Intelligens Üzemeltetési és Karbantartási Megoldás Erőműs Tranzformátorokhoz

I. Hátter és fájdalompontok​
Ahogy a villamosenergia-termelő vállalatok mérete növekszik, és a hálózat intelligencia fejlődik, a hagyományos időszakos karbantartási modellek egyre kevésbé tudják kielégíteni a nagy teljesítményű átalakítók O&M igényeit:
• ​Késedelmes hiba reagálás: Az izoláció súlyos érélyedése vagy túlmelegedése nem érzékelhető valós időben
• ​Magasan tartott karbantartási költségek: A túlzott karbantartás erőforrásokat pazarol, míg a hiányos karbantartás várhatóan tervezetlen állástílusokhoz vezet
• ​Szakadt adatelemzés: A DGA (Oldódott Gáz Analízis), részleges kitörés teszt, stb. elszigetelt adatok hiányoznak az intelligens keresztelemzéshez

​II. Rendszerarchitektúra és alapvető technológiák​
(1) Intelligens érzékelő réteg
Többdimenziós IoT terminálok üzembe helyezése:

graph LR 

A[Csomópont Fibrális Optikai Hőmérséklet] --> D[Középső Elemző Platform] 

B[DGA Érzékelő] --> D 

C[Vibráció/Zaj Monitor] --> D 

E[Mágneses Tápegység Áramdetektor] --> D 

(2) AI elemző motor

(3) Prediktív karbantartási platform
• ​3D irányítópult: Átalakító terhelési arányainak, forró pont hőmérsékleteinek és kockázati szinteknek a valós idejű megjelenítése
• ​Karbantartási döntési fa: Kockázati értékek alapján automatikusan generált munkafeladatok létrehozása
(pl., C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Triggers bushing looseness inspection)

​III. Alapvető funkcionális mátrix​

​IV. Technikai kiemelkedőségek​

1. ​Többfizikai kapcsolódás elemzése:
   EM-hőmérséklet-nyomás szimulációs adatok bevonása AI modellekbe korai csomópont torzulás figyelmeztetésekhez (±0.5mm pontosság)
2. ​Blokklánc tanúsítvány:
   O&M feljegyzések és tesztadatok blokklánc mentése ISO 55000 konformitás érdekében
3. ​AR asszisztált javítás:
   Hololens 3D hibahely pozicionálás → 40% gyorsabb kritikus javítások

​V. Alkalmazási eredmények (1,000MW település esete)​​