Solució de gestió i manteniment intel·ligent per a transformadors de generació d'energia
I. Fons i punts de dolor
A mesura que les empreses de generació d'energia es van ampliant i la intel·ligència de la xarxa avança, els models tradicionals de manteniment periòdic troben dificultats per satisfer les necessitats d'operació i manteniment (O&M) dels grans transformadors de potència:
• Resposta tardana a les falles: L'envejeciment brusc de l'aïllament o el sobrecalorament no es poden detectar en temps real
• Costos d'manteniment alts: El manteniment excessiu desperdiga recursos, mentre que el manteniment insuficient provoca parades no planificades
• Anàlisi de dades fragmentades: Les dades aïllades de l'anàlisi de gasos dissolts (DGA), proves de descàrrega parcial, etc., manquen d'un diagnòstic intel·ligent transversal
II. Arquitectura del sistema i tecnologies clau
(1) Capa de sensorització intel·ligent
Desplega terminals IoT multidimensionals:
graph LR
A[Temp Fibra òptica Bobina] --> D[Plataforma d'anàlisi central]
B[Sensor DGA] --> D
C[Monitor de vibració/soroll] --> D
E[Detector de corrent de terra del nucli] --> D
(2) Motor d'anàlisi d'IA
|
Mòdul |
Tecnologia clau |
Funció |
|
Avaluació de condició |
DBN (Xarxa de Credibilitat Profunda) |
Integra dades SCADA/en línia per generar índexs de salut |
|
Avís de falla |
Anàlisi de sèries temporals LSTM |
Predueix tendències de punts calents basant-se en temperatures/taxas de càrrega |
|
Previsió de vida útil |
Distribució de Weibull |
Quantifica les corbes de degradació del paper aïllant |
(3) Plataforma de manteniment predictiu
• Taulell 3D: Visualització en temps real de les taxas de càrrega del transformador, temperatures de punts calents i nivells de risc
• Arbre de decisió de manteniment: Genera automàticament ordres de treball basades en classificacions de risc
(p. ex., C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Desencadena la inspecció de soltura de la bossa)
III. Matriu funcional clau
|
Funció |
Implementació tècnica |
Valor O&M |
|
Monitoratge panoràmic |
Passarel·les d'edge computing (adquisició de dades en 10ms) |
Visualització del 100% de l'estat del dispositiu |
|
Diagnòstic intel·ligent |
IEEE C57.104 + correcció d'IA |
92% d'exactitud en la identificació de falles |
|
Manteniment predictiu |
Previsió RUL mitjançant modelització de degradació |
25% de costos de manteniment inferiors |
|
Retenció de coneixements |
Base de dades de casos de falla d'auto-iteració |
Formació del 60% més ràpida del personal nou |
IV. Punts destacats tècnics
- Anàlisi de couplament multi-física:
Dades de simulació EM-terma-mecànica alimentades als models d'IA per alertes de deformació precoç de les bobines (±0.5mm de precisió) - Certificació blockchain:
Registres d'O&M i dades de prova emmagatzemades en cadena per complir amb ISO 55000 - Reparació assistida per AR:
Hololens superposa la posició 3D del punt de falla → reparacions crítiques un 40% més ràpides
V. Resultats de l'aplicació (cas de planta de 1.000MW)
|
Mètrica |
Abans de l'actualització |
Després de l'actualització |
Millora |
|
Parades no planificades |
3.2/anys |
0.4/anys |
↓87.5% |
|
Temps mitjà de reparació |
72 hores |
45 hores |
↓37.5% |
|
Error de previsió de vida útil |
±18 mesos |
±6 mesos |
↑67% d'exactitud |
