Inteligentno upravuvanje i održavanje na transformatorite za proizvodnja na struja
Ⅰ. Фон и болни точки
Додека енергетските компании се зголемуваат и интелигенцијата на мрежата се развива, традиционалните модели за периодска одржувачка поддршка не можат да задоволат потребите за одржувачка поддршка на големите трансформатори:
• Закasnена одговорност на грешките: Ненадееното стареење на изолацијата или прекумерното загревање не може да се детектира во реално време
• Високи трошоци за одржување: Прекумерна поддршка губи ресурси, додека недостаточната поддршка предизвикува непланисани спирки
• Раздвојена анализа на податоци: Изолирани податоци од DGA (Анализа на растворени гасови), тестови за парцијални разряди итн., немаат интелигентна крос-дијагноза
II. Архитектура на системот и основни технологии
(1) Слој на интелигентно сензорство
Се инсталираат многодимензионални IoT терминали:
graph LR
A[Температурски оптички влакна] --> D[Централна аналитичка платформа]
B[DGA сензор] --> D
C[Монитор за вибрации/шум] --> D
E[Детектор на јадерско земјиште ток] --> D
(2) AI аналитички двигач
|
Модул |
Основна технологија |
Функција |
|
Оценка на состојба |
DBN (Deep Belief Network) |
Интегрира SCADA/онлајн податоци за да генерира индекси за здравје |
|
Предупредување за грешки |
LSTM временски серијски анализ |
Прогнозира тендации на горещи точки на база на температура/темп на нагласување |
|
Прогноза на живот |
Weibull распределба |
Квантитира криви на деградација на изолационата хартија |
(3) Платформа за предвидлива поддршка
• 3D панел: Реално време приказ на темпови на нагласување, температури на горещи точки и нивоа на ризика
• Структура на одлука за одржување: Автоматски генерира нараци за работа на база на оцени на ризика
(напр. C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Активира проверка на лошо закрепено уређајче)
III. Матрица на основни функции
|
Функција |
Техничка имплементација |
Ценности O&M |
|
Панорамско мониторирање |
Еденчеви пресметковни портални (прифатување на податоци за 10ms) |
100% визуелизација на состојбата на уређајот |
|
Интелигентна дијагноза |
IEEE C57.104 + корекција со AI |
92% точност во идентификација на грешки |
|
Предвидлива поддршка |
Прогноза RUL преку моделирање на деградација |
25% нижи трошоци за одржување |
|
Зачувување на знаење |
Самоитеративна база на податоци за случаи на грешки |
60% побрзо обукување на нов персонал |
IV. Технички акценти
- Анализа на поврзување на многу физики:
Податоци од EM-термални-стрес симулации поднесени во AI модели за рано опоместување за деформација на витка (±0.5mm прецизност) - Сертификата со блокчейн:
Записи за одржување и тест податоци складирани на верига за ISO 55000 комплетност - Поправка со помош на AR:
Hololens надгражува 3D позиционирање на местото на грешката → 40% побрзо поправување на критични грешки
V. Резултати од примената (случaj на планина од 1,000MW)
|
Метрика |
Пред надградба |
После надградба |
Подобрување |
|
Непланисани спирки |
3.2/година |
0.4/година |
↓87.5% |
|
Средна време за поправка |
72 часа |
45 часа |
↓37.5% |
|
Грешка во прогноза на живот |
±18 месеци |
±6 месеци |
↑67% точност |
