Solution de Gestion et de Maintenance Intelligente pour les Transformateurs de Production d'Électricité
Ⅰ. Contexte et Points de Douleur
À mesure que les entreprises de production d'électricité s'agrandissent et que l'intelligence des réseaux électriques progresse, les modèles de maintenance périodiques traditionnels peinent à répondre aux besoins d'exploitation et de maintenance (O&M) des grands transformateurs de puissance:
• Réponse aux Pannes Retardée: Le vieillissement soudain de l'isolation ou le surchauffe ne peuvent pas être détectés en temps réel
• Coûts de Maintenance Élevés: La surmaintenance gaspille des ressources, tandis qu'une maintenance insuffisante entraîne des arrêts non planifiés
• Analyse de Données Fragmentée: Les données isolées provenant de l'analyse de gaz dissous (DGA), des tests de décharge partielle, etc., manquent de diagnostic intelligent croisé
II. Architecture du Système et Technologies Clés
(1) Couche de Sensing Intelligente
Déploie des terminaux IoT multidimensionnels:
graph LR
A[Température de la Bobine par Fibre Optique] --> D[Plateforme d'Analyse Centrale]
B[Capteur DGA] --> D
C[Moniteur de Vibration/Bruit] --> D
E[Détecteur de Courant de Mise à la Terre du Noyau] --> D
(2) Moteur d'Analyse IA
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Module |
Technologie Clé |
Fonction |
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Évaluation de l'État |
DBN (Réseau de Croyance Profond) |
Intègre les données SCADA/en ligne pour générer des indices de santé |
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Alerte de Défaut |
Analyse de Séries Temporelles LSTM |
Prédit les tendances des points chauds en fonction des taux de température/charge |
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Prédiction de Durée de Vie |
Distribution de Weibull |
Quantifie les courbes de dégradation du papier d'isolation |
(3) Plateforme de Maintenance Prédictive
• Tableau de Bord 3D: Affichage en temps réel des taux de charge du transformateur, des températures des points chauds et des niveaux de risque
• Arbre de Décision de Maintenance: Génère automatiquement des ordres de travail en fonction des évaluations de risque
(par exemple, C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Déclenche un contrôle de desserrage de la gaine)
III. Matrice Fonctionnelle Principale
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Fonction |
Mise en Œuvre Technique |
Valeur O&M |
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Surveillance Panoramique |
Passerelles de calcul en périphérie (acquisition de données en 10ms) |
Visualisation à 100% de l'état des appareils |
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Diagnostique Intelligent |
IEEE C57.104 + correction IA |
92% de précision dans l'identification des pannes |
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Maintenance Prédictive |
Prédiction RUL via la modélisation de la dégradation |
25% de coûts de maintenance réduits |
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Conservation des Connaissances |
Base de données de cas de panne auto-itérative |
Formation des nouveaux employés 60% plus rapide |
IV. Points Forts Techniques
- Analyse de Couplage Multi-physique:
Données de simulation EM-thermique-stress alimentées dans des modèles IA pour des alertes précoce de déformation de bobinage (±0.5mm de précision) - Certification Blockchain:
Enregistrements O&M et données de test stockés sur chaîne pour la conformité ISO 55000 - Réparation Assistée par RA:
Superposition 3D des points de panne via Hololens → Réparations critiques 40% plus rapides
V. Résultats d'Application (Cas d'une Centrale de 1 000 MW)
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Métrique |
Avant la Mise à Niveau |
Après la Mise à Niveau |
Amélioration |
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Pannes Non Planifiées |
3.2/an |
0.4/an |
↓87.5% |
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Temps Moyen de Réparation |
72 h |
45 h |
↓37.5% |
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Erreur de Prédiction de Durée de Vie |
±18 mois |
±6 mois |
↑67% de précision |
