Akıllı Yönetim ve Bakım Çözümü Elektrik Üretim Trafoları için

Ⅰ. Arka Plan ve Sorun Noktaları​
Elektrik üretim şirketlerinin büyümesi ve ağ zekasının gelişmesiyle, geleneksel dönemsel bakım modelleri büyük güç transformatörlerinin O&M taleplerini karşılamada zorlanmaktadır:
• ​Gecikmeli Arıza Yanıtı: Ani yalıtım yaşlanması veya aşırı ısınma gerçek zamanlı olarak tespit edilemez
• ​Yüksek Bakım Maliyetleri: Aşırı bakım kaynakları boşa harcar, yetersiz bakım ise planlanmayan duruşlara neden olur
• ​Parçalanan Veri Analizi: DGA (Çözünmüş Gaz Analizi), kısmi salınımlar testi vb. gibi izole veriler akıllı çapraz tanı için yetersizdir

​II. Sistem Mimarisi ve Çekirdek Teknolojiler​
(1) Akıllı Algılama Katmanı
Çok boyutlu IoT uç noktaları dağıtılır:

graph LR 

A[Sarmal Fiber Optik Sıcaklık] --> D[Merkezi Analiz Platformu] 

B[DGA Sensörü] --> D 

C[Titreme/Gürültü İzleyici] --> D 

E[Kalıp Topraklama Akımı Dedektörü] --> D 

(2) AI Analiz Motoru

(3) Tahmine Dayalı Bakım Platformu
• ​3D Panodashboard: Transformatör yük oranları, sıcak nokta sıcaklıkları ve risk seviyelerinin gerçek zamanlı gösterimi
• ​Bakım Karar Ağacı: Risk derecelerine dayalı otomatik iş emri oluşturma
(örneğin, C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Bağlantı gevşemesi incelemesini tetikler)

​III. Çekirdek Fonksiyonel Matris​

​IV. Teknik Öne Çıkanlar​

1. ​Çok Fizikli Etkileşim Analizi:
   EM-ısıl-stres simülasyon verileri erken sarmal deformasyon uyarıları için AI modellere beslenir (±0.5mm hassasiyet)
2. ​Blok Zinciri Doğrulaması:
   O&M kayıtları ve test verileri ISO 55000 uyumluluğu için zincire kaydedilir
3. ​AR Yardımlı Onarım:
   Hololens 3D arıza noktası konumlandırma katmanı → 40% daha hızlı kritik onarımlar

​V. Uygulama Sonuçları (1,000MW Santral Örneği)​​