전력 변압기 및 개폐 장치에 대한 예측 유지 관리 분석

• 유틸리티 운영의 패러다임 전환: 시간 기반 예방 유지 관리에서 데이터 기반 유지 관리로 전환 예측 유지 관리 분석 운영 비용을 대략적으로 절감합니다. 25% 계획되지 않은 치명적인 가동 중단을 사실상 제거합니다..
• 포괄적인 시스템 아키텍처: 강력한 전략은 물리적인 요소를 통합합니다. IoT 센서, 보안 데이터 전송 게이트웨이, 폐쇄 루프 의사 결정 프로세스를 형성하기 위한 클라우드 기반 기계 학습 알고리즘.
• Transformer 상태 로직: 용존 가스 분석을 활용한 고급 분석 (DGA) 고장이 발생하기 몇 달 전에 아크 및 절연 성능 저하와 같은 초기 결함을 감지하는 부싱 모니터링.
• 개폐기 열 가시성: 지속적인 모니터링은 느슨한 연결 및 부스바 산화로 인한 급격한 열 폭주를 감지하여 수동 적외선 검사의 한계를 해결합니다..
• 기술 선택의 중요성: 고전압 환경용, 올바른 계측기 선택 - 특히 형광 광섬유 온도 센서—안전과 데이터 무결성에 매우 중요합니다. (섹션에 자세히 설명되어 있습니다. 5).

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목차

• 1. 예측 유지보수와 예방 유지보수의 차이점?
• 2. 전력 변압기에 예측 유지 관리 분석을 적용하는 방법?
• 3. 배전반 예방 유지 보수의 한계는 무엇입니까?
• 4. Analytics가 전원 케이블 및 회로 차단기를 모니터링하는 방법? (부품 참조 2)
• 5. 고전압에 가장 적합한 온도 센서? (부품 참조 2)
• 6. 자주 묻는 질문 (자주 묻는 질문(FAQ)) (부품 참조 2)
• 7. 제품문의 및 솔루션 (부품 참조 2)

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1. 예측 유지보수와 예방 유지보수의 차이점?

유틸리티 부문에서는, 유지 관리 전략 간의 구별은 단순히 의미론적인 것이 아닙니다.; 이는 운영 비용을 근본적으로 변화시킵니다. (운영비용) 및 자산 신뢰성 프로필. 기술적 차이점 이해, 구성요소, 구현 단계는 그리드 현대화를 위한 첫 번째 요구 사항입니다..

1.1 정의의 차이와 전략적 영향

예방적 유지보수 (오후) 정해진 일정에 따라 운영. 이 접근 방식은 구성 요소의 통계적 평균 수명에 의존합니다.. 예를 들어, 유틸리티가 강화될 수 있습니다 개폐 장치 연결 모든 12 실제 상태와 상관없이 몇 달 동안. 제한은 두 가지입니다.: 기능 장비가 불필요하게 오프라인 상태가 됨, 노동력 낭비 (유지보수로 인한 고장), 간격 사이에 발생하는 무작위 오류는 완전히 누락됩니다..

예측 유지 관리 (PdM), 상태 기반 유지 관리라고도 함 (CBM), 비침습적 테스트와 실시간 데이터를 통해 결정된 자산의 실제 상태에 따라 결정됩니다.. 예측 유지 관리 소프트웨어 추세를 분석하여 고장이 발생할 가능성이 있는 시기를 예측합니다.. 이를 통해 필요한 경우에만 유지 관리 일정을 계획할 수 있습니다., 잔여 내용연수 극대화 (규칙) 자산의.

1.2 예측 시스템의 핵심 구성요소

기능적 분석 생태계는 4개의 서로 다른 계층으로 구성됩니다.:

1. 물리적 감지 계층: 여기에는 산업 설비 설치가 포함됩니다. IoT 센서 장비 바로 위 또는 근처. 예에는 진동 가속도계가 포함됩니다., 온도 센서, 음향 방출 감지기, 및 변류기.
2. 통신 계층: 원시 데이터는 고전압 환경에서 중앙 서버로 전송되어야 합니다.. MQTT와 같은 프로토콜, 모드버스 TCP, 또는 IEC 61850 광섬유와 같은 물리적 매체를 통해 활용됩니다., LoRaWAN, 또는 4G/5G 네트워크.
3. 데이터 처리 및 분석 계층: 원시 데이터가 인텔리전스가 되는 곳입니다.. Edge 게이트웨이는 초기 필터링을 수행합니다., 클라우드 플랫폼이 적용되는 동안 기계 학습 알고리즘 수신 데이터를 기록 오류 패턴과 비교하기 위해.
4. 실행 가능한 인터페이스 레이어: 시스템은 경고를 대시보드로 출력하거나 전산화된 유지 관리 시스템으로 직접 출력합니다. (CMMS) 작업 주문을 실행하려면.

1.3 구현을 위한 세부 단계

배포 예측 유지 관리 솔루션 데이터 유효성을 보장하기 위해서는 구조화된 접근 방식이 필요합니다.:

단계 1: 자산 중요도 순위

모든 자산에 실시간 모니터링이 필요한 것은 아닙니다.. 엔지니어는 고장의 영향을 기준으로 장비를 분류해야 합니다.. 고전압 변압기 및 주 피더 개폐 장치는 일반적으로 중요도 A로 분류됩니다., 지속적인 모니터링에 대한 투자의 정당화.

단계 2: 기준선 확립

이상 감지가 발생하기 전에, 시스템은 배워야 한다 “정상.” 이는 일정 기간 동안 데이터를 수집하는 것을 포함합니다. (예를 들어, 30 일) 다양한 부하 조건에서. 이는 진동에 대한 표준 작동 서명을 설정합니다., 온도, 및 음향 프로필.

단계 3: 임계값 구성 및 편차 모니터링

알고리즘은 기준선으로부터의 편차를 추적합니다.. 예컨대, 만약에 발전기 베어링 진동 증가 15% 일주일 이상, 아직 ISO 표준 경보 한계에 도달하지 않았더라도 시스템은 이를 이상 현상으로 표시합니다..

단계 4: 예측 및 개입

시스템이 RUL을 계산합니다.. 유지 관리 팀이 알림을 받습니다.: “베어링 고장이 예상됨 45 날.” 이를 통해 팀은 예비 부품을 주문하고 사용량이 적은 시간에 가동 중단 일정을 계획할 수 있습니다..

1.4 이 전략을 채택하는 이유?

주요 동인은 경제적 효율성과 안전성입니다.. 통계에 따르면 예측 유지 관리 프로그램 장비 고장을 줄일 수 있습니다. 70% 유지 관리 비용이 절감됩니다. 25-30%. 더욱이, 수동 진단 검사의 필요성을 줄여 위험한 환경에서 기술자를 제거합니다..

2. 전력 변압기에 예측 유지 관리 분석을 적용하는 방법?

전력 변압기는 송배전 네트워크에서 가장 비싸고 중요한 노드입니다.. 여기서 실패하면 광범위한 정전이 발생하고 교체 비용과 환경 정화에 수백만 달러가 소요될 수 있습니다.. 변압기에 대한 분석은 화학 및 열 표시기에 중점을 둡니다..

2.1 용존 가스 분석 (DGA) 해석

변압기 결함을 예측하는 가장 신뢰할 수 있는 방법은 다음과 같습니다. 온라인 DGA 모니터링. 절연유나 종이가 열적, 전기적 스트레스로 인해 분해되는 경우, 그들은 특정 가스를 생성합니다. 분석 플랫폼은 이러한 가스의 변화율을 모니터링합니다.:

• 수소 (H2): 수소의 존재는 일반적으로 저에너지 전기 방전을 나타냅니다. (왕관) 아니면 물을 전기분해해서.
• 아세틸렌 (C2H2): 이는 중요한 지표입니다. 미량의 아세틸렌도 고에너지 아크를 암시합니다.. 예측 분석 소프트웨어 이 가스가 감지되면 즉시 우선순위가 높은 경보가 발동됩니다..
• 에틸렌 (C2H4): 오일의 고온 과열과 관련됨.

Duval Triangle에 이러한 가스를 표시하거나 Rogers Ratio 방법을 자동으로 사용하여, 시스템이 정확한 오류 유형을 진단합니다. (예를 들어, 열적 결함 < 700°C 대. 고에너지 방출) 사람의 개입 없이.

2.2 부싱 상태 모니터링

부싱 고장은 변압기 화재의 상당 부분을 차지합니다.. 예측 유지 관리 시스템 지속적으로 커패시턴스를 모니터링 (C1) 및 역률 (소델타) 부싱 절연 시스템의.

특수 센서가 부싱 테스트 탭에 연결됩니다.. 역률의 증가는 습기 침투 또는 절연 열화를 나타냅니다.. 용량이 이상으로 변하는 경우 5-10%, 이는 콘덴서 코어 내의 단락된 층을 나타냅니다.. 분석 엔진은 이러한 성능 저하 추세를 파악하여 절연 파괴 지점을 예측합니다..

2.3 열 모델링 및 부하 상관관계

변압기 온도는 부하 및 주변 조건에 따라 자연적으로 변동하기 때문에 정적 온도 임계값은 종종 불충분합니다.. 고급 분석 활용 동적 열 모델링.

시스템은 다음을 계산합니다. “이론온도” 현재 부하 전류 및 주변 기상 데이터를 기반으로. 그런 다음 이 이론적 값을 실제 판독값과 비교합니다. 최고 오일 온도 센서.

• 시나리오 A: 부하가 높다, 온도가 높다. (정상)
• 시나리오 B: 부하가 낮습니다, 하지만 기온은 여전히 ​​높다. (이상)

시나리오 B에서, 편차는 냉각 시스템의 고장을 나타냅니다. (팬 또는 펌프 고장) 또는 막힌 라디에이터, 권선 절연체가 열 노화를 겪기 전에 특정 유지 관리 점검을 촉구합니다..

3. 배전반 예방 유지 보수의 한계는 무엇입니까?

중압 및 고전압 개폐 장치는 전력 흐름을 제어하고 다운스트림 자산을 보호합니다.. 기계적으로 견고하면서도, 전기 연결 지점이 취약함. 전통적인 예방 유지보수 (주기적인 볼트 체결 및 IR 스캐닝) 상당한 사각지대가 있음.

3.1 정기점검의 사각지대

기존 유지 관리에는 1회에 한 번씩 패널을 여는 작업이 포함됩니다. 1-3 버스바 볼트를 청소하고 다시 조이는 데 수년. 그렇지만, 유지보수 1주일 후 열 순환 진동으로 인해 연결이 느슨해질 수 있습니다.. 이로 인해 결함이 발생할 수 있는 거의 3년의 공백이 발생합니다..

더욱이, 적외선 (그리고) 열화상 측정 창 한계가 있다. 직접적인 시선이 필요합니다. 현대식 금속 피복 배전반에서, 중요한 관절, 회로 차단기 접점, 케이블 종단은 종종 절연 장벽으로 막히거나 인클로저 내부 깊숙한 곳에 위치합니다., 외부 IR 카메라에 보이지 않게 만들기.

3.2 해결책: 지속적인 열 모니터링

예방에서 예측으로 전환하려면, 유틸리티는 지속적인 열 모니터링 시스템. 여기에는 영구적으로 설치된 센서를 버스바 조인트 및 차단기 접점에 직접 배치하는 작업이 포함됩니다..

분석의 초점은 다음과 같습니다.:

1. 절대온도: 접점이 정격 온도를 초과합니까? (예를 들어, 90℃)?
2. 차등 온도 (위상 간): A단계 비교, 비, 그리고 C. 동일한 부하에서 위상 B가 A와 C보다 10°C 더 높은 경우, 이는 Phase B의 고저항 연결을 나타냅니다..
3. 상승률: 부하 증가와 관련된 온도의 급격한 상승 감지, 진행된 산화를 나타내는.

3.3 부분 방전 (PD) 배전반에서의 감지

더위를 넘어, 절연 실패는 주요 위협입니다.. 부분방전 센서 (TEV 및 초음파) 절연 성능이 저하될 때 방출되는 고주파 펄스를 감지합니다..

예측 알고리즘은 펄스 반복률과 진폭을 분석합니다.. 그들은 다음을 구별할 수 있습니다.:

• 내부PD: 고체 단열재 내부의 공극 (매우 위험하다).
• 표면PD: 더러운 단열재 표면 추적 (청소가 필요하다).
• 왕관: 공중으로 배출 (종종 습도와 관련된).

습도 및 전압 수준에 따른 PD 활동의 추세를 파악하여, 시스템은 특정 유형의 절연 결함을 식별합니다., 플래시오버가 발생하기 전에 운영자가 구성 요소 교체를 위한 종료 일정을 계획할 수 있음.