มาตรการประหยัดพลังงานสำหรับสถานีไฟฟ้าย่อยมีอะไรบ้าง

อัปเกรดอุปกรณ์สถานีไฟฟ้าย่อยที่มีอายุการใช้งานยาวนานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

ระบุสินทรัพย์รุ่นเก่าที่ก่อให้เกิดการสูญเสียสูง: หม้อแปลงไฟฟ้า อุปกรณ์ตัดต่อวงจร และขดลวดเหนี่ยวนำ ซึ่งมีส่วนทำให้เกิดการสูญเสียพลังงานแบบไม่จำเป็น 12–18%

สถานีไฟฟ้าย่อยที่มีอายุการใช้งานมากขึ้น มักมีอุปกรณ์ล้าสมัยต่างๆ มากมาย เช่น หม้อแปลงไฟฟ้า อุปกรณ์ควบคุมและตัดต่อวงจร (switchgear) และรีแอคเตอร์ ซึ่งสิ้นเปลืองพลังงานอย่างมาก อุปกรณ์เก่าเหล่านี้สูญเสียพลังงานโดยเฉลี่ยประมาณร้อยละ 12 ถึง 18 ของปริมาณพลังงานทั้งหมดที่สถานีไฟฟ้าย่อยนั้นใช้ไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่ออยู่ในภาวะไม่ทำงาน (idle) หม้อแปลงไฟฟ้าที่แกนหลักสึกหรอจะสูญเสียพลังงานเพิ่มขึ้นเนื่องจากปัญหาการแม่เหล็กและการเกิดกระแสไหลวน (eddy currents) ที่รบกวนการทำงาน อุปกรณ์ควบคุมและตัดต่อวงจรก็มีประสิทธิภาพลดลงตามกาลเวลาเช่นกัน เนื่องจากการสะสมความต้านทานที่จุดสัมผัส ซึ่งก่อให้เกิดปัญหาความร้อน ส่วนรีแอคเตอร์ก็ไม่มีประสิทธิภาพเช่นกัน เพราะสนามแม่เหล็กภายในไม่สามารถเชื่อมโยง (couple) กันได้อย่างเหมาะสมอีกต่อไป เพื่อตรวจจับปัญหาเหล่านี้ก่อนที่จะทวีความรุนแรงขึ้น เจ้าหน้าที่เทคนิคมักใช้กล้องถ่ายภาพความร้อนเพื่อระบุบริเวณที่มีอุณหภูมิสูงผิดปกติ ทำการทดสอบการปลดปล่อยประจุบางส่วน (partial discharge) เพื่อประเมินสภาพฉนวน และติดตั้งมิเตอร์วัดที่มีความแม่นยำสูงเพื่อวัดปริมาณการสูญเสียพลังงานอย่างแท้จริง การดำเนินการตรวจสอบแบบนี้ช่วยให้ทีมบำรุงรักษาสามารถระบุได้ว่าอุปกรณ์ใดควรได้รับการซ่อมแซมหรือปรับปรุงเป็นลำดับแรก ด้วยวิธีนี้ พวกเขาจึงสามารถแก้ไขปัญหาที่ก่อให้เกิดการสูญเสียพลังงานมากที่สุดได้โดยไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนอุปกรณ์ทั้งหมดพร้อมกัน ซึ่งช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายและลดการสูญเสียพลังงานไฟฟ้าโดยรวม

ให้ความสำคัญกับการปรับปรุงระบบแบบมีผลกระทบสูง: หม้อแปลงไฟฟ้าที่ทำจากโลหะอมอร์ฟัสและเบรกเกอร์วงจรแบบสุญญากาศช่วยลดการสูญเสียพลังงานขณะไม่มีโหลดและการสูญเสียขณะเปิด-ปิดได้อย่างมีนัยสำคัญ

มุ่งเน้นการปรับปรุงระบบให้ทันสมัยในพื้นที่ที่ให้ผลตอบแทนสูงสุดต่อการลงทุนเมื่อพิจารณาจากความก้าวหน้าด้านประสิทธิภาพการใช้พลังงาน สองทางเลือกที่โดดเด่นคือหม้อแปลงไฟฟ้าแบบแก้วอมอร์ฟัส (amorphous metal transformers) และเบรกเกอร์วงจรแบบสุญญากาศ (vacuum circuit breakers) หม้อแปลงแบบแก้วอมอร์ฟัสมีหลักการทำงานที่แตกต่างออกไป เนื่องจากแกนของมันทำจากโลหะผสมแบบไม่มีโครงสร้างผลึก (non-crystalline alloys) แทนที่จะใช้เหล็กกล้าแบบทั่วไป ออกแบบนี้ช่วยลดการสูญเสียพลังงานขณะไม่มีโหลด (no-load losses) ลงได้ประมาณสองในสามเมื่อเทียบกับรุ่นแบบดั้งเดิม ซึ่งหมายความว่าจะสูญเสียพลังงานน้อยลงขณะที่ระบบไม่ได้ทำงานอยู่จริง ส่วนเบรกเกอร์วงจรแบบสุญญากาศเป็นอีกหนึ่งเทคโนโลยีที่เปลี่ยนเกม เพราะมันใช้สุญญากาศแทนอากาศหรือน้ำมันในการดับอาร์กไฟฟ้าระหว่างการเปิด-ปิดวงจร ทำให้สามารถตัดกระแสไฟฟ้าได้รวดเร็วกว่าและสะอาดกว่า ส่งผลให้ลดการสูญเสียพลังงานจากการเปิด-ปิด (switching losses) ลงได้ประมาณ 40% เมื่อต้องตัดสินใจว่าจะลงทุนที่ใด ควรพิจารณารูปแบบการใช้โหลด (load patterns) และดำเนินการคำนวณต้นทุนเบื้องต้นก่อน เช่น กรณีหม้อแปลงไฟฟ้าที่สถานีไฟฟ้าย่อยระดับแรงดันสูง (primary substation transformers) การเปลี่ยนหม้อแปลงรุ่นเก่าเหล่านี้มักช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายด้านพลังงานได้มากกว่า 10,000 ดอลลาร์สหรัฐต่อปีเพียงอย่างเดียว นอกจากการเพิ่มประสิทธิภาพแล้ว การอัปเกรดเหล่านี้ยังมีอายุการใช้งานยาวนานขึ้นระหว่างการเปลี่ยนใหม่ ต้องการการบำรุงรักษา (tune-ups) น้อยลง และช่วยให้หน่วยงานจำหน่ายไฟฟ้าบรรลุเป้าหมายด้านสิ่งแวดล้อม (green targets) ได้โดยตรงผ่านการลดปริมาณพลังงานที่สถานีไฟฟ้าย่อยบริโภคขณะอยู่ในภาวะไม่ทำงาน (idle)

นำการบำรุงรักษาตามเงื่อนไขมาใช้เพื่อลดการสูญเสียพลังงานในสถานีไฟฟ้าย่อยให้น้อยที่สุด

แทนที่ตารางการบำรุงรักษาตามระยะเวลาด้วยระบบตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วยเซ็นเซอร์: การถ่ายภาพความร้อน การตรวจจับการปล่อยประจุบางส่วน (Partial Discharge) และการวิเคราะห์ก๊าซในน้ำมันฉนวน (DGA) ช่วยยืดอายุการใช้งานของอุปกรณ์และลดการสูญเสียพลังงานขณะไม่ทำงานได้สูงสุดถึง 22%

การเปลี่ยนผ่านจากการบำรุงรักษาตามกำหนดเวลาไปสู่การตรวจสอบสภาพจริง (Condition-based Monitoring) ช่วยลดการสูญเสียพลังงานที่ไม่จำเป็นและยืดอายุการใช้งานของทรัพย์สินให้นานขึ้น ภาพถ่ายความร้อน (Thermal Imaging) ใช้ติดตามหม้อแปลงไฟฟ้าเพื่อตรวจจับความร้อนสะสมผิดปกติ ก่อนที่ปัญหาจะลุกลาม ขณะที่เซ็นเซอร์ตรวจจับการปล่อยประจุบางส่วน (Partial Discharge Sensors) สามารถระบุปัญหาเกี่ยวกับฉนวนกันไฟฟ้าในอุปกรณ์สวิตช์เกียร์และบูชชิ่งได้ตั้งแต่ระยะเริ่มต้น นอกจากนี้ยังมีการวิเคราะห์ก๊าซที่ละลายในน้ำมัน (Dissolved Gas Analysis หรือ DGA) ซึ่งใช้ตรวจสอบอุปกรณ์ที่ใช้น้ำมันเป็นสื่อเพื่อค้นหาสัญญาณเตือนล่วงหน้า เช่น การลัดวงจร (arcing), การร้อนจัด (overheating) หรือผลกระทบจากโคโรนา (corona effects) โดยวิเคราะห์ก๊าซต่าง ๆ เช่น ไฮโดรเจน มีเทน และเอทิลีน เมื่อเซ็นเซอร์เหล่านี้ตรวจพบปัญหาที่เกินเกณฑ์ที่กำหนดไว้ การบำรุงรักษาจะดำเนินการเฉพาะเมื่อมีความจำเป็นเท่านั้น ทำให้อุปกรณ์สามารถคงอยู่ในการให้บริการได้นานขึ้นประมาณ 15–20 ปี ทั้งนี้ยังส่งผลให้เกิดการประหยัดค่าใช้จ่ายสะสมอีกด้วย สถานที่ต่าง ๆ สามารถลดการสูญเสียพลังงานขณะหยุดนิ่งแบบไม่จำเป็น (parasitic idle losses) ได้ประมาณ 22% ซึ่งหมายความว่าระบบโดยรวมจะทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น แม้ในกรณีที่ชิ้นส่วนบางส่วนเริ่มเสื่อมสภาพแล้วก็ตาม ตามรายงานการศึกษาปี 2023 ของสถาบันโปเนียม (Ponemon Institute) การดำเนินการดังกล่าวช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายด้านพลังงานเพียงอย่างเดียวได้ประมาณ 740,000 ดอลลาร์สหรัฐต่อปี

มาตรฐานการทดสอบที่สำคัญ: การตรวจสอบความต้านทานการสัมผัสประจำปีและการยืนยันความบริสุทธิ์ของก๊าซ SF6 ช่วยป้องกันไม่ให้เกิดการเพิ่มขึ้นของความสูญเสียโหลดเฉลี่ยร้อยละ 7.4

การตรวจสอบเป็นประจำทุกปีมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อประสิทธิภาพการใช้พลังงานในระบบไฟฟ้า การทดสอบที่สำคัญที่สุดสองประการคือ การวัดความต้านทานการสัมผัสในเบรกเกอร์ และการตรวจสอบระดับความบริสุทธิ์ของก๊าซ SF6 ในอุปกรณ์สวิตช์เกียร์แบบฉนวนด้วยก๊าซ เมื่อความต้านทานการสัมผัสเพิ่มขึ้นเนื่องจากปัจจัยต่าง ๆ เช่น การออกซิเดชัน ปัญหาการจัดแนวไม่ตรง หรือการสึกหรอตามธรรมชาติ จะส่งผลให้เกิดการสูญเสียพลังงานแบบ I²R ซึ่งสร้างความรำคาญ โดยการเพิ่มขึ้นเพียง 10% อาจทำให้สูญเสียพลังงานโดยเปล่าประโยชน์ประมาณ 3.2 ล้านวัตต์-ชั่วโมงต่อปี สำหรับแต่ละเบรกเกอร์ กลับกัน หากความบริสุทธิ์ของก๊าซ SF6 ต่ำกว่าค่ามาตรฐานที่ 99% ความแข็งแรงเชิงฉนวนจะลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ส่งผลให้กระบวนการดับอาร์กต้องใช้พลังงานมากขึ้นถึง 40% ซึ่งจะทำให้แรงดันไฟฟ้าในการทำงานสูงขึ้น และก่อให้เกิดการสูญเสียพลังงานปฏิกิริยา (reactive losses) ที่เพิ่มขึ้นทั่วทั้งระบบ การกำหนดให้การทดสอบเหล่านี้เป็นข้อบังคับและจัดเก็บบันทึกอย่างเป็นระบบจะช่วยหลีกเลี่ยงการเพิ่มขึ้นโดยเฉลี่ย 7.4% ของความสูญเสียทางเทคนิค ซึ่งมักพบเห็นได้ที่สถานีไฟฟ้าย่อยที่ไม่มีการตรวจสอบอย่างเหมาะสม นอกจากนี้ การแก้ไขปัญหาแต่เนิ่นๆ ยังช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายอีกด้วย โดยในช่วงห้าปี สถานที่ต่างๆ อาจสูญเสียพลังงานโดยเปล่าประโยชน์มูลค่ามากกว่า 220,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ อย่างไรก็ตาม การรักษาระดับความมั่นคงของแรงดันไฟฟ้า (voltage regulation margins) ให้อยู่ในเกณฑ์ที่ดีก็จะทำได้ง่ายขึ้นอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งต่อความมั่นคงโดยรวมของระบบโครงข่ายไฟฟ้าในช่วงเวลาที่มีความต้องการสูงสุด

นำระบบอัตโนมัติสำหรับสถานีไฟฟ้าย่อยอัจฉริยะมาใช้งานเพื่อการปรับแต่งประสิทธิภาพพลังงานแบบเรียลไทม์

ทันสมัยระบบควบคุม: คอนโทรลเลอร์ขอบที่สอดคล้องกับมาตรฐาน IEC 61850 ช่วยให้สามารถปรับแต่งกำลังปฏิกิริยาแบบไดนามิกได้ (+27% ประสิทธิภาพ)

ระบบควบคุมสถานีไฟฟ้าย่อยแบบดั้งเดิมอาศัยการตั้งค่าธนาคารตัวเก็บประจุ (capacitor bank) แบบคงที่และตัวปรับระดับแรงดัน (tap changers) ที่ตอบสนองช้า ซึ่งส่งผลให้เกิดปัญหาอย่างต่อเนื่องกับกำลังไฟฟ้าปฏิกิริยา (reactive power) เมื่อโหลดมีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ แต่เมื่อเราอัปเกรดไปใช้ตัวควบคุมขอบเขต (edge controllers) ที่สอดคล้องตามมาตรฐาน IEC 61850 ทุกอย่างจะเปลี่ยนไปโดยสิ้นเชิง เนื่องจากอุปกรณ์เหล่านี้สามารถตัดสินใจได้เกือบในทันที ณ จุดกำเนิดของข้อมูลโดยตรง อุปกรณ์สมัยใหม่เหล่านี้ดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับระดับแรงดันไฟฟ้า กระแสไหลผ่าน และอุณหภูมิมาวิเคราะห์ เพื่อปรับการชดเชยกำลังไฟฟ้าปฏิกิริยาให้เหมาะสมตามความจำเป็น โดยพื้นฐานแล้ว อุปกรณ์เหล่านี้จะเปิด-ปิดตัวเก็บประจุ และปรับระดับของหม้อแปลงไฟฟ้าตามสภาวะจริงที่เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์ ในการทดลองภาคสนามจริง พบว่าระบบใหม่นี้ลดการสูญเสียจากกำลังไฟฟ้าปฏิกิริยาลงได้ประมาณ 27% เมื่อเทียบกับระบบที่ใช้ตัวเก็บประจุแบบคงที่รุ่นเก่า พร้อมทั้งควบคุมแรงดันไฟฟ้าได้แม่นยำยิ่งขึ้นในช่วง ±1.5% แทนที่จะเป็นช่วงกว้างถึง ±3% ดังที่เคยเป็นมา สิ่งที่ทำให้ระบบนี้มีคุณค่ามากคือ มันช่วยป้องกันไม่ให้รีเลย์ทำงานโดยไม่จำเป็นเมื่อเกิดภาวะแรงดันตกหรือแรงดันกระชาก และยังป้องกันปัญหาความแออัดของการส่งผ่านไฟฟ้า (transmission congestion) ที่อาจก่อให้เกิดค่าใช้จ่ายสูง โดยเฉพาะในช่วงเวลาที่มีการใช้ไฟฟ้าสูงสุด (peak hours) หากพิจารณาการประเมินโครงข่ายไฟฟ้าระดับภูมิภาคใดๆ ก็ตาม จะเห็นได้ชัดเจนว่า ระบบที่ยังไม่ได้รับการปรับปรุงจะเผชิญความเสี่ยงร้ายแรง โดยการสูญเสียทางเทคนิค (technical losses) อาจสูงถึง 15% ได้

ผสานการวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์: การตรวจจับความผิดปกติแบบคาดการณ์ล่วงหน้าช่วยลดเหตุการณ์การปล่อยพลังงานเกินและเหตุไฟฟ้าดับโดยไม่ได้วางแผนไว้ลง 31% (IEEE PES 2024)

ระบบ SCADA แบบดั้งเดิมไม่สามารถรับมือกับภารกิจนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อต้องตรวจจับปัญหาที่ค่อยเป็นค่อยไป ซึ่งในที่สุดจะนำไปสู่ความล้มเหลวของอุปกรณ์ ผลที่ตามมาบ่อยครั้งคือการหยุดทำงานฉุกเฉิน และสิ่งที่เรียกว่า 'การทิ้งพลังงาน (energy dumping)' ซึ่งโรงไฟฟ้าจำเป็นต้องลดกำลังการผลิตเพื่อรักษาสมดุลของระบบสายส่งไฟฟ้าให้คงที่ เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปัญญาประดิษฐ์ (AI analytics) รุ่นใหม่นี้ผสานรวมแหล่งข้อมูลหลากหลายประเภท ทั้งบันทึกประสิทธิภาพการทำงานในอดีต การวัดอุณหภูมิแบบเรียลไทม์ สัญญาณการปลดปล่อยบางส่วน (partial discharge signals) รวมถึงสภาพอากาศในพื้นที่ด้วย ระบบที่ว่านี้สามารถตรวจจับสัญญาณเตือนล่วงหน้าที่เกี่ยวข้องกับปัญหาต่าง ๆ เช่น ขดลวดเสียหาย ความชื้นแทรกซึมเข้าสู่บุชชิ่ง หรือการเสื่อมสภาพของน้ำมันในหม้อแปลงไฟฟ้า อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning algorithms) สามารถระบุปัญหาได้ล่วงหน้าประมาณสองถึงสามสัปดาห์ก่อนที่จะเกิดความล้มเหลวจริง ทำให้ผู้ปฏิบัติงานมีเวลาเพียงพอในการแก้ไขปัญหาก่อนที่จะลุกลามกลายเป็นวิกฤต ตามรายงานการวิจัยที่เผยแพร่เมื่อปีที่แล้วโดย IEEE Power & Energy Society ระบบที่ก้าวหน้าเหล่านี้สามารถลดเหตุการณ์การทิ้งพลังงานและเหตุการณ์หยุดจ่ายไฟฟ้าอย่างไม่คาดฝันลงได้ประมาณร้อยละ 31 สำหรับสถานีไฟฟ้าย่อยขนาด 500 เมกะวัตต์แบบทั่วไป หมายความว่าสามารถกู้คืนพลังงานได้ประมาณห้ากิกะวัตต์-ชั่วโมงต่อปี พร้อมหลีกเลี่ยงค่าปรับอันเนื่องจากการไม่สามารถรักษาสมดุลของระบบสายส่งไฟฟ้าได้ นอกจากนี้ การเข้าแทรกแซงแต่เนิ่นๆ ยังช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในระยะยาวอีกด้วย เพราะหม้อแปลงไฟฟ้าจะต้องเปลี่ยนทดแทนภายหลังจากที่ควรจะเปลี่ยนไปประมาณสี่ปี เนื่องจากผู้ปฏิบัติงานสามารถแก้ไขจุดร้อน (hot spots) และข้อบกพร่องอื่นๆ ได้ก่อนที่ปัญหาจะรุนแรงจนจำเป็นต้องเปลี่ยนหม้อแปลงทั้งตัว

คำถามที่พบบ่อย

คำถาม: การสูญเสียพลังงานแบบพาราซิติกในสถานีไฟฟ้าย่อยคืออะไร?

คำตอบ: การสูญเสียพลังงานแบบพาราซิติกหมายถึงพลังงานที่สูญเสียไปเนื่องจากอุปกรณ์ที่มีประสิทธิภาพต่ำขณะที่สถานีไฟฟ้าย่อยไม่ได้ทำงาน โดยอุปกรณ์รุ่นเก่าอาจก่อให้เกิดการสูญเสียนี้ได้สูงถึง 18%

คำถาม: ทำไมหม้อแปลงไฟฟ้าที่ใช้โลหะอมอร์ฟัสจึงมีประสิทธิภาพสูงกว่า?

คำตอบ: หม้อแปลงไฟฟ้าที่ใช้โลหะอมอร์ฟัสมีแกนทำจากโลหะผสมที่ไม่มีโครงสร้างผลึก ซึ่งช่วยลดการสูญเสียขณะไม่มีโหลดลงประมาณสองในสามเมื่อเทียบกับรุ่นดั้งเดิม

คำถาม: การวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ให้ประโยชน์ต่อสถานีไฟฟ้าย่อยอย่างไร?

คำตอบ: การวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยในการตรวจจับความผิดปกติล่วงหน้า ทำให้ลดเหตุการณ์ไฟฟ้าดับโดยไม่ได้วางแผนไว้และเหตุการณ์การทิ้งพลังงาน (energy-dumping) ได้ โดยสามารถตรวจพบปัญหาล่วงหน้าหลายสัปดาห์ จึงป้องกันวิกฤติได้