Solusyon sa Mapagkakatiwalaan at Pamamahala para sa mga Transformer sa Paglikha ng Kapangyarihan
Ⅰ. Background at mga Suliranin
Sa paglaki ng mga kompanya ng pag-generate ng kuryente at sa pag-unlad ng grid na may kakayahang mag-isip, ang mga tradisyonal na modelo ng regular na pangangalaga ay hindi na sapat upang tugunan ang mga demand para sa O&M ng malalaking transformer:
• Delayed Fault Response: Ang biglaang pagtanda ng insulasyon o sobrang init ay hindi maaaring matukoy sa totoong oras
• High Maintenance Costs: Ang sobrang pangangalaga ay nagbabawas ng mga mapagkukunan, habang ang kulang na pangangalaga ay nagdudulot ng hindi inaasahang downtime
• Fragmented Data Analysis: Ang hiwalay na data mula sa DGA (Dissolved Gas Analysis), partial discharge tests, at iba pa, ay kulang ng intelligent cross-diagnosis
II. System Architecture at Core Technologies
(1) Intelligent Sensing Layer
Inilalatag ang multi-dimensional na IoT terminals:
graph LR
A[Pagsusukat ng Temperatura ng Fiber Optic na Winding] --> D[Central Analytics Platform]
B[DGA Sensor] --> D
C[Vibration/Noise Monitor] --> D
E[Core Grounding Current Detector] --> D
(2) AI Analytics Engine
|
Module |
Core Tech |
Function |
|
Condition Assessment |
DBN (Deep Belief Network) |
Nagbibigay ng health indices sa pamamagitan ng integrasyon ng SCADA/online data |
|
Fault Warning |
LSTM Time-Series Analysis |
Nagpoprognose ng mga trend ng hotspot batay sa temperatura/rate ng load |
|
Life Prediction |
Weibull Distribution |
Nagku-quantify ng degradation curves ng insulasyong papel |
(3) Predictive Maintenance Platform
• 3D Dashboard: Real-time display ng transformer load rates, hotspot temps, at risk levels
• Maintenance Decision Tree: Auto-generates work orders batay sa risk ratings
(e.g., C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Triggers bushing looseness inspection)
III. Core Functional Matrix
|
Function |
Technical Implementation |
O&M Value |
|
Panoramic Monitoring |
Edge-computing gateways (10ms data acquisition) |
100% device status visualization |
|
Smart Diagnostics |
IEEE C57.104 + AI correction |
92% fault identification accuracy |
|
Predictive Maintenance |
RUL prediction via degradation modeling |
25% lower maintenance costs |
|
Knowledge Retention |
Self-iterating fault case database |
60% faster new staff training |
IV. Technical Highlights
- Multi-physics Coupling Analysis:
Ang EM-thermal-stress simulation data ay ipinapadala sa AI models para sa maagang babala tungkol sa deformation ng winding (±0.5mm precision) - Blockchain Certification:
Ang O&M records at test data ay naka-store sa blockchain para sa ISO 55000 compliance - AR-assisted Repair:
Ang Hololens ay naglalagay ng 3D fault-point positioning → 40% mas mabilis na critical repairs
V. Application Results (1,000MW Plant Case)
|
Metric |
Pre-upgrade |
Post-upgrade |
Improvement |
|
Unplanned Outages |
3.2/yr |
0.4/yr |
↓87.5% |
|
Avg. Repair Time |
72 hrs |
45 hrs |
↓37.5% |
|
Life Prediction Error |
±18 months |
±6 months |
↑67% accuracy |
