発電変圧器のスマート管理およびメンテナンスソリューション
Ⅰ. 背景と課題
発電企業の規模拡大とグリッドの知能化が進む中、従来の定期メンテナンスモデルは大型電力変圧器のO&M要求を満たすことが難しくなっています：
• 遅延した故障対応: 突然の絶縁劣化や過熱がリアルタイムで検出できない
• 高コストのメンテナンス: 過剰メンテナンスによる資源の浪費と不十分なメンテナンスによる計画外の停止
• 断片的なデータ分析: DGA（溶解ガス分析）、部分放電試験などからの孤立したデータが知能的なクロス診断を欠いている
II. システムアーキテクチャとコア技術
(1) 知能センシング層
多機能IoT端末を配置します：
graph LR
A[巻線光ファイバ温度] --> D[中央分析プラットフォーム]
B[DGAセンサー] --> D
C[振動/ノイズモニター] --> D
E[コア接地電流検出器] --> D
(2) AI分析エンジン
|
モジュール |
コア技術 |
機能 |
|
状態評価 |
DBN（深層信念ネットワーク） |
SCADA/オンラインデータを統合して健康指数を生成 |
|
故障警告 |
LSTM時系列分析 |
温度/負荷率に基づいてホットスポットの傾向を予測 |
|
寿命予測 |
ワイブル分布 |
絶縁紙の劣化曲線を定量化 |
(3) 予知保全プラットフォーム
• 3Dダッシュボード: 変圧器の負荷率、ホットスポット温度、リスクレベルのリアルタイム表示
• メンテナンス決定木: リスク評価に基づいて自動的に作業指示書を生成
(例：C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → ブッシングの緩み検査をトリガー)
III. コア機能マトリックス
|
機能 |
技術的実装 |
O&M価値 |
|
パノラマ監視 |
エッジコンピューティングゲートウェイ（10msデータ収集） |
100%デバイス状態の可視化 |
|
スマート診断 |
IEEE C57.104 + AI補正 |
92%の故障識別精度 |
|
予知保全 |
劣化モデルによるRUL予測 |
25%低いメンテナンスコスト |
|
知識保持 |
自己反復型故障ケースデータベース |
60%速い新規スタッフのトレーニング |
IV. 技術的特長
- マルチ物理結合解析:
EM-熱-ストレスシミュレーションデータをAIモデルに投入し、早期の巻線変形警報を提供（±0.5mm精度） - ブロックチェーン認証:
O&M記録と試験データをブロックチェーン上に保存し、ISO 55000準拠 - AR支援修理:
Hololensを使用して3D故障点位置を重ね合わせ→重要な修理が40%速くなる
V. 実績結果（1,000MW発電所事例）
|
指標 |
アップグレード前 |
アップグレード後 |
改善度 |
|
計画外停止 |
3.2/年 |
0.4/年 |
↓87.5% |
|
平均修理時間 |
72時間 |
45時間 |
↓37.5% |
|
寿命予測誤差 |
±18ヶ月 |
±6ヶ月 |
↑67%精度 |
