פתרון הניהול והתחזוקה החכם עבור מרתכי ייצור חשמל
Ⅰ. רקע ונקודות כאב
כשמפעלי ייצור חשמל מתרחבים והרשת החשמלית מתפתחת, מודלים מסורתיים של תחזוקה מחזורית מתקשים לעמוד בדרישות התחזוקה והשימור של טרנספורמרים גדולים:
• תגובה איטית לתקלות: הזדקנות פתאומית של המבודד או חום יתר לא ניתן להבחנה בזמן אמת
•
•
II. ארכיטקטורת מערכת וטכנולוגיות עיקריות
(1) שכבה חכמה של חיישנים
ממקם טרמינלים IoT רב-ממדיים:
graph LR
A[טמפרטורת סיב אופטי של הסליל] --> D[פלטפורמת אנליזה מרכזית]
B[חיישן DGA] --> D
C[מעקב רעידות/רעש] --> D
E[חוט מדידת זרם השיכוך] --> D
(2) מנוע אנליזה AI
|
מודול |
טכנולוגיה עיקרית |
פונקציה |
|
הערכת מצב |
DBN (רשת אמונה עמוקה) |
משלב נתונים SCADA/נתונים מקוונים כדי לייצר מדדי בריאות |
|
התראה על תקלה |
ניתוח סדרות זמן LSTM |
מנבא מגמות נקודות חמות בהתאם לטמפרטורה/קצב עומס |
|
הצפת חיים |
התפלגות וייבול |
kuantifikatsiya של עקומות הידרדרות נייר מבודד |
(3) פלטפורמת תחזוקה прогностическая
• לוח מחוונים 3D: תצוגה בזמן אמת של קצבי עומס, טמפרטורות נקודות חמות ודרגות סיכון
• עץ החלטות תחזוקה: יצירה אוטומטית של צווים עבודה לפי דרגות סיכון
(לדוגמה, C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → מפעיל בדיקה של ריסוק)
III. מטריצה פונקציונלית עיקרית
|
פונקציה |
מימוש טכנולוגי |
ערך O&M |
|
מעקב פנורמי |
שערי מחשבה בעיבוד קצה (איסוף נתונים ב-10ms) |
הצגה גרפית של 100% מצב המכשירים |
|
אבחון חכם |
IEEE C57.104 + תיקון AI |
דיוק זיהוי תקלות של 92% |
|
תחזוקה prognozisticheskaya |
הצפת RUL באמצעות מודלים של הידרדרות |
ויות תחזוקה נמוכה ב-25% |
|
שמירת ידע |
בסיס נתונים עצמאי של מקרי תקלות |
אימון מהיר ב-60% לעובדים חדשים |
IV. נקודות בולטות טכנולוגיות
- ניתוח כפול פיזיקלי:
נתוני סימולציה EM-חום-לחץ מוזרקים למודלים AI להתרעות מוקדמות על עיוות סליל (±0.5mm דיוק) - אישור Blockchain:
汜录和测试数据上链存储以符合ISO 55000标准 - AR辅助维修:
HoloLens叠加3D故障点定位→关键维修速度快40%
V. 应用结果（1,000MW电厂案例）
|
指标 |
升级前 |
升级后 |
改进 |
|
非计划停机 |
3.2/年 |
0.4/年 |
↓87.5% |
|
平均修复时间 |
72小时 |
45小时 |
↓37.5% |
|
寿命预测误差 |
±18个月 |
±6个月 |
↑67%准确性 |
