Solución de xestión e mantemento inteligente para transformadores de xeración de enerxía
Ⅰ. Contexto e Puntos de Dolor
Conforme as empresas xeradoras de enerxía escalan e a intelixencia da rede avanza, os modelos tradicionais de mantemento periódico teñen dificultades para atender ás necesidades de O&M das grandes transformadoras de potencia:
• Resposta Tardía aos Fallos: O envellecemento súbito do aislamento ou o sobrecalentamento non se poden detectar en tempo real
• Alto Custe do Mantemento: Un mantemento excesivo desperdicia recursos, mentres que un mantemento insuficiente causa paradas non planeadas
• Análise de Datos Fragmentada: Os datos aislados de DGA (Análise de Gases Disueltos), ensaios de descarga parcial, etc., carecen de diagnóstico inteligente cruzado
II. Arquitectura do Sistema e Tecnoloxías Núcleo
(1) Capa de Sensado Intelixente
Implementa terminais IoT multidimensionais:
graph LR
A[Temp. de Fibra Óptica de Bobina] --> D[Plataforma Central de Análise]
B[Sensor DGA] --> D
C[Monitor de Vibración/Ruído] --> D
E[Detector de Corrente de Aterramento do Núcleo] --> D
(2) Motor de Análise AI
|
Módulo |
Tecnoloxía Núcleo |
Función |
|
Avaliación de Estado |
DBN (Red Profunda de Creencias) |
Integra datos SCADA/en liña para xerar índices de saúde |
|
Alerta de Fallos |
Análise de Series Temporais LSTM |
Predice tendencias de puntos calientes baseándose en temperaturas/taxas de carga |
|
Previsión de Vida |
Distribución Weibull |
Cuantifica curvas de degradación do papel aislante |
(3) Plataforma de Mantemento Predictivo
• Tablero 3D: Exposición en tempo real das taxas de carga da transformadora, temperaturas de puntos calientes e niveis de risco
• Árbore de Decisión de Mantemento: Xera automaticamente ordes de traballo baseándose nas valoracións de risco
(p. ex., C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Activa a inspección de aflojamento de bornes)
III. Matriz Funcional Núcleo
|
Función |
Implementación Técnica |
Valor O&M |
|
Monitorización Panorámica |
Portais de computación de borda (adquisición de datos en 10ms) |
Visualización do 100% do estado dos dispositivos |
|
Diagnósticos Intelixentes |
IEEE C57.104 + corrección AI |
92% de precisión na identificación de fallos |
|
Mantemento Predictivo |
Predicción RUL mediante modelización de degradación |
25% menos de custos de mantemento |
|
Retención de Conocementos |
Base de datos de casos de fallos autoiterativa |
60% máis rápida formación de novo persoal |
IV. Pontos Altos Técnicos
- Análise de Acoplamento Multi-físico:
Datos de simulación EM-terma-tensión alimentados a modelos AI para alertas tempranas de deformación de bobinas (±0.5mm de precisión) - Certificación Blockchain:
Registros de O&M e datos de proba almacenados en cadena para cumprir con ISO 55000 - Reparación Asistida por AR:
Hololens superponen a localización 3D de puntos de fallo → 40% máis rápido reparacións críticas
V. Resultados de Aplicación (Caso de Planta de 1,000MW)
|
Métrica |
Antes da Actualización |
Despois da Actualización |
Mellora |
|
Paradas Non Planeadas |
3.2/ano |
0.4/ano |
↓87.5% |
|
Tempo Medio de Reparación |
72 h |
45 h |
↓37.5% |
|
Erro de Previsión de Vida |
±18 meses |
±6 meses |
↑67% de precisión |
