Solution de Collaboration pour l'Isolation Rapide Intelligente et l'Auto-Réparation du Réseau pour les Transformateurs Haute Tension

Solution de Collaboration Intelligente pour l'Isolation Rapide et l'Auto-Réparation du Réseau pour les Transformateurs Haute Tension - Innovation Systématique Basée sur la Sensibilisation Multi-Sources, le Jumeau Numérique et la Défense Active

1. Contexte et Défis : Limites des Solutions Traditionnelles et Nouvelles Exigences

2. Philosophie Centrale : Construction d'un Système Collaboratif Quatre-Dimensionnel de "Sensibilisation-Décision-Exécution-Évolution"

3. Architecture de Solution Innovante

3.1 Couche de Sensibilisation Intelligente Totale : Permettre aux Transformateurs de "Parler et Avertir"

• Sensibilisation Holographique de l'État de l'Ontologie : Déployez des capteurs à réseau de Bragg à fibre (surveillance de la température/déformation des enroulements avec une précision de ±0,5°C), des capteurs de décharge partielle à ultra-haute fréquence (UHF) (capture des signaux de décharge de défaut d'isolation avec une résolution de niveau pC) et des capteurs d'accélération de vibration (identification du desserrage du noyau/impact de court-circuit avec une plage de réponse en fréquence de 0,1 à 10 kHz). Remplaçant les tests de chromatographie d'huile hors ligne traditionnels, cela permet un échantillonnage au niveau milliseconde et une sensibilisation au niveau micro-dégâts des paramètres clés.
• Sensibilisation Dynamique de l'Environnement de Fonctionnement : Intégrez des stations météorologiques (température, humidité, vitesse du vent), des caméras vidéo à IA (identification des anomalies d'apparence des équipements), des modules de surveillance de fuite de gaz SF₆ (pour les transformateurs GIS) et combinez les données de télédétection satellitaire (alerte précoce de foudre/incendie de forêt régional) pour construire des étiquettes multidimensionnelles pour les "profils de santé" des équipements.
• Prétraitement Intelligent Périphérique : Déployez des puces d'IA légères (puissance de calcul ≥4TOPS) aux terminaux des transformateurs pour filtrer les données de bruit en temps réel et extraire les quantités de caractéristiques (par exemple, distribution de phase d'impulsions de décharge partielle, décalage du centroïde du spectre de vibration). Seuls les "événements anormaux valides" sont téléchargés vers le cloud, réduisant l'utilisation de la bande passante de communication de 90%.

3.2 Couche de Décision du Jumeau Numérique : Permettre aux Défauts de "Être Reproduits et Déduits"

• Simulation de Couplage de Champs Physiques Multiples : Intégrez les modèles de transitoires électromagnétiques (EMTP), de thermodynamique (Fluent) et de mécanique structurelle (ANSYS) pour simuler le chemin d'évolution des défauts typiques tels que l'impact de court-circuit, le surchauffage local et le vieillissement de l'isolation (par exemple, prédiction en série temporelle de "point chaud de l'enroulement → carbonisation de l'isolation → court-circuit intertour"), permettant un avertissement précoce des points de risque potentiels 72 heures à l'avance.
• Localisation Précise des Défauts et Diagnostic des Causes Racines : Lorsque la couche de sensibilisation déclenche une anomalie (par exemple, une augmentation soudaine de 3 fois de l'amplitude de la décharge partielle), le jumeau injecte les données en temps réel de manière synchrone. En comparant les formes d'onde simulées sous conditions normales/défectueuses, il identifie automatiquement les types de défauts (distinguait la surtension due à la foudre, le court-circuit intertour interne et le défaut de terre externe), avec une erreur de localisation ≤0,5 m (l'erreur de localisation de la protection traditionnelle ≥2 m) et une précision de diagnostic des causes racines ≥98%.
• Optimisation Dynamique des Stratégies d'Isolation : Sur la base de la topologie du réseau (y compris les centrales d'énergie renouvelable et les nœuds de stockage d'énergie), la priorité de la charge (les hôpitaux/centres de données prioritaires pour l'alimentation en électricité) et l'état de santé des équipements (prédiction de la durée de vie restante), un algorithme d'apprentissage par renforcement (entraîné avec ≥100 000 cas de défaut historiques) génère un schéma d'isolement à impact minimal. Par exemple, lorsque le transformateur principal tombe en panne, les charges sensibles sont prioritairement transférées vers les postes de transformation adjacents plutôt que de couper directement toute la zone, réduisant le nombre d'utilisateurs affectés de plus de 40%.

3.3 Couche d'Exécution de la Défense Active : Permettre à l'Isolation d'être "Rapide, Précise, Stable et à Faible Impact"

• Dispositif d'isolement rapide au niveau milliseconde : Équiper les côtés haute et basse tension des transformateurs de "transformateurs électroniques large bande + interrupteurs à haute vitesse" (temps de fonctionnement ≤5ms, comparé à ≥50ms pour les interrupteurs électromagnétiques traditionnels). En combinant avec les commandes de prédiction de défaut du jumeau numérique, il réalise "le déclenchement immédiat dès la confirmation des caractéristiques du défaut", empêchant l'extension du défaut (par exemple, éviter la brûlure des enroulements causée par le courant de court-circuit).
• Reconfiguration adaptative du flux de puissance : Liaison avec le système de dispatching du réseau, déploiement de stations de stockage d'énergie (réponse de puissance ≤100ms) et convertisseurs DC flexibles (précision de régulation du flux de puissance ±1%) pour ajuster automatiquement la distribution du flux de puissance des lignes environnantes tout en isolant le transformateur défectueux, assurant que les fluctuations de tension dans les zones non défectueuses ≤±2% (exigence de la norme nationale ≤±5%).
• Conception redondante anti-malfunction : Adopter un mécanisme à triple critère de "quantité électrique + quantité non électrique + vérification par jumeau numérique" (par exemple, le déclenchement n'est exécuté que lorsque le signal de décharge partielle + anomalie de vibration + degré de correspondance de la simulation du jumeau >95%), réduisant le taux de malfunctions de 0,5% (traditionnel) à moins de 0,01%.

3.4 Couche d'évolution en boucle fermée autoguérissante : Permettre aux réseaux électriques de "devenir plus forts avec chaque récupération"

• Évaluation quantitative des effets d'autoguérison : Comparer le taux de récupération de la charge (objectif ≥99%), la durée de l'interruption de courant (objectif ≤3 minutes) et le degré de dommage de l'équipement (objectif : pas de dommage permanent) avant et après les défauts pour générer un "rapport d'efficacité de gestion".
• Mise à jour dynamique de la base de connaissances : Stocker les paramètres caractéristiques des défauts (par exemple, des formes d'onde de décharge partielle spéciales, des spectres de vibration) et les stratégies de gestion (par exemple, les chemins optimaux de transfert de charge) dans la bibliothèque d'entraînement du modèle IA, itérant l'algorithme de diagnostic mensuellement, ce qui réduit le temps de localisation des défauts similaires ultérieurs de 20%.
• Renforcement du réseau résilient : Sur la base des résultats d'évaluation, optimiser automatiquement les plans de maintenance des transformateurs (par exemple, augmenter la fréquence d'inspection des équipements à haut risque de trimestriel à hebdomadaire) et ajuster la topologie du réseau (par exemple, ajouter des lignes de liaison pour améliorer la capacité de fourniture mutuelle), favorisant l'évolution des réseaux électriques de "récupération de défaut" à "immunité contre les risques".

4. Avantages de la mise en œuvre : De "l'approvisionnement électrique sûr" à "la création de valeur"

• Saut de fiabilité : Compresser le temps d'isolement des défauts des transformateurs de 30 minutes à ≤30 secondes, atteindre un taux de réussite de l'autoguérison du réseau ≥99,9%, et réduire le temps moyen annuel d'interruption de courant pour les utilisateurs de 8 heures à moins d'une heure.
• Optimisation économique : Réduire les pertes dues aux dommages des équipements défectueux (le coût de réparation d'un transformateur principal est d'environ 5 millions de RMB par unité) ; réduire les coûts de compensation pour les interruptions de courant (économiser plus de 10 millions de RMB par an sur la base d'une perte de 100 000 RMB par heure pour les utilisateurs clés) ; éviter le gaspillage inutile des ressources de production d'électricité par le biais d'un transfert de charge précis, réalisant une économie de charbon et une réduction de carbone équivalente à celle d'une petite centrale thermique.
• Innovation du modèle d'exploitation et de maintenance : Passer de "la maintenance basée sur le temps" à "la maintenance basée sur l'état", réduisant l'apport de main-d'œuvre pour l'exploitation et la maintenance de 60% et prolongeant la durée de vie des équipements de 15% à 20%.

5. Conclusion et perspectives