Λογισμική Λύση Σφαιρικής Διαχείρισης και Συντήρησης για Μετασχηματιστές Παραγωγής Ηλεκτρικής Ενέργειας

Ι. Φόντο και Πόνοι​
Όσο οι επιχειρήσεις παραγωγής ενέργειας αυξάνουν την κλίμακα και προοδεύει η νοημονικότητα του δικτύου, οι παραδοσιακές μοντέλα περιοδικής συντήρησης αδυνατούν να ανταποκριθούν στις απαιτήσεις O&M των μεγάλων μετασχηματιστών ενέργειας:
• ​Καθυστερημένη Απόκριση σε Σφάλματα: Η απότομη γήρανση του απομονωτικού υλικού ή το υπερθέρμανση δεν μπορούν να ανιχνευτούν σε πραγματικό χρόνο
• ​Υψηλά Κόστη Συντήρησης: Η υπερβολική συντήρηση αποδίδει πόρους, ενώ η ανεπαρκής συντήρηση προκαλεί ανεπεξήγητες διακοπές
• ​Διασπαρμένη Ανάλυση Δεδομένων: Τα απομονωμένα δεδομένα από DGA (Ανάλυση Διαλυμένων Αερίων), τεστ μερικής εκτόνωσης κλπ., λείπει η νοημονική διαγνωστική ανάλυση

​ΙΙ. Αρχιτεκτονική Συστήματος και Κύριες Τεχνολογίες​
(1) Στρώμα Νοημονικής Ανίχνευσης
Εγκαταστάσεις πολυδιάστατων τερματικών IoT:

graph LR 

A[Θερμοκρασία Φωτονικού Λωρίδου] --> D[Κεντρική Πλατφόρμα Ανάλυσης] 

B[Σενσόρας DGA] --> D 

C[Μονίτορ Ταλαντώσεων/Ήχου] --> D 

E[Ανίχνευση Ρεύματος Γείωσης Κέντρου] --> D 

(2) Μηχανή AI Ανάλυσης

(3) Πλατφόρμα Προληπτικής Συντήρησης
• ​Πίνακας 3D: Πραγματικός χρόνος εμφάνισης των ρυθμών φορτίου του μετασχηματιστή, των θερμοκρασιών hotspots και των επιπέδων κινδύνου
• ​Δέντρο Αποφάσεων Συντήρησης: Αυτόματη παραγωγή εργασιών βάσει των βαθμών κινδύνου
(π.χ., C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Εκκίνηση ελέγχου χαλάρωσης bushing)

​ΙΙΙ. Πίνακας Κυρίων Λειτουργιών​

​IV. Τεχνικά Εστιασμένα Σημεία​

1. ​Ανάλυση Συνδυασμού Πολλαπλών Φυσικών Φαινομένων:
   Δεδομένα προσομοιώσεων EM-thermal-stress εισάγονται σε μοντέλα AI για πρώιμες ειδοποιήσεις γήρανσης θερμοκρασιών (±0.5mm ακρίβεια)
2. ​Πιστοποίηση Blockchain:
   Ημερολόγια O&M και δεδομένα ελέγχου αποθηκεύονται στο chain για συμμόρφωση ISO 55000
3. ​Επισκευή με Βοήθεια AR:
   Hololens επικαλύπτει 3D θέσεις σφαλμάτων → 40% γρηγορότερες κρίσιμες επισκευές

​V. Αποτελέσματα Εφαρμογής (Περίπτωση 1,000MW Πλαντ)​​