Soluzzjoni għal Manġement u Manutenzjoni Ġdid tal-Transformatori ta' Ġenerazzjoni tal-Elettricità
Ⅰ. Kontest iż-Żmien u l-Maħlom
Fl-ħin lix-xirka tal-ġenarazzjoni tal-enerġija jiżdiedu u l-għazla tal-elettriku tivvanta, il-modelli tradizzjonali ta’ manutenzjoni periodika ma jistgħux jiġu qisati mal-bisogna O&M ta’ trasformaturi elettriku kbira:
• Risposta tar-ġejjiena marda: Il-lanġas tal-iżolazzjoni jew it-tfarrig mhumiex possibli biet tas-silġ reali
• Kostijiet għal manutenzjoni ħigha: Il-manutenzjoni zghażaġa tifflus risorsi, waqt li l-manutenzjoni mhux kif irid tissolfa b’taqsim mhux pianifikat
• Analiżi tad-data miftuħa: Id-data moħloqa mill-analiżi tal-gass dissolt (DGA), testi tal-disċarġa parzjali, etċ., ma għandhomx diagnosi intelligenti transversali
II. Struttura tas-Sistema u Teknoloġiji Korni
(1) Stratum Sensorel Intelligenza
Jipprovdi terminali IoT multi-dimensjonali:
graph LR
A[Winding Fiber Optic Temp] --> D[Central Analytics Platform]
B[DGA Sensor] --> D
C[Vibration/Noise Monitor] --> D
E[Core Grounding Current Detector] --> D
(2) Inġin tar-Analiżi tal-AI
|
Modul |
Teknoloġija Korni |
Funzjoni |
|
Valutazzjoni tal-Kondizzjoni |
DBN (Deep Belief Network) |
Jintegra data SCADA/online biex jġeneraw indiċi tas-saħħa |
|
Avviż tal-Ġejjiena |
LSTM Time-Series Analysis |
Iprevedi trendi tal-post tal-ġejjiena fuq base tas-silġ/taxxas tal-karig |
|
Preveduzzjoni tal-Ħajja |
Weibull Distribution |
Quantifika kurvi tal-lanġas tal-karta tal-iżolazzjoni |
(3) Piattaforma tal-Manutenzjoni Preveduta
• Dashbord 3D: Mostru reali tas-silġ tal-trasformatur, post tas-temperature tal-ġejjiena, u livelli tar-riskju
• Albero ta’ Deċizjoni tal-Manutenzjoni: Jġenera awtomatikament ordni ta’ xogħol bażati fuq klassifikazzjonijiet tar-riskju
(eżempju, C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Avvia ispezzjoni tal-moħħ tal-bushing)
III. Matrici Funzjonali Korni
|
Funzjoni |
Implementazzjoni Teknika |
Valur O&M |
|
Monitoraġġ Panoramiku |
Portali ta’ komputazzjoni bl-aħrajn (10ms ta’ aċċessjoni tad-data) |
Visualizzazzjoni 100% tal-status tas-sewwa |
|
Diagnostika Smart |
IEEE C57.104 + korrezzjoni tal-AI |
Assennija tal-identifikazzjoni tal-ġejjiena 92% |
|
Manutenzjoni Preveduta |
Preveduzzjoni RUL permezz ta’ modeli tal-lanġas |
Kostijiet tal-manutenzjoni infehles 25% |
|
Riteniment ta’ Għarfien |
Bażi ta’ dati tal-każi tal-ġejjiena self-iteranti |
Formazzjoni tal-personal ġdid 60% ħdejja |
IV. Punti Ewlied Tekniki
- Analiżi ta’ Koppla Multi-fisika:
Data simulata EM-thermal-stress ipprovduta lil modelli tal-AI għall-avvisi prekoci tal-deformazzjoni tal-winding (±0.5mm ta’ preċiżjoni) - Ċertifikazzjoni Blockchain:
Rekordi O&M u data tat-test memorizzati f’blockchain għad-daħil ma’ ISO 55000 - Riparazzjoni Assistenti AR:
Hololens jipprovdi posizzjoni 3D tal-punt tal-ġejjiena → riparazzjoni kritika 40% ħdejjin
V. Risultati tal-Aplikazzjoni (Kas 1,000MW Plant)
|
Metrica |
Qabel l-Aġġornament |
Doppo l-Aġġornament |
Imbixxieg |
|
Interruzzjonijiet Mhux Pianifikati |
3.2/sena |
0.4/sena |
↓87.5% |
|
Temp ta’ Riparazzjoni Medja |
72 oret |
45 oret |
↓37.5% |
|
Errore tal-Preveduzzjoni tal-Ħajja |
±18 il-ġimgħat |
±6 il-ġimgħat |
↑67% ta’ assennija |
