler för manuella inspektioner (veckor/månader) innebär att plötsliga fel som isoleringsgenombrott eller gasläckage ofta inträffar utan varning, vilket leder till oplanerade driftstopp.
• ​Höga O&M-kostnader:​​ Preventiva tester och rutinunderhåll kräver betydande mängd personal och resurser, med risker för både över- och underunderhåll.

​2. Lösning: IoT-baserat prediktivt underhållssystem​
För att hantera dessa utmaningar etablerar denna lösning ett intelligent övervakningsnätverk som täcker hela livscykeln för GIS-VT:

​​(1) Omfattande sensorlag:​​

• ​Precis placering:​​ Integrera/fästa högprecisionssensorer vid viktiga VT-noder (t.ex. högspänningskopplingar, nära mellanrum, gaskompartement):
• Partiella utsläpp (PD)-sensorer: Högfrekventa CT eller ultrahögfrekventa (UHF) sensorer upptäcker realtidsbaserade signaler om isoleringsdegradering.
• Gastäthets- och fuktighetsmätare: Spårar kontinuerligt förändringar i SF6-gasens tryck, täthet och fuktighet.
• Temperaturmätare: Övervakar ovanliga temperaturhöjningar vid ledningskopplingar och behållare.
• ​Tillförlitlig transmission:​​ Sensorinformation skickas i realtid via IoT-gateways integrerade i enheter med industriella trådlösa/fiberoptiska nätverk till en molnbaserad övervakningsplattform, vilket säkerställer dataaktualitet och integritet.

​​(2) AI-drivna analytiska plattform:​​

• ​Stordatafusion:​​ Plattformen integrerar realtidsövervakningsdata med flerdimensionell information som historiska drifts-/underhållsrekord, felregister för liknande utrustning och miljöförhållanden (belastning, temperatur).
• ​AI-diagnosmotor:​​
• Egenskapsutvinning: Identifierar automatiskt PD-mönster (t.ex. flytande utsläpp, ytutsläpp), gasläckagetrendkurvor och temperaturavvikelsekorrelationskartor.
• Djupinlärningsprediktion: Använder algoritmer som LSTM och Random Forest för att bygga felprognosmodeller, kvantitativt bedömer komponenternas hälsotillstånd (HI) och återstående användbar livslängd (RUL).
• Prisvärt förevarning: Predicerar kritiska fel som "ytutsläppsförändring på isolator" eller "gas mikroläckage på grund av åldrande tätning" minst 7 dagar i förväg, med en förevarningsnoggrannhet som överstiger 92%.

​​(3) Visualiserad O&M-instrumentpanel:​​

• ​Panoramvis visualisering:​​ Ger översikter över hälsotillståndet på flera nivåer (GIS-utrustning, båge, individuell VT), stödjer enkelhantering av tillgångsrekord, realtidsdata, historiska trender och alarminformation.
• ​Intelligent arbetsorderdistribution:​​ Genererar och distribuerar precisa underhållsarbetsorder baserat på varningsnivåer och prognosresultat (t.ex. "Fas A VT: Rekommenderar PD-omtestning och tätningkontroll inom 3 dagar"), optimerar resursallokering.
• ​Kunskapsackumulering:​​ Genererar automatiskt felanalysrapporter, bygger kontinuerligt en O&M-kunskapsbas och driver modelloptimering.

​3. Nyckelbenefit​

​4. Referensfall​

• ​500kV-hubbstation GIS-utrustningskluster:​​ Efter systeminstallationen lyckades ge tidiga varningar för 3 potentiella VT-isoleringsfel (2 flytande utsläpp, 1 gaskompartements tätningssvikten), med leadtimes på 8-14 dagar, undvek betydande ekonomiska förluster. Årliga underhållskostnader minskade med 28%, och frekvensen av tvingade driftstopp för utrustning sjönk till noll.