Tehase transformatooride inteligentne haldus- ja hoolduslahendus

Ⅰ. Taust ja probleemid​
Kuna elektritootmiste ettevõtted laienevad ja võrgu intelligentsus edeneb, ei suuda traditsioonilised perioodilised hooldusmudelid rahuldavalt vastata suurte transformatorkappade O&M nõudmistele:
• ​Hilinenud veateated: Sündiline isolatsiooni vananemine või ülekuumaus ei saa reaalajas tuvastatud
• ​Kõrge hoolduskulud: Liiga palju hooldus toob kaasa ressursside raiskamise, samas kui ebapiisav hooldus põhjustab ebaeelistatud seiskusi
• ​Mõrviklik andmeanalüüs: DGA (Lahustunud gaasi analüüs), osaliselt väljaheitmine jms andmed on isoleeritud, ilma intelmeetsusega ristdiagnostika taotlemata

​II. Süsteemi arhitektuur ja tööriistad​
(1) Intelligentsed andmeteadlased
Mitmemõõtmeliste IoT-lõpp-punktid:

graph LR 

A[Küttefiber temperatuur] --> D[Keskne analüüsi platvorm] 

B[DGA-andur] --> D 

C[Värin/müra jälgija] --> D 

E[Magneetväli maaühenduse andur] --> D 

(2) AI analüüsimootor

(3) Prediktiivne hooldusplatvorm
• ​3D paneel: Reaalaja transformatorkappe kohustusintensiteedi, kuuma punktide temperatuuri ja riskitaseme näitaja
• ​Hoolduse otsustuspuu: Automaatne töötellimuste genereerimine riskiarvustuse alusel
(nt, C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Aktiveerib kontakti lõhestumise inspekciooni)

​III. Tööriistade funktsionaalsusmatrix​

​IV. Tehnoloogilised esiletõstmised​

1. ​Mitme füüsika kooskõlastatud analüüs:
   EM-temperatuur-näringu simulatsioon andmed AI mudelites varajaste küttepuhastega teated (±0.5mm täpsus)
2. ​Blokkeeritud sertifitseerimine:
   O&M kirjed ja testandmed blokkeeritud salvestamiseks ISO 55000 vastavuse tagamiseks
3. ​AR-assisteeritud parandamine:
   Hololens 3D vigade asukoha üleviimine → 40% kiiremad kriitilised parandused

​V. Rakendustulemused (1,000MW elektrijaama juhtum)​​