Intelekta pārvaldības un uzturēšanas risinājums elektrostaciju transformatoriem
I. Fons un problēmas
Kā enerģijas ražojošos uzņēmumi pieaug un tīkla intelektualizācija progresē, tradicionālie periodiski uzturēšanas modeļi nevar apmierināt lielu enerģijas pārveidotāju O&M prasības:
• Kavēta kļūdas reakcija: Neparedzama izolācijas novecošana vai pārsildīšanās nav iespējams izsekot laikā
• Augstie uzturēšanas izdevumi: Pārmērīga uzturēšana iztērē resursus, bet nepietiekama uzturēšana rada neparedzamus apturējumus
• Sadalītā datu analīze: Atsevišķi dati no DGA (Dissolvēto gāzu analīze), daļēja izlaišana tests utt., trūkst intelektuālas krosdiagnostikas
II. Sistēmas arhitektūra un galvenās tehnoloģijas
(1) Intelektuālā jutīguma slānis
Ievieš daudzdimensionālos IoT terminālus:
graph LR
A[Spuldzes šķidroceļa temperatūra] --> D[Centrālais analīzes platforma]
B[DGA sensora] --> D
C[Vibrācijas/trīcinājuma monitorings] --> D
E[Koka zemes strāvas detektors] --> D
(2) AI analīzes dzinējs
|
Modulis |
Galvenā tehnoloģija |
Funkcija |
|
Stāvokļa novērtēšana |
DBN (Deep Belief Network) |
Integrē SCADA/tiešsaistes datus, lai ģenerētu veselības rādītājus |
|
Kļūdas brīdinājums |
LSTM laika sērijas analīze |
Prognozē karstu punktu tendences, pamatojoties uz temperatūru/un krājumu līmeņiem |
|
Daudzgadu prognozēšana |
Kvantificē izolācijas papīra degradācijas līknes |
(3) Prognozējamā uzturēšanas platforma
• 3D informācijas panelis: Reāllaika attēlojums pārveidotāju krājumu līmeņiem, karstu punktu temperatūrām un riska līmeņiem
• Uzturēšanas lēmumu koks: Automātiski ģenerē darba pasūtījumus, pamatojoties uz riska vērtējumiem
(piemēram, C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Izsauc kontaktu neskaidrības inspekciju)
III. Galvenā funkciju matrica
|
Funkcija |
Tehniskā realizācija |
O&M vērtība |
|
Panoramiskā monitoringa |
Apakštaisa skaitļošanas vārti (10ms datu iegūšana) |
100% ierīču stāvokļa vizualizācija |
|
Smarta diagnostika |
IEEE C57.104 + AI labojums |
92% kļūdu identifikācijas precizitāte |
|
Prognozējamā uzturēšana |
RUL prognozēšana caur degradācijas modelēšanu |
25% zemāki uzturēšanas izdevumi |
|
Zināšanu saglabāšana |
Pašiteratīvs kļūdu gadījumu datubāze |
60% ātrāka jaunu darbinieku mācīšanās |
IV. Tehniskie akcenti
- Vairāku fizisko procesu savienojuma analīze:
EM-siltums-stresa simulācijas dati tiek ievadīti AI modeļos, lai sniegtu agrīnus brīdinājumus par spuldzes deformācijām (±0.5mm precizitāte) - Blokķēdes sertifikācija:
O&M ieraksti un testa dati tiek glabāti virs blokķēdes, lai atbilstu ISO 55000 standartam - AR palīdzība remontēšanai:
Hololens pārklāj 3D kļūdu punktu pozicionēšanu → 40% ātrākas kritiskas remontes
V. Lietošanas rezultāti (1,000MW rīkjoslu piemērs)
|
Mērs |
Pirms modernizācijas |
Pēc modernizācijas |
Labošanās |
|
Nenozīmīgi apturējumi |
3.2/gads |
0.4/gads |
↓87.5% |
|
Vidējais remontes laiks |
72 stundas |
45 stundas |
↓37.5% |
|
Daudzgadu prognozēšanas kļūda |
±18 mēneši |
±6 mēneši |
↑67% precizitāte |
