Slimme Bestuur- en Onderhoudoplossing vir Kragopwektransformer
Ⅰ. Agtergrond en Pynpunte
Geeëskaleerde kragopwekondernemings en die voortgang van intelligente nette lei tot die feit dat tradisionele periodieke instandhoudingsmodelle nie meer aan die O&M-eise van groot kragtransformers kan voldoen:
• Vertraagde Foutreaksie: Plaatslike isolasieveroudering of oormatige hitte kan nie in real-time opgespoor word nie
• Hoe Instandhoudingskoste: Oormatige instandhouding verspil hulpbronne, terwyl onvoldoende instandhouding ongeplande neerlae veroorsaak
• Gesplinterde Data-analise: Geïsoleerde data van DGA (Dissolved Gas Analysis), deelagtige ontladingstoetse, ens., het 'n gebrek aan intelligente kruisdiagnose
II. Stelselargitektuur en Kern tegnologieë
(1) Intelligente Sensing Laag
Implementeer multi-dimensionele IoT-terminals:
graph LR
A[Winding Fiber Optic Temp] --> D[Central Analytics Platform]
B[DGA Sensor] --> D
C[Vibration/Noise Monitor] --> D
E[Core Grounding Current Detector] --> D
(2) AI Analise Motor
|
Module |
Kern Tegnologie |
Funksie |
|
Toestandsassessering |
DBN (Deep Belief Network) |
Integreer SCADA/online data om gesondheidsindekse te genereer |
|
Foutwaarskuwing |
LSTM Tydreeks Analise |
Vooruitskat warmteplek-tendense op grond van temperatuur/ladingskoers |
|
Leewetydvoorspelling |
Weibull-verdeling |
Kwantifiseer isolasiepapier-degradasiekrommes |
(3) Voorspellende Instandhoudingsplatform
• 3D Dashboard: Real-time vertoning van transformer-ladingskoers, warmteplek-temperatuur, en risikovlakke
• Instandhoudingsbesluitboom: Genereer outomaties werkorders op grond van risikobewysings
(bv., C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Aktiveer bus losheid-inspeksie)
III. Kern Funksionele Matriks
|
Funksie |
Tegniese Implementering |
O&M Waarde |
|
Panoramiese Monitoring |
Randberekening-hekkies (10ms data-verzameling) |
100% toestand van toestelle visualisering |
|
Slim Diagnose |
IEEE C57.104 + AI-korreksie |
92% foutidentifikasie akkuraatheid |
|
Voorspellende Instandhouding |
RUL-voorspelling via degradasie-modellering |
25% laer instandhoudingskoste |
|
Kennisbehoud |
Self-itererende foutgeval-data basis |
60% vinniger nuwe personeel opleiding |
IV. Tegniese Hoogtepunte
- Multi-fisika Koppling Analise:
EM-thermiese-spanning simulasiedata gevoed aan AI-modelle vir vroeë winding-deformasie waarskuwings (±0.5mm presisie) - Blockchain Sertifisering:
O&M rekords en toetsdata gestoor op ketting vir ISO 55000-nabootsing - AR-gesteunde Reparasië:
Hololens oorlaei 3D fout-punt posisie → 40% vinniger kritiese reparasies
V. Toepassing Resultate (1,000MW Plant Geval)
|
Maatstaf |
Pre-opgradering |
Post-opgradering |
Verbetering |
|
Ongeplanne Neerlae |
3.2/jaar |
0.4/jaar |
↓87.5% |
|
Gemiddelde Hersteltyd |
72 uur |
45 uur |
↓37.5% |
|
Leewetydvoorspellingfout |
±18 maande |
±6 maande |
↑67% akkuraatheid |
