Solusi Manajemen dan Pemeliharaan Cerdas untuk Trafo Pembangkit Listrik
Ⅰ. Latar Belakang dan Titik-titik Nyeri
Seiring perusahaan pembangkit listrik berkembang dan kecerdasan jaringan meningkat, model pemeliharaan periodik tradisional kesulitan memenuhi permintaan O&M untuk transformator listrik besar:
• Tanggapan Kerusakan Tertunda: Penuaan isolasi atau panas berlebih tiba-tiba tidak dapat dideteksi secara real-time
• Biaya Pemeliharaan Tinggi: Pemeliharaan berlebihan membuang-buang sumber daya, sementara pemeliharaan yang kurang menyebabkan downtime tidak terencana
• Analisis Data Terfragmentasi: Data terisolasi dari DGA (Analisis Gas Terlarut), uji discharge parsial, dll., kurang analisis lintas cerdas
II. Arsitektur Sistem dan Teknologi Inti
(1) Lapisan Sensing Cerdas
Menyebarkan terminal IoT multi-dimensi:
graph LR
A[Suhu Serat Optik Gulungan] --> D[Platform Analisis Pusat]
B[Sensor DGA] --> D
C[Pemantau Getaran/Bising] --> D
E[Detektor Arus Penyetrum Inti] --> D
(2) Mesin Analisis AI
|
Modul |
Teknologi Inti |
Fungsi |
|
Penilaian Kondisi |
DBN (Deep Belief Network) |
Mengintegrasikan data SCADA/online untuk menghasilkan indeks kesehatan |
|
Peringatan Kerusakan |
Analisis Rangkaian Waktu LSTM |
Memprediksi tren hotspot berdasarkan suhu/tarif beban |
|
Prediksi Umur |
Distribusi Weibull |
Kuantifikasi kurva degradasi kertas isolasi |
(3) Platform Pemeliharaan Prediktif
• Dasbor 3D: Tampilan real-time tingkat beban transformator, suhu hotspot, dan tingkat risiko
• Pohon Keputusan Pemeliharaan: Menghasilkan otomatis pesanan kerja berdasarkan penilaian risiko
(mis., C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Memicu inspeksi longgar bushing)
III. Matriks Fungsional Inti
|
Fungsi |
Implementasi Teknis |
Nilai O&M |
|
Pemantauan Panoramik |
Gerbang komputasi tepi (pengambilan data 10ms) |
Visualisasi status perangkat 100% |
|
Diagnostik Cerdas |
IEEE C57.104 + koreksi AI |
Akurasi identifikasi kerusakan 92% |
|
Pemeliharaan Prediktif |
Peramalan RUL melalui pemodelan degradasi |
Biaya pemeliharaan 25% lebih rendah |
|
Retensi Pengetahuan |
Database kasus kerusakan self-iterating |
Pelatihan staf baru 60% lebih cepat |
IV. Sorotan Teknis
- Analisis Kupling Multi-fisika:
Data simulasi EM-thermal-stress dimasukkan ke dalam model AI untuk peringatan dini deformasi gulungan (±0.5mm presisi) - Sertifikasi Blockchain:
Rekaman O&M dan data uji disimpan on-chain untuk kepatuhan ISO 55000 - Perbaikan dengan Bantuan AR:
Hololens menumpangkan posisi 3D titik kerusakan → perbaikan kritis 40% lebih cepat
V. Hasil Aplikasi (Kasus Pabrik 1,000MW)
|
Metric |
Pre-upgrade |
Post-upgrade |
Improvement |
|
Outage Tidak Terencana |
3.2/thn |
0.4/thn |
↓87.5% |
|
Waktu Perbaikan Rata-rata |
72 jam |
45 jam |
↓37.5% |
|
Kesalahan Prediksi Umur |
±18 bulan |
±6 bulan |
↑67% akurasi |
