Pametna rješenja za upravljanje i održavanje transformatora za proizvodnju električne energije

Ⅰ. Pozadina i točke boli​
Dok se proizvodnja električne energije širi i inteligentnost mreže napreduje, tradicionalni modeli periodičkog održavanja teško uspijevaju zadovoljiti O&M potrebe velikih transformatora:
• ​Zakasnjeli odgovor na kvar: Iznenadno starenje izolacije ili pregrejanje ne može se u realnom vremenu detektirati
• ​Visoke troškove održavanja: Prekomjerno održavanje šteti resursima, dok nedostatak održavanja uzrokuje neplanirani pad
• ​Razdrobljena analiza podataka: Isolirani podaci iz DGA (Analiza rastvorenih plinova), parcijalnih ispitivanja razlika, itd., nedostaju inteligentnu međusobnu dijagnostiku

​II. Arhitektura sustava i ključne tehnologije​
(1) Intelegentni sloj osjetila
Razmještaju se višedimenzionalni IoT terminali:

graph LR 

A[Optički vlakna za mjerenje temperature sviljaka] --> D[Centralna analitička platforma] 

B[DGA senzor] --> D 

C[Mjerni uređaj vibracija/buka] --> D 

E[Uređaj za detekciju strujnog toka zemljenja jezgra] --> D 

(2) AI analitički motor

(3) Platforma prediktivnog održavanja
• ​3D nadzorna ploča: Prikaz u realnom vremenu stopa opterećenja transformatora, temperatura točki toplinskog toka i razine rizika
• ​Drvo odlučivanja o održavanju: Automatski generira narudžbe za rad temeljeno na ocjenama rizika
(npr., C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Okidač inspekcije slobodnosti presvlaka)

​III. Matrica ključnih funkcija​

​IV. Tehnički akcenti​

1. ​Multifizička analiza spajanja:
   Simulacijski podaci EM-thermo-stres uneseni u modele AI za ranu upozorenja deformacije sviljaka (±0.5mm preciznost)
2. ​Sertifikacija blockchaina:
   Zapisi o održavanju i testnim podacima spremljeni na lanac za ISO 55000 kompatibilnost
3. ​Popravak s pomoću AR:
   Hololens preklapa 3D pozicioniranje točke kvara → 40% brže kritične popravke

​V. Rezultati primjene (slučaj 1,000MW postrojenja)​​