Ինտելեկտուալ ẢNջյալության և Պահպանման Լուծում Էլեկտրաէներգիայի Գեներացիայի Տրանսֆորմատորների Համար
Ⅰ. Հետնիկ և Բոլորական Առաջադրանքներ
Որպեսզի էլեկտրաէներգիայի ընթացիկ առաջընթացը և ցանցի ինտելեկտուալ համակարգի զարգացումը, מסורתային պարբերական ծառայության մոդելները ավելի շատ էլեկտրաէներգիայի փոխանցման համակարգի համար չեն կարող անհանգստացնել ապահովագրության և ապահովագրության պահանջումները:
• Պահանջվող Սխալների Պատասխանը: Անհանգստացող սահմանափակումները կամ կայուն կարող չեն հայտնվել իրական ժամանակում
• Բարձր Ապահովագրության Գումարներ: Ավելի շատ ապահովագրությունը կարող է կորցնել կայուն կարող է առաջացնել անպլանային կանգառում
• Մասնակի Տվյալների Վերլուծություն: Անկախ DGA (Dissolved Gas Analysis), մասնակի էլեկտրաէներգիայի փոխանցման համար բաժանման տեսական տվյալները պարզապես համակարգված չեն կարող համակարգվել ինտելեկտուալ կրոս-դիագնոստիկա
II. Սիստեմի Արхիտեկտուրա և Կորին Տեխնոլոգիաներ
(1) Ինտելեկտուալ Սենսորային Սեր
Բաշխում է բազմաչափ IoT սենսորներ:
graph LR
A[Վայրակային Ալյումինայի Սենսոր] --> D[Կենտրոնական Վերլուծության Համակարգ]
B[DGA Սենսոր] --> D
C[Սենսորային Նորմալ Սենսոր] --> D
E[Կորի Երկրային Ալյումինայի Սենսոր] --> D
(2) AI Վերլուծության Մեքենա
|
Մոդուլ |
Կորի Տեխնոլոգիա |
Ֆունկցիա |
|
Ընդհանուր Ստուգում |
DBN (Deep Belief Network) |
Միավորում SCADA/օնլայն տվյալները ստեղծելու համար կայունության ինդեքսներ |
|
Սխալի Առաջացում |
LSTM Time-Series Analysis |
Նախատեսում է առաջացող տեմպերատուրայի դինամիկան բեռնավորման արագության հիման վրա |
|
Կյանքի Նախատեսում |
Weibull Distribution |
Քանակացում է այլակային թղթի վարքի կորերը |
(3) Նախատեսում Ապահովագրության Համակարգ
• 3D Դաշտային Սենսոր: Իրական ժամանակում ցուցադրում է փոխանցման բեռնավորման արագությունը, առաջացող տեմպերատուրան և ռիսկի մակարդակը
• Ապահովագրության Դեցիզիոնային Սենսոր: Ավտոմատ ստեղծում է աշխատանքային հրամաններ ռիսկի գնահատականի հիման վրա
(օրինակ, C₂H₂>5 μL/L & CO/CO₂>0.3 → Ակտիվացնում է անկայունության սենսորային ստուգում)
III. Կորի Ֆունկցիոնալ Մատրից
|
Ֆունկցիա |
Տեխնիկական Իրականացում |
O&M Արժեք |
|
Պանորամային Ստուգում |
Եզրային հաշվարկման գաղտնիքներ (10ms տվյալների հավաքագրում) |
100% սարքավորումների կարգավորումը վիզուալիզացված է |
|
Ինտելեկտուալ Դիագնոստիկա |
IEEE C57.104 + AI կոռեկցիա |
92% սխալների իդենտիֆիկացիայի ճշգրտություն |
|
Նախատեսում Ապահովագրություն |
RUL նախատեսում վարքի մոդելավորման միջոցով |
25% ցածր ապահովագրության գումարներ |
|
دانش حفظ شده |
ذاتی تکرار پذیر پایگاه داده مورد نقص |
60% سریعتر آموزش کارکنان جدید |
IV. Տեխնիկական Հինգշաբական
- Բազմաֆիզիկական Կուպլինգ Վերլուծություն:
ԷՄ-ջերմային-լարվածության սիմուլյացիայի տվյալները ներկայացնում են AI մոդելներին առաջացող սահմանափակումների վարքի առաջին հետազոտության համար (±0.5mm ճշգրտությամբ) - Բլոկչեյն Սերտիֆիկացիա:
O&M գրանցումները և փորձարկումների տվյալները պահպանվում են շղթայում ISO 55000 համապատասխանության համար - AR-ի Աջակցությամբ Ճանաչում:
Hololens կողմնորոշում է 3D սխալի կետը դիրքավորումը 40% ավելի արագ կրիտիկական ճանաչում
V. Կիրառման gebnereq (1,000MW Պլանտ Օրինակ)
|
Մետրիկա |
Նախ-արդյունավետ |
Հետ-արդյունավետ |
Առաջընթաց |
|
Անպլանային Կանգառներ |
3.2/տարի |
0.4/տարի |
↓87.5% |
|
Միջին Ճանաչման Ժամ |
72 ժամ |
45 ժամ |
↓37.5% |
|
Կյանքի Նախատեսման Սխալ |
±18 ամիս |
±6 ամիս |
↑67% ճշգրտություն |
