راه‌حل مدیریت و نگهداری هوشمند برای ترانسفورماتورهای تولید برق

Ⅰ. زمینه و نقاط دردناک​
با افزایش مقیاس شرکت‌های تولید برق و پیشرفت هوشمندسازی شبکه، مدل‌های نگهداری دوره‌ای سنتی دیگر قادر به برآورده کردن نیازهای عملیاتی و نگهداری (O&M) ترانسفورماتورهای بزرگ قدرتی نیستند:
• ​پاسخ تأخیری به خطا: تخریب ناگهانی عایق یا گرم شدن بیش از حد نمی‌تواند در زمان واقعی تشخیص داده شود
• ​هزینه‌های نگهداری بالا: نگهداری بیش از حد منابع را تلف می‌کند، در حالی که نگهداری ناکافی باعث توقف غیرplan‌ شده می‌شود
• ​تجزیه و تحلیل داده‌های پراکنده: داده‌های جداگانه از DGA (تحلیل گاز محلول)، آزمون‌های تخلیه جزئی و غیره، کمبود تشخیص هوشمند متقاطع دارند

​II. معماری سیستم و فناوری‌های اصلی​
(1) لایه حسگر هوشمند
نصب دستگاه‌های IoT چندبعدی:

graph LR 

A[دماي الیاف نوری پیچ] --> D[پلتفرم تحلیل مرکزی] 

B[حسگر DGA] --> D 

C[نظارت بر ارتعاش/صدا] --> D 

E[детектор токов заземления ядра] --> D 

(2) موتور تحلیل AI

(3) پلتفرم نگهداری پیش‌بینی‌شده
• ​داشبورد ۳D: نمایش زنده نرخ‌های بار ترانسفورماتور، دماهای نقاط داغ و سطوح ریسک
• ​درخت تصمیم نگهداری: تولید خودکار دستورالعمل‌های کار بر اساس رتبه‌بندی ریسک
(به عنوان مثال، C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → تحریک بررسی اندازه‌گیری بوشینگ)

​III. ماتریس عملکرد اصلی​

​IV. نکات فنی برجسته​

1. ​تجزیه و تحلیل چند فیزیکی:
   داده‌های شبیه‌سازی EM-گرما-تنش به مدل‌های AI اضافه شده برای هشدارهای اولیه تغییر شکل پیچ (±0.5mm دقت)
2. ​گواهینامه بلاکچین:
   ضبط رکوردهای O&M و داده‌های تست روی زنجیره برای مطابقت ISO 55000
3. ​تعمیر با کمک AR:
   Hololens نمایش 3D موقعیت نقاط خرابی → 40% سریع‌تر تعمیرات مهم

​V. نتایج کاربرد (مورد گیگاوات 1,000)​​