Smart Management and Maintenance-løsning for kraftproduktionstransformatorer
Ⅰ. Baggrund og smertepunkter
Med voksende energiforsyningsvirksomheder og fremgang i netintelligens, kan traditionelle periodiske vedligeholdelsesmodeller ikke opfylde O&M-kravene for store strømtransformatorer:
• Forsinket fejlrespons: Pludselig isoleringsaldring eller overophedning kan ikke detekteres i realtid
• Høje vedligeholdelsesomkostninger: Overvedligeholdelse spilder ressourcer, mens utilstrækkeligt vedligehold skaber uforudset nedetid
• Fragmenteret dataanalyse: Isolerede data fra DGA (Dissolved Gas Analysis), partielle udslipstests osv., mangler intelligent tværdiagnose
II. Systemarkitektur og kernekompetencer
(1) Intelligent sensorlag
Installerer flerdimensionelle IoT-terminaler:
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-analysemotor
|
Modul |
Kernekompetence |
Funktion |
|
Tilstandsvurdering |
DBN (Deep Belief Network) |
Integrerer SCADA/online-data for at generere sundhedsindeks |
|
Fejlalarm |
LSTM tidsserieanalyse |
Forudsiger hotspot-tendenser baseret på temperatur/belastningsrater |
|
Livsprediktion |
Weibull-distribution |
Kvantificerer nedbrydningskurver for isoleringspapir |
(3) Prædiktiv vedligeholdelsesplatform
• 3D-dashboard: Realtime visning af transformatorbelastningsrater, hotspottemperaturer og risikoniveauer
• Vedligeholdelsesbeslutningstræ: Genererer automatisk arbejdsordrer baseret på risikovurderinger
(f.eks., C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Udløser inspektion af bushing-løshed)
III. Kernefunktionsmatrix
|
Funktion |
Teknisk implementering |
O&M-værdi |
|
Panoramisk overvågning |
Kantberegning gateways (10ms dataindsamling) |
100% enhedsstatusvisualisering |
|
Smart diagnosticering |
IEEE C57.104 + AI-korrektion |
92% fejlidentifikationspræcision |
|
Prædiktivt vedligehold |
RUL-prediktion via nedbrydningsmodellering |
25% lavere vedligeholdelsesomkostninger |
|
Videnbevaring |
Selvvirksom fejltilfælledatabase |
60% hurtigere oplæring af nye medarbejdere |
IV. Tekniske højdepunkter
- Flere fysik-koblingsanalyser:
EM-termisk-spændings-simuleringsdata indgår i AI-modeller for tidlige vindingsdeformationsvarsler (±0.5mm præcision) - Blockchain-certificering:
O&M-optegnelser og testdata lagres på kæden for ISO 55000-overholdelse - AR-assisteret reparation:
Hololens overlægger 3D-fejlpunktshvorhenvisning → 40% hurtigere kritiske reparationer
V. Anvendelsesresultater (1,000MW anlægs sag)
|
Mål |
Før opgradering |
Efter opgradering |
Forbedring |
|
Uplanlagte stop |
3.2/år |
0.4/år |
↓87.5% |
|
Gennemsnitlig reparationstid |
72 timer |
45 timer |
↓37.5% |
|
Livsprediktionfejl |
±18 måneder |
±6 måneder |
↑67% præcision |
