Penyelesaian Pengurusan dan Pemeliharaan Cerdas untuk Transformator Pembangkitan Elektrik
Ⅰ. Latar Belakang dan Isu-isu
Seiring dengan peningkatan skala perusahaan pembangkit listrik dan kemajuan kecerdasan grid, model pemeliharaan berkala tradisional semakin sulit memenuhi kebutuhan O&M bagi transformator daya besar:
• Tanggapan Kesalahan Tertunda: Penuaan isolasi atau panas berlebihan yang tiba-tiba tidak dapat dideteksi secara real-time
• Kos Pemeliharaan Tinggi: Pemeliharaan berlebihan menyia-nyiakan sumber daya, sementara pemeliharaan yang kurang menyebabkan downtime yang tidak terencana
• Analisis Data Terfragmentasi: Data terisolasi dari DGA (Analisis Gas Terlarut), uji pelepasan sebahagian, dll., kekurangan diagnosis silang yang cerdas
II. Arsitektur Sistem dan Teknologi Inti
(1) Lapisan Sensing Pintar
Menyediakan terminal IoT multi-dimensi:
graph LR
A[Suhu Serat Optik Pembungkus] --> D[Platform Analisis Pusat]
B[Sensor DGA] --> D
C[Pemantau Getaran/Bunyi] --> D
E[Detektor Arus Penyambungan Inti] --> D
(2) Enjin Analisis AI
|
Modul |
Teknologi Inti |
Fungsi |
|
Penilaian Kondisi |
DBN (Deep Belief Network) |
Mengintegrasikan data SCADA/data online untuk menghasilkan indeks kesehatan |
|
Peringatan Kesalahan |
Analisis Siri Masa LSTM |
Meramalkan trend titik panas berdasarkan suhu/tarif beban |
|
Ramalan Umur |
Distribusi Weibull |
Kuantifikasi lengkungan degradasi kertas isolasi |
(3) Platform Pemeliharaan Prediktif
• Dashboard 3D: Paparan masa nyata kadar beban transformator, suhu titik panas, dan tahap risiko
• Pohon Keputusan Pemeliharaan: Menghasilkan pesanan kerja secara otomatis berdasarkan penilaian risiko
(contohnya, C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Memicu pemeriksaan longgar bushing)
III. Matriks Fungsi Inti
|
Fungsi |
Implementasi Teknis |
Nilai O&M |
|
Pemantauan Panorama |
Gateway komputasi tepi (pengambilan data 10ms) |
Visualisasi status peranti 100% |
|
Diagnostik Pintar |
IEEE C57.104 + koreksi AI |
Kejituan pengenalan kesalahan 92% |
|
Pemeliharaan Prediktif |
Ramalan RUL melalui pemodelan degradasi |
Kos pemeliharaan 25% lebih rendah |
|
Penyimpanan Pengetahuan |
Basis data kes kasus kesalahan self-iterating |
Pelatihan staf baru 60% lebih cepat |
IV. Sorotan Teknis
- Analisis Kopling Multi-fizik:
Data simulasi EM-thermal-stress dimasukkan ke dalam model AI untuk peringatan awal deformasi pembungkus (±0.5mm presisi) - Sertifikasi Blockchain:
Rekod O&M dan data ujian disimpan di rantai untuk patuhan ISO 55000 - Perbaikan Bantuan AR:
Hololens menumpangkan penempatan titik kesalahan 3D → perbaikan kritikal 40% lebih cepat
V. Hasil Aplikasi (Kasus Tanaman 1,000MW)
|
Metric |
Sebelum Naik taraf |
Selepas Naik taraf |
Perbaikan |
|
Outages Tidak Terancang |
3.2/tahun |
0.4/tahun |
↓87.5% |
|
Masa Purba Purata |
72 jam |
45 jam |
↓37.5% |
|
Ralat Ramalan Umur |
±18 bulan |
±6 bulan |
↑67% kejituan |
