نگهداری پیش بینانه مبتنی بر دیجیتال توئین در گریدهای HVDC ۸۰۰ کیلوولتی با یادگیری تقویتی چندعاملی

گسترش شبکه های انتقال برق فشارقوی جریان مستقیم (HVDC) به ویژه در سطوح ولتاژ بسیار بالا نظیر ۸۰۰ کیلوولت، نقش حیاتی در انتقال انرژی پایدار، کاهش تلفات و امکان اتصال فواصل دور میان مراکز تولید و مصرف انرژی یافته است. با این حال، شبکه های HVDC به دلیل ساختار پیچیده، وابستگی به سیستم های کنترل دیجیتال، تجهیزات قدرت حساس مانند سیستم های سوئیچینگ مبتنی بر نیمه هادی های توان، و ماهیت پیوسته و پرظرفیت انتقال، در برابر خرابی های ناگهانی، پیری اجزا، خطاهای محیطی و ناپایداری های حرارتی بسیار آسیب پذیر هستند. نگهداری سنتی که بر مبنای تعمیرات دوره ای یا واکنش پس از خرابی عمل می کند، در این شبکه ها ناکارآمد بوده و موجب هزینه های سنگین، قطعی طولانی و کاهش شاخص های قابلیت اطمینان سیستم می شود. در سال های اخیر، فناوری دیجیتال توئین (Digital Twin) همراه با تحلیل داده، هوش مصنوعی و مدل سازی رفتاری اجزا، امکان نظارت بلادرنگ، ارزیابی سلامت تجهیز و پیش بینی خطا پیش از وقوع را فراهم کرده است. به ویژه ترکیب دیجیتال توئین با یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-agent Reinforcement Learning) امکان تصمیم گیری توزیع شده، مدیریت بهینه تعمیرات، زمان بندی هوشمند، تخصیص منابع و پیش بینی خرابی در سطوح سیستمی را فراهم می کند. این پژوهش یک چارچوب کامل برای نگهداری پیش بینانه در خطوط HVDC ۸۰۰ کیلوولتی ارائه می دهد که در آن دیجیتال توئین مدل دیجیتال جامعی از تجهیزات، شرایط محیطی، عملکرد سیستم قدرت، داده های سنسوری و روند رفتار تجهیزات ایجاد می کند و عامل های یادگیری تقویتی بر اساس بازخورد مستمر و مقایسه وضعیت فیزیکی و مجازی، سیاست های نگهداری بهینه را تدوین می کنند. نتایج تحلیلی نشان می دهد که استفاده از این رویکرد موجب کاهش ۳۰ تا ۶۵ درصد خرابی های غیرمنتظره، افزایش عمر تجهیز، کاهش قطعی شبکه، بهبود تخصیص منابع تعمیراتی، ارتقای شاخص های امنیت شبکه و افزایش بهره وری انرژی می شود. همچنین رویکرد ارائه شده با ساختارهای ابری، سیستم های SCADA، سنسورهای IoT و مراکز مدیریت مبتنی بر داده هم افزا بوده و می تواند در مقیاس ملی و منطقه ای برای شبکه های بزرگ HVDC پیاده سازی شود. این مقاله ضمن تشریح سازوکار سیستم، چالش های فنی، مزایا و معماری پیشنهادی، راهکارهایی برای توسعه آینده ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

HVDC ، دیجیتال توئین ، نگهداری پیش بینانه ، یادگیری تقویتی چندعاملی ، هوش مصنوعی ، خطوط ۸۰۰ کیلوولت ، پایش وضعیت ، قابلیت اطمینان شبکه