Inteligenta Administrado kaj Manteno Solvo por Elektrogeneranttransformiloj
I. Fono kaj Dolorpunktoj
Kiam la energigeneradaj entreprenoj pligrandigas kaj la reto inteligentigas, la tradiciaj periodaj mantenaj modeloj malfacile povas respondi al la O&M-besonoj de grandaj transformiloj:
• Malfrua Reago al Defektoj: Sudden izolado aldonaĝo aŭ supermaldon ne povas esti detektita en tempo reala
• Alta Mantena Kosto: Supermanteno malutiligas resursojn, dum malplena manteno kaŭzas neplanigitan haltigon
• Fragmenca Datuma Analizo: Izolitaj datumoj el DGA (Dissolved Gas Analysis), partaj disŝarĝtestoj, ktp., mankas inteligentan krucdiagnoson
II. Sistemanstrukturo kaj Ĉefaj Teknikoj
(1) Inteligenta Sensada Ŝtupo
Instalas multidimensiajn IoT-terminalojn:
graph LR
A[Fibrilo Optika Temperaturo] --> D[Ĉefa Analiza Platformo]
B[DGA Senzilo] --> D
C[Vibraĵo/Bruo Monitoro] --> D
E[Kernkonduktanta Kurentdetektilo] --> D
(2) AI-Analiza Motoro
|
Modulo |
Ĉefa Teknologio |
Funkcio |
|
Kondiĉa Ekestimo |
DBN (Deep Belief Network) |
Integras SCADA/retajn datumojn por generi sanecindeksojn |
|
Defektavertigo |
LSTM Tempseria Analizo |
Predikcias varmezon trendojn bazitajn sur temperaturo/kargo-rates |
|
Vivdaŭro Predikcio |
Weibull Distribuo |
Kvantifikas izolpaper-deterioracion kurbojn |
(3) Prediktiva Mantena Platformo
• 3D Tabloardo: Tempo-realaj montriloj de transformila kargo-rates, varmezaj punktoj, kaj risk-niveloj
• Mantena Decid-Arboro: Aŭtomate generas laborordonojn bazitajn sur risk-rangigoj
(ekz., C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Aktivigas ĉeckon de ĝispremaĵa malstreĉo)
III. Ĉefa Funkcia Matro
|
Funkcio |
Teknika Realigo |
O&M Valoro |
|
Panorama Montriĝo |
Randa komputado gateways (10ms datumakviro) |
100% aparato statusvizualigo |
|
Inteligenta Diagnostiko |
IEEE C57.104 + AI-korektado |
92% defektidentiga akurateco |
|
Prediktiva Manteno |
RUL predikcio tra deterior-modelado |
25% malpli alta mantena kostoj |
|
Savno de Scio |
Memiteranta defektkazodbazo |
60% pli rapida instruado de novaj stafanoj |
IV. Teknikaj Ekscitoj
- Multi-fizika Kopla Analizo:
EM-thermo-stresa simuldataj enmetitaj en AI-modelojn por frua avizo pri vindingdeformacio (±0.5mm precizeco) - Blokĉena Certigado:
O&M registaroj kaj testdatumoj konservitaj en ĉeno por ISO 55000 konformeco - AR-helpita Riparo:
Hololens suprapozicio 3D defektpunkto → 40% pli rapida kritika riparo
V. Aplikaj Rezultoj (1,000MW Plantokazo)
|
Indikilo |
Antaŭ-upgrade |
Post-upgrade |
Melorigo |
|
Nepreviditaj Malfuncioj |
3.2/jaro |
0.4/jaro |
↓87.5% |
|
Avg. Reparotempo |
72 h |
45 h |
↓37.5% |
|
Vivdaŭro Predikciero |
±18 monatoj |
±6 monatoj |
↑67% akurateco |
