Интелигентно решение за управление и поддръжка на трансформатори за производство на електроенергия

Ⅰ. Фон и болни точки​
С увеличаването на мащабите на електроенергийните предприятия и напредъка на интелигентната мрежа, традиционните модели за периодично поддържане с труд се справят с изискванията за операции и поддръжка (O&M) на големите трансформатори:
• ​Забавено отговорно действие при дефект: Изведнъшното стареене на изолацията или прекомерното загряване не могат да бъдат засечени в реално време
• ​Високи разходи за поддръжка: Прекомерната поддръжка е губеж на ресурси, докато недостатъчната поддръжка води до неплановани спирки
• ​Фрагментиран анализ на данни: Изолираните данни от DGA (Анализ на растворени газове), тестове за частични разряди и др., липсват на интелигентния крос-диагнозис

​II. Архитектура на системата и основни технологии​
(1) Интелигентен сензорен слой
Разполага с многомерни IoT терминали:

graph LR 

A[Температурен оптичен влак] --> D[Централна аналитична платформа] 

B[DGA сензор] --> D 

C[Монитор за вибрация/шум] --> D 

E[Детектор на заземящ ток на ядрото] --> D 

(2) AI аналитичен двигател

(3) Платформа за предиктивна поддръжка
• ​3D панел: Реално време показва темповете на зареждане, температурите на горещи точки и нивата на риск
• ​Дърво на решенията за поддръжка: Автоматично генерира поръчки за работа на основата на оценките на риска
(например, C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Активира проверка на разтоварване на изолятори)

​III. Матрица на основни функции​

​IV. Технически акценти​

1. ​Анализ на многомерна физика:
   Данни от EM-термално-стресово моделиране се вкарват в AI модели за ранни предупреждения за деформация на витките (±0.5mm точност)
2. ​Сертификат на блокчейн:
   Записи за O&M и тестови данни се съхраняват в блокчейн за съответствие с ISO 55000
3. ​Ремонт с помощта на AR:
   Hololens добавя 3D позициониране на дефектната точка → 40% по-бързи критични ремонти

​V. Резултати от приложението (случай 1,000MW завода)​​