ມາດຕະການປະຢັດພະລັງງານສຳລັບສະຖານີຈ່າຍໄຟຟ້າແມ່ນຫຍັງ?

ອັບເກຣດອຸປະກອນສະຖານີຈ່າຍໄຟຟ້າທີ່ເກົ່າແກ່ເພື່ອປັບປຸງປະສິດທິພາບ

ກຳນົດຊັບສິນທີ່ເກົ່າແກ່ແລະມີການສູນເສຍສູງ: ເຄື່ອງເທີມເຟີເຣີ, ອຸປະກອນປິດ-ເປີດ (switchgear), ແລະ ເຄື່ອງຕ້ານ (reactors) ທີ່ເປັນສ່ວນປະກອບທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດການສູນເສຍທີ່ບໍ່ຈຳເປັນ 12–18%

ສະຖານີຈ່າຍໄຟຟ້າເກົ່າມັກຈະມີອຸປະກອນທີ່ລ້າສະໄໝທຸກປະເພດ ເຊັ່ນ: ເຄື່ອງປ່ຽນແປງ (transformers), ອຸປະກອນປິດ-ເປີດ (switchgear), ແລະ ເຄື່ອງຕ້ານ (reactors) ທີ່ບໍ່ມີປະສິດທິພາບ ແລະ ບໍ່ສາມາດໃຊ້ງານໄດ້ດີ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ສູນເສຍພະລັງງານຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ສ່ວນປະກອບເກົ່າເຫຼົ່ານີ້ສູນເສຍພະລັງງານປະມານ 12 ຫາ 18 ເປີເຊັນ ຂອງພະລັງງານທັງໝົດທີ່ສະຖານີຈ່າຍໄຟຟ້ານີ້ໃຊ້, ໂດຍເປີດເປີດຢູ່ໂດຍບໍ່ມີການໃຊ້ງານ (idle). ເຄື່ອງປ່ຽນແປງທີ່ມີສ່ວນຫຼັກເສື່ອມສະຫຼາກຈະສູນເສຍພະລັງງານຫຼາຍຂຶ້ນເນື່ອງຈາກບັນຫາການແຕ່ງຕັ້ງ (magnetization) ແລະ ລະດັບການກະຕຸ້ນທີ່ບໍ່ດີ (eddy currents). ອຸປະກອນປິດ-ເປີດກໍເສື່ອມສະຫຼາກເລື່ອຍໆເມື່ອເວລາຜ່ານໄປ ເນື່ອງຈາກການເກີດຄວາມຕ້ານທາງໄຟຟ້າທີ່ຈຸດຕິດຕໍ່ (contact resistance) ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຮ້ອນ. ເຄື່ອງຕ້ານກໍບໍ່ມີປະສິດທິພາບເຊັ່ນກັນ ເນື່ອງຈາກສະໜາມແມ່ເຫຼັກຂອງມັນບໍ່ສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ (couple) ກັນໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງອີກຕໍ່ໄປ. ເພື່ອຈັບບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ກ່ອນທີ່ຈະເລີກຮ້າຍ, ນັກວິຊາການມັກຈະໃຊ້ກ້ອງຄວາມຮ້ອນ (thermal cameras) ເພື່ອຄົ້ນຫາບໍລິເວນທີ່ມີອຸນຫະພູມສູງ, ດຳເນີນການທົດສອບການປ່ອຍໄຟຟ້າເປັນຈຸດ (partial discharge tests) ເພື່ອກວດສອບສະພາບຂອງວັດສະດຸກັນໄຟ (insulation), ແລະ ຕິດຕັ້ງມີເຕີທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງເພື່ອວັດແທກປະລິມານການສູນເສຍພະລັງງານຢ່າງແທ້ຈິງ. ການດຳເນີນການກວດສອບແບບນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານດູແລຮູ້ວ່າສ່ວນປະກອບໃດທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການດູແລກ່ອນເປັນອັນດັບທຳອິດ. ວິທີນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ເປັນສາເຫດຫຼັກຂອງການສູນເສຍພະລັງງານໂດຍບໍ່ຕ້ອງປ່ຽນທຸກຢ່າງໃນເວລາດຽວກັນ, ເຊິ່ງຈະຊ່ວຍປະຢັດເງິນໄດ້ ແລະ ລຸດຜ່ອນການສູນເສຍພະລັງງານໄຟຟ້າ.

ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບການປັບປຸງທີ່ມີຜົນກະທົບສູງ: ເຄື່ອງເທົາແບບອະມົρຟັດ ແລະ ເຄື່ອງຕັດວົງຈອນສຸຍຍາ (vacuum circuit breakers) ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍພະລັງງານເວລາບໍ່ໄດ້ໃຊ້ງານ (no-load losses) ແລະ ການສູນເສຍເວລາປິດ-ເປີດ (switching losses) ໄດ້ຢ່າງມີນັກ

ໃນການປັບປຸງຄືນ (retrofit) ຄວນເນັ້ນໃສ່ເຂດທີ່ຈະໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບດ້ານປະສິດທິພາບທີ່ດີທີ່ສຸດຕໍ່ການລົງທຶນ. ມີສອງທາງເລືອກທີ່ເດັ່ນຊັດເຈນແມ່ນ ໂຕແປງໄຟຟ້າທີ່ໃຊ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ເຮັດຈາກເຫຼັກອະຄຳ (amorphous metal transformers) ແລະ ເຄື່ອງຕັດວົງຈອນທີ່ໃຊ້ສຸຍຍາກ (vacuum circuit breakers). ໂຕແປງໄຟຟ້າທີ່ໃຊ້ເຫຼັກອະຄຳເຮັດວຽກຕ່າງໄປຈາກໂຕແປງໄຟຟ້າທົ່ວໄປ ເນື່ອງຈາກຫົວໃຈ (core) ຂອງມັນເຮັດຈາກອະລໍຢ່າທີ່ບໍ່ມີຜົງເຄື່ອງ (non-crystalline alloys) ແທນທີ່ຈະເປັນເຫຼັກທົ່ວໄປ. ການອອກແບບນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍພະລັງງານເວລາທີ່ບໍ່ມີການໃຊ້ງານ (no-load losses) ໄດ້ປະມານສອງສ່ວນສາມເທື່ອ ເມື່ອທຽບກັບໂຕແປງໄຟຟ້າທົ່ວໄປ, ເຊິ່ງໝາຍຄວາມວ່າຈະມີການສູນເສຍພະລັງງານໜ້ອຍລົງເວລາທີ່ລະບົບບໍ່ໄດ້ເຮັດວຽກຢູ່. ເຄື່ອງຕັດວົງຈອນທີ່ໃຊ້ສຸຍຍາກກໍເປັນອີກໜຶ່ງເຄື່ອງທີ່ປ່ຽນແປງວິທີການເຮັດວຽກຢ່າງສິ້ນເຊີງ ເນື່ອງຈາກມັນບໍ່ໃຊ້ອາກາດ ຫຼື ນ້ຳມັນເພື່ອຢຸດການເກີດຂອງແສງຟ້າ (electrical arcs) ໃນເວລາປ່ຽນສະຖານະການ (switching operations). ມັນສາມາດຕັດການໄຫຼວຽນຂອງແສງຟ້າໄດ້ໄວຂຶ້ນ ແລະ ຊັດເຈນຂຶ້ນ ເຊິ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍເວລາປ່ຽນສະຖານະການ (switching losses) ໄດ້ປະມານ 40%. ເມື່ອຕັດສິນໃຈວ່າຈະລົງທຶນໃສ, ຄວນວິເຄາະຮູບແບບການໃຊ້ພະລັງງານ (load patterns) ແລະ ປະມານຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເບື້ອງຕົ້ນກ່ອນ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ໂຕແປງໄຟຟ້າທີ່ຕັ້ງຢູ່ໃນສະຖານີຈ່າຍໄຟຟ້າຫຼັກ (primary substation transformers) – ການປ່ຽນໂຕແປງໄຟຟ້າເກົ່າເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະຊ່ວຍປະຢັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານພະລັງງານໄດ້ຫຼາຍກວ່າ 10,000 ໂດລາຕໍ່ປີ. ນອກຈາກການເຮັດໃຫ້ລະບົບມີປະສິດທິພາບດີຂຶ້ນແລ້ວ, ການປັບປຸງເຫຼົ່ານີ້ຍັງມີອາຍຸການໃຊ້ງານຍາວນານຂຶ້ນລະຫວ່າງການປ່ຽນແທນ, ຕ້ອງການການບໍາລຸງຮັກສາ (tune-ups) ໃຫ້ໜ້ອຍລົງ, ແລະ ຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດຜູ້ສະໜອງໄຟຟ້າບັນລຸເປົ້າໝາຍດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມ (green targets) ໂດຍການຫຼຸດຜ່ອນການບໍລິໂພກພະລັງງານຂອງສະຖານີຈ່າຍໄຟຟ້າເວລາທີ່ຢູ່ໃນສະຖານະທີ່ບໍ່ໄດ້ເຮັດວຽກ (idle).

ປະຕິບັດການບໍາລຸງຮັກສາຕາມສະພາບການເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍພະລັງງານໃນສະຖານີໄຟຟ້າ

ແທນທີ່ຈະໃຊ້ແຜນການບໍາລຸງຮັກສາຕາມເວລາດ້ວຍການຕິດຕາມທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍເຊັນເຊີ: ການຖ່າຍຮູບຄວາມຮ້ອນ, ການປ່ອຍໄຟຟ້າສ່ວນໜຶ່ງ, ແລະ DGA ຊ່ວຍຍືດອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງອຸປະກອນ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍເວລາທີ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້ງານໄດ້ເຖິງ 22%

ການເລີ່ມຕົ້ນຈາກການບໍາຮັກສາຕາມແຜນໄປສູ່ການຕິດຕາມສະພາບການຈິງ ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນພະລັງງານທີ່ສູນເສຍໄປ ແລະ ສາມາດເຮັດໃຫ້ອຸປະກອນມີອາຍຸການໃຊ້ງານຍາວນາວຂຶ້ນ. ການຖ່າຍຮູບຄວາມຮ້ອນ (Thermal imaging) ຈະຊ່ວຍສັງເກດເບິ່ງຕົວຈັກເຮັດວຽກ (transformers) ເພື່ອຄົ້ນຫາການສັ່ງຄວາມຮ້ອນທີ່ຜິດປົກກະຕິກ່ອນທີ່ບັນຫາຈະຮ້າຍແຮງຂຶ້ນ. ເຊີນເຊີ ການປ່ອຍຄ່າທີ່ບໍ່ເຕັມທີ່ (Partial discharge sensors) ຈະຊ່ວຍຈັບບັນຫາທີ່ເກີດຂື້ນກັບຊັ້ນກັນໄຟຟ້າ (insulation) ໃນອຸປະກອນປ່ຽນທິດທາງ (switchgear) ແລະ ບຸຊຊິງ (bushings) ໃນເວລາທີ່ບັນຫາເລີ່ມຕົ້ນ. ອີກຢ່າງໜຶ່ງແມ່ນການວິເຄາະອາຍແກັດທີ່ຖືກແຕກສลาย (Dissolved Gas Analysis - DGA) ທີ່ຈະສັງເກດເບິ່ງອຸປະກອນທີ່ເຕັມໄປດ້ວຍນ້ຳມັນ (oil-filled equipment) ເພື່ອຊອກຫາສັນຍານເຕືອນລ່ວງໆ ເຊັ່ນ: ການແຕກຕົວ (arcing), ການຮ້ອນເກີນໄປ (overheating), ຫຼື ຜົນກະທົບຄອໂຣນາ (corona effects) ໂດຍການວິເຄາະອາຍແກັດເຊັ່ນ: ເຮີເດີ້ມ (hydrogen), ເມທານ (methane), ແລະ ເອທີລີນ (ethylene). ເມື່ອເຊີນເຊີເຫຼົ່ານີ້ຈັບພົບບັນຫາທີ່ເກີນເກນທີ່ກຳນົດໄວ້, ການບໍາຮັກສາຈະເກີດຂື້ນເທົ່ານັ້ນເມື່ອຈຳເປັນ. ອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະຢູ່ໃນການໃຊ້ງານໄດ້ຍາວນາວຂື້ນປະມານ 15 ເຖິງ 20 ປີ. ການປະຢັດຍັງເພີ່ມຂື້ນອີກດ້ວຍ. ສິ່ງອຳນວຍຄວາມສະດວກຕ່າງໆສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍພະລັງງານໃນເວລາທີ່ອຸປະກອນຢູ່ໃນສະຖານະທີ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້ງານ (parasitic idle losses) ໄດ້ປະມານ 22%, ເຊິ່ງໝາຍຄວາມວ່າລະບົບຂອງພວກເຂົາຈະເຮັດວຽກໄດ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂື້ນ ເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີສ່ວນປະກອບບາງຢ່າງເລີ່ມເສື່ອມ. ອີງຕາມການສຶກສາປີ 2023 ຈາກ Ponemon Institute, ສິ່ງນີ້ເທົ່າກັບການປະຢັດໄດ້ປະມານ 740,000 ໂດລາ ແຕ່ເພື່ອຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານພະລັງງານເທົ່ານັ້ນໃນແຕ່ລະປີ.

ມາດຕະຖານການທົດສອບທີ່ສຳຄັນ: ການທົດສອບຄວາມຕ້ານທານຂອງການຕິດຕໍ່ແລະການຢືນຢັນຄວາມບໍລິສຸດຂອງ SF6 ປະຈຳປີ ສາມາດປ້ອງກັນການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງການສູນເສຍພະລັງງານເຄື່ອງຈັກເฉລີ່ຍ 7.4%

ການກວດສອບປະຈຳປີເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມແຕກຕ່າງຢ່າງມີນັກໃນດ້ານປະສິດທິພາບດ້ານພະລັງງານຂອງລະບົບໄຟຟ້າ. ການທົດສອບສອງຢ່າງທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດແມ່ນ: (1) ການວັດແທກຄວາມຕ້ານທາງໄຟຟ້າທີ່ຈຸດຕິດຕໍ່ຂອງສະວິດຊ໌ຕັດໄຟຟ້າ (circuit breakers) ແລະ (2) ການກວດສອບລະດັບຄວາມບໍລິສຸດຂອງກາຊ SF6 ໃນອຸປະກອນຕັດໄຟຟ້າທີ່ໃຊ້ກາຊ (gas insulated switchgear). ເມື່ອຄວາມຕ້ານທາງໄຟຟ້າທີ່ຈຸດຕິດຕໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນເນື່ອງຈາກບັນຫາຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການເກີດເຄືອບເຫຼັກ, ການຈັດຕັ້ງທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ຫຼື ການສຶກສາທີ່ເກີດຈາກການໃຊ້ງານປົກກະຕິ, ມັນຈະເຮັດໃຫ້ເກີດການສູນເສຍພະລັງງານແບບ I²R ທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຮູ້ສຶກບໍ່ສະດວກ. ການເພີ່ມຂຶ້ນເພີຍແຕ່ 10% ອາດຈະເຮັດໃຫ້ສູນເສຍພະລັງງານປະມານ 3.2 ລ້ານວັດ-ຊົ່ວໂມງຕໍ່ປີ ສຳລັບແຕ່ລະສະວິດຊ໌ຕັດໄຟຟ້າ. ອີກດ້ານໜຶ່ງ, ຖ້າຄວາມບໍລິສຸດຂອງກາຊ SF6 ລົງຕ່ຳກວ່າ 99% ທີ່ຖືວ່າເປັນເກນທີ່ສຳຄັນ, ຄວາມຕ້ານທາງໄຟຟ້າ (dielectric strength) ຈະຫຼຸດລົງຢ່າງມີນັກ. ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າ ການດັບລູກຄ້າ (arc quenching) ຈະຕ້ອງໃຊ້ພະລັງງານຫຼາຍຂຶ້ນຈົນເຖິງ 40%, ຊຶ່ງຈະເຮັດໃຫ້ຄ່າຄວາມຕ້ານທາງໄຟຟ້າທີ່ໃຊ້ໃນການເຮັດວຽກ (operating voltages) ສູງຂຶ້ນ ແລະ ເຮັດໃຫ້ເກີດການສູນເສຍທີ່ເປັນ reactive losses ໃນລະບົບທັງໝົດ. ການບັງຄັບໃຫ້ເຮັດການທົດສອບເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງເປັນທີ່ນິຍົມ ແລະ ການເກັບບັນທຶກຜົນການທົດສອບຈະຊ່ວຍປ້ອງກັນການເພີ່ມຂຶ້ນທີ່ເກີດຂຶ້ນທົ່ວໄປຈົນເຖິງ 7.4% ຂອງການສູນເສຍທາງດ້ານເຕັກນິກ (technical losses) ທີ່ພວກເຮົາເຫັນໃນສະຖານີຈ່າຍໄຟຟ້າທີ່ບໍ່ມີການຕິດຕາມທີ່ດີ. ການແກ້ໄຂບັນຫາໃນເວລາທີ່ເໝາະສົມຍັງຊ່ວຍປະຢັດເງິນໄດ້ອີກດ້ວຍ. ໃນໄລຍະຫ້າປີ, ຈຸດຕິດຕໍ່ຕ່າງໆອາດຈະສູນເສຍພະລັງງານທີ່ບໍ່ໄດ້ນຳໃຊ້ເຖິງ $220,000 ດ້ວຍ. ນອກຈາກນີ້, ການຮັກສາຄວາມສາມາດໃນການຄວບຄຸມຄ່າຄວາມຕ້ານທາງໄຟຟ້າໃຫ້ຢູ່ໃນເກນທີ່ດີກໍຈະງ່າຍຂຶ້ນຫຼາຍ, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງທີ່ສຳຄັນຢ່າງຍິ່ງຕໍ່ການຮັກສາຄວາມສະຖຽນຂອງລະບົບໄຟຟ້າທັງໝົດໃນໄລຍະທີ່ມີການໃຊ້ງານສູງສຸດ.

ຕິດຕັ້ງລະບົບອັດຕະໂນມັດສຳລັບສະຖານີໄຟຟ້າອັຈເຊີ (Smart Substation) ເພື່ອການປັບປຸງປະສິດທິພາບພະລັງງານໃນເວລາຈິງ

ທັນສະໄໝລະບົບຄວບຄຸມ: ອຸປະກອນຄວບຄຸມທີ່ຢູ່ທີ່ແຂວງ (edge controllers) ທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບມາດຕະຖານ IEC 61850 ໃຫ້ຄວາມສາມາດໃນການປັບປຸງການໃຊ້ພະລັງງານທີ່ບໍ່ມີການເຮັດວຽກ (reactive power) ຢ່າງໄດນາມິກ (+27% ປະສິດທິພາບ)

ການຄວບຄຸມສະຖານີຈ່າຍໄຟຟ້າແບບເກົ່າ ອີງໃສ່ການຕັ້ງຄ່າຂອງບ່ອນເກັບພະລັງງານແບບຄົງທີ່ (capacitor bank) ແລະ ອຸປະກອນປັບລະດັບໄຟຟ້າ (tap changers) ທີ່ຊ້າ, ສິ່ງນີ້ນຳໄປສູ່ບັນຫາຄົງທີ່ກ່ຽວກັບພະລັງງານປະຕິກິລິຍາ (reactive power) ເມື່ອພາລະບັນທຸກມີການປ່ຽນແປງ. ເມື່ອພວກເຮົາອັບເກຣດໄປເປັນອຸປະກອນຄວບຄຸມທີ່ຢູ່ທີ່ຈຸດປາຍ (edge controllers) ທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບມາດຕະຖານ IEC 61850, ສິ່ງຕ່າງໆຈະປ່ຽນແປງຢ່າງສິ້ນເຊີງ ເນື່ອງຈາກອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ເກືອບທັນທີທີ່ຕົ້ນທາງ. ອຸປະກອນທີ່ທັນສະໄໝເຫຼົ່ານີ້ດຶງຂໍ້ມູນຈິງ (live data) ເກີ່ຍວກັບລະດັບໄຟຟ້າ, ລະດັບການໄຫຼຜ່ານຂອງໄຟຟ້າ, ແລະ ອຸນຫະພູມ ເພື່ອປັບປຸງການຊົດເຊີຍພະລັງງານປະຕິກິລິຍາຕາມຄວາມຈຳເປັນ. ມັນເຮັດວຽກດ້ວຍການເປີດ-ປິດບ່ອນເກັບພະລັງງານ (capacitors) ແລະ ປັບລະດັບຂອງເຄື່ອງປ່ຽນແປງໄຟຟ້າ (transformer taps) ໂດຍອີງໃສ່ສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນຈິງໃນເວລາຈິງ. ໃນການທົດສອບໃນສະຖານທີ່ຈິງ ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ມີການສູນເສຍພະລັງງານປະຕິກິລິຍາ້າຕ່ຳລົງລົງປະມານ 27% ເມື່ອທຽບກັບລະບົບຄົງທີ່ເກົ່າ, ພ້ອມທັງການຄວບຄຸມລະດັບໄຟຟ້າທີ່ດີຂຶ້ນ ໃນຂອບເຂດ +/- 1.5% ແທນທີ່ຈະເປັນຂອບເຂດກວ້າງຂວາງ +/- 3%. ແຕ່ເຫດໃດຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ເລື່ອງນີ້ມີຄຸນຄ່າຫຼາຍ? ມັນຊ່ວຍປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ເຄື່ອງປ້ອງກັນ (relays) ຕ້ອງເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ຈຳເປັນເມື່ອມີການຫຼຸດລົງ ຫຼື ສູງຂຶ້ນຂອງລະດັບໄຟຟ້າ (voltage dips or spikes), ແລະ ປ້ອງກັນບັນຫາຄວາມໜາແໜັ້ນໃນການສົ່ງຈ່າຍໄຟຟ້າ (transmission congestion) ທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງ ໂດຍເປັນພິເສດໃນເວລາທີ່ມີການໃຊ້ໄຟຟ້າຫຼາຍທີ່ສຸດ. ຖ້າທ່ານເບິ່ງການປະເມີນລະບົບເຄືອຂ່າຍໄຟຟ້າໃນເຂດຕ່າງໆ ຈະເຫັນຢ່າງຊັດເຈນວ່າ ລະບົບທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການອັບເກຣດຈະເປັນອັນຕະລາຍຢ່າງຮຸນແຮງ ເຖິງຂັ້ນທີ່ການສູນເສຍດ້ານເຕັກນິກ (technical losses) ອາດຈະເຖິງ 15%.

ປະສົມຜະສານການວິເຄາະທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI: ການຄາດເດົາຄວາມເສຍຫາຍລ່ວງໜ້າຊ່ວຍຫຼຸດເຫດການການສູນເສຍພະລັງງານ ແລະ ການຕັດໄຟທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນລົງ 31% (IEEE PES 2024)

ລະບົບ SCADA ດັ້ງເດີມບໍ່ສາມາດປະຕິບັດວຽກໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບໃນການຈັບຈຸດບັນຫາທີ່ເคลື່ອນທີ່ຊ້າໆ ເຊິ່ງທີ່ສຸດທ້າຍຈະເຮັດໃຫ້ອຸປະກອນເກີດຄວາມເສຍຫາຍ. ສິ່ງນີ້ມັກຈະສ່ອງເຖິງການປິດລະບົບເປັນການฉຸກເຮືອນ ແລະ ສິ່ງທີ່ເອີ້ນວ່າ 'ການປ່ອຍພະລັງງານອອກ' (energy dumping) ໂດຍທີ່ເຂື່ອນໄຟຟ້າຈະຕ້ອງຫຼຸດຜ່ອນການຜະລິດພະລັງງານເພື່ອຮັກສາຄວາມສົມດຸນໃນເຄືອຂ່າຍໄຟຟ້າ. ເຄື່ອງມືວິເຄາະ AI ລຸ້ນໃໝ່ນີ້ປະກອບດ້ວຍຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ບັນທຶກປະຫວັດການປະຕິບັດງານທີ່ຜ່ານມາ, ການວັດແທກອຸນຫະພູມໃນເວລາຈິງ, ສັນຍານການປ່ອຍໄຟຟ້າເຄື່ອງຈັກ (partial discharge), ແລະ ເຖິງແມ່ນແຕ່ສະພາບອາກາດໃນທ້ອງຖິ່ນ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຈັບຈຸດສັນຍານເຕືອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບບັນຫາຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ວົງຈອນທີ່ເສຍຫາຍ, ນ້ຳເຂົ້າໄປໃນສ່ວນເຄືອບຂອງເຄື່ອງ (bushings), ຫຼື ການເສື່ອມສະພາບຂອງນ້ຳມັນໃນເຄື່ອງເຮັດໃຫ້ໄຟຟ້າ (transformers). ອັລກົຣິດີມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (machine learning algorithms) ສາມາດຈັບບັນຫາໄດ້ລ່ວງໆ ກ່ອນຈະເກີດຄວາມເສຍຫາຍທີ່ແທ້ຈິງໄດ້ 2-3 ອາທິດ, ເຊິ່ງໃຫ້ເວລາແກ້ໄຂບັນຫາແກ່ຜູ້ປະຕິບັດການກ່ອນທີ່ບັນຫາຈະກາຍເປັນວິກິດການ. ອີງຕາມການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຖືກເຜີຍແຜ່ເມື່ອປີທີ່ຜ່ານມາໂດຍ IEEE Power & Energy Society, ລະບົບທີ່ທັນສະໄໝເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນເຫດການ 'ການປ່ອຍພະລັງງານອອກ' ແລະ ການຕັດໄຟຟ້າທີ່ບໍ່ໄດ້ຄາດການໄວ້ໄດ້ປະມານ 31 ເປີເຊັນ. ໃນສະຖານີຈ່າຍໄຟຟ້າປະກົດຕິທີ່ມີຄວາມສາມາດ 500 ແມກະວັດ, ສິ່ງນີ້ໝາຍເຖິງການກູ້ຄືນພະລັງງານປະມານຫ້າ ກິກະວັດຕ໌-ຊົ່ວໂມງ ແຕ່ລະປີ ແລະ ຍົກເວັ້ນຄ່າປັບໄໝທີ່ເກີດຈາກການບັນທຶນຄວາມສົມດຸນໃນເຄືອຂ່າຍໄຟຟ້າ. ການເຂົ້າໄປແກ້ໄຂບັນຫາໃນເວລາທີ່ເໝາະສົມຍັງຊ່ວຍປະຢັດເງິນໃນໄລຍະຍາວອີກດ້ວຍ, ເນື່ອງຈາກເຄື່ອງເຮັດໃຫ້ໄຟຟ້າຈະຕ້ອງຖືກປ່ຽນໃໝ່ຊ້າລົງປະມານ 4 ປີ ເມື່ອເທີບຽບກັບການປ່ຽນໃໝ່ທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນເປັນປົກກະຕິ, ເນື່ອງຈາກຜູ້ປະຕິບັດການສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາຈຸດຮ້ອນ (hot spots) ແລະ ຂໍ້ບົກເບື່ອນອື່ນໆ ກ່ອນທີ່ຈະເລີກເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມເສຍຫາຍຮ້າຍແຮງທີ່ຈະຕ້ອງປ່ຽນທັງໝົດ.

ຄຳຖາມທີ່ຖາມບໍ່ຍາກ

ຄຳຖາມ: ການສູນເສຍທີ່ເກີດຈາກປັດໄຈພາຍນອກ (parasitic losses) ໃນສະຖານີຈ່າຍແຮງດັນແມ່ນຫຍັງ?

ຄຳຕອບ: ການສູນເສຍທີ່ເກີດຈາກປັດໄຈພາຍນອກ (parasitic losses) ໝາຍເຖິງ ພະລັງງານທີ່ສູນເສຍໄປຜ່ານອຸປະກອນທີ່ບໍ່ມີປະສິດທິພາບເວລາສະຖານີຈ່າຍແຮງດັນຢູ່ໃນສະພາບທີ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້ງານ. ອຸປະກອນເກົ່າທີ່ມີຢູ່ແລ້ວອາດຈະເປັນສາເຫດໃຫ້ເກີດການສູນເສຍດັ່ງກ່າວໄດ້ເຖິງ 18%.

ຄຳຖາມ: ເປັນຫຍັງຕົວແປງທີ່ໃຊ້ເຫຼັກທີ່ບໍ່ມີຮູບແບບເຄີຍ (amorphous metal transformers) ຈຶ່ງມີປະສິດທິພາບສູງກວ່າ?

ຄຳຕອບ: ຕົວແປງທີ່ໃຊ້ເຫຼັກທີ່ບໍ່ມີຮູບແບບເຄີຍ (amorphous metal transformers) ມີສ່ວນຫຼັກ (core) ທີ່ຜະລິດຈາກອາລ໌ລອຍທີ່ບໍ່ມີຄວາມເປັນເຄີຍ (non-crystalline alloys) ເຊິ່ງຊ່ວຍຫຼຸດການສູນເສຍເວລາທີ່ບໍ່ໄດ້ເຮັດວຽກ (no-load losses) ລົງປະມານສອງສ່ວນສາມເທື່ອ ເມື່ອທຽບກັບຕົວແປງທີ່ໃຊ້ງານທົ່ວໄປ.

ຄຳຖາມ: ການວິເຄາະທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສາມາດເຮັດໃຫ້ສະຖານີຈ່າຍແຮງດັນດີຂຶ້ນໄດ້ແນວໃດ?

ຄຳຕອບ: ການວິເຄາະທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຊ່ວຍໃນການຄາດເດົາບັນຫາທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນລ່ວງໆ (predictive fault detection) ເຊິ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນເຫດການທີ່ເກີດຂຶ້ນຢ່າງບໍ່ໄດ້ວາງແຜນ (unplanned outages) ແລະ ເຫດການທີ່ຕ້ອງປ່ອຍພະລັງງານອອກ (energy-dumping events) ໂດຍການຄົ້ນພົບບັນຫາລ່ວງໆເຖິງຫຼາຍອາທິດ ເພື່ອປ້ອງກັນບັນຫາທີ່ຮ້າຍແຮງ.