स्मार्ट प्रबंधन और रखरखाव समाधान विद्युत उत्पादन ट्रांसफॉर्मर के लिए
Ⅰ. पृष्ठभूमि और दुःखदायी बिंदु
जैसे-जैसे विद्युत उत्पादन उद्योग बढ़ता है और ग्रिड की स्मार्टनेस बढ़ती है, पारंपरिक अवधिक रखरखाव मॉडल बड़े विद्युत ट्रांसफॉर्मरों की O&M मांगों को पूरा करने में असफल रहते हैं:
• डिले किया गया फ़ॉल्ट जवाब: अचानक आइसोलेशन का उम्रावरण या अतिताप वास्तविक समय में पता नहीं चलता
• उच्च रखरखाव की लागत: अतिरिक्त रखरखाव संसाधनों का व्यर्थ होता है, जबकि अपर्याप्त रखरखाव अप्रत्याशित डाउनटाइम का कारण बनता है
• डेटा विश्लेषण का खंडित रूप: DGA (Dissolved Gas Analysis), आंशिक डिस्चार्ज टेस्ट आदि से अलग-अलग डेटा, बुद्धिमत्ता वाले क्रॉस विकार की कमी
II. सिस्टम आर्किटेक्चर और मुख्य तकनीकें
(1) बुद्धिमान सेंसिंग लेयर
बहु-आयामी IoT टर्मिनलों का तैनात करता है:
graph LR
A[वाइंडिंग फाइबर ऑप्टिक टेम्प] --> D[केंद्रीय विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म]
B[DGA सेंसर] --> D
C[विब्रेशन/शोर मॉनिटर] --> D
E[कोर ग्राउंडिंग करंट डिटेक्टर] --> D
(2) AI विश्लेषण इंजन
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मॉड्यूल |
मुख्य तकनीक |
कार्य |
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स्थिति मूल्यांकन |
DBN (Deep Belief Network) |
SCADA/ऑनलाइन डेटा को एकीकृत करके स्वास्थ्य सूचकांक उत्पन्न करता है |
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फ़ॉल्ट चेतावनी |
LSTM Time-Series Analysis |
तापमान/लोड दरों के आधार पर हॉटस्पॉट रेंड की भविष्यवाणी करता है |
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जीवन भविष्यवाणी |
Weibull Distribution |
इनसुलेशन पेपर की अपघटन वक्रों की मात्रा निर्धारित करता है |
(3) पूर्वानुमान रखरखाव प्लेटफ़ॉर्म
• 3D डैशबोर्ड: ट्रांसफॉर्मर लोड दर, हॉटस्पॉट तापमान, और जोखिम स्तर का वास्तविक समय में प्रदर्शन
• रखरखाव निर्णय वृक्ष: जोखिम रेटिंग के आधार पर कार्य ऑर्डर्स का स्वचालित उत्पादन
(e.g., C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → बुशिंग की ढीलापन जांच को ट्रिगर करता है)
III. मुख्य कार्यक्षमता मैट्रिक्स
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कार्य |
तकनीकी लागू |
O&M मूल्य |
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पैनोरमिक मॉनिटरिंग |
एज-कंप्यूटिंग गेटवे (10ms डेटा एकीकरण) |
100% उपकरण स्थिति का विजुअलाइजेशन |
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बुद्धिमान विकार |
IEEE C57.104 + AI संशोधन |
92% फ़ॉल्ट पहचान सटीकता |
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पूर्वानुमान रखरखाव |
अपघटन मॉडलिंग द्वारा RUL भविष्यवाणी |
25% कम रखरखाव की लागत |
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ज्ञान रिटेंशन |
स्व-इटरेटिंग फ़ॉल्ट केस डेटाबेस |
60% तेज नए स्टाफ ट्रेनिंग |
IV. तकनीकी उभार
- मल्टी-फिजिक्स कप्लिंग विश्लेषण:
EM-थर्मल-स्ट्रेस सिमुलेशन डेटा AI मॉडल में फीड किया जाता है जिससे वाइंडिंग विकृति की शुरुआती चेतावनी आती है (±0.5mm सटीकता) - ब्लॉकचेन प्रमाणित:
O&M रिकॉर्ड और परीक्षण डेटा चेन पर स्टोर किया जाता है ISO 55000 की पालना के लिए - AR-सहायता द्वारा मरम्मत:
होलोलेंस 3D फ़ॉल्ट-पॉइंट पोजिशनिंग ओवरले करता है → 40% तेज क्रिटिकल मरम्मतें
V. एप्लिकेशन परिणाम (1,000MW प्लांट केस)
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मैट्रिक |
प्री-अपग्रेड |
पोस्ट-अपग्रेड |
सुधार |
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अप्रत्याशित आउटेज |
3.2/वर्ष |
0.4/वर्ष |
↓87.5% |
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औसत मरम्मत समय |
72 घंटे |
45 घंटे |
↓37.5% |
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जीवन भविष्यवाणी त्रुटि |
±18 महीने |
±6 महीने |
↑67% सटीकता |
