बिजुली उत्पादन ट्रान्सफर्मरको लागि स्मार्ट प्रबंधन र रख-रखाव समाधान
Ⅰ. प्रस्तावना र दुष्परिणामहरू
जबकि विद्युत उत्पादन कम्पनीहरू विस्तार लिन्छन् र ग्रिड सुधारणा आगामी बढ्दै जान्छ, परम्परागत अवधिक संरक्षण मडेलहरू ठूलो विद्युत ट्रान्सफार्मरहरूको O&M आवश्यकताहरू पूरा गर्न असमर्थ हुन्छन्:
• देरी फ़ाउल्ट प्रतिक्रिया: अचानक इन्सुलेशन पुरानो हुनु वा अतिताप वास्तविक समयमा पत्ता लगाउन सकिँदैन
• उच्च संरक्षण खर्च: अतिशय संरक्षण स्रोतहरू व्यर्थ गर्छ, जबकि अपर्याप्त संरक्षण अनपेक्षित बन्द गर्न सक्छ
• टुक्राको डाटा विश्लेषण: DGA (Dissolved Gas Analysis), आंशिक डिस्चार्ज टेस्टहरू, आदि दिएको अलग डाटा बुझ्ने क्रॉस-विश्लेषण भन्दा अभावी छ
II. प्रणाली रचना र मुख्य तकनीकहरू
(1) बुद्धिमत्ता सेन्सिंग लेयर
बहुआयामी IoT टर्मिनलहरू लगानी:
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) AI विश्लेषण इंजन
|
मॉड्यूल |
मुख्य तकनीक |
कार्य |
|
Condition Assessment |
DBN (Deep Belief Network) |
SCADA/online डाटालाई समावेश गर्दै स्वास्थ्य सूचकांक उत्पादन गर्ने |
|
Fault Warning |
LSTM Time-Series Analysis |
तापमान/लोड दरहरू आधारमा हॉटस्पॉट ट्रेन्डहरू पूर्वानुमान गर्ने |
|
Life Prediction |
Weibull Distribution |
इन्सुलेशन पेपर डिग्रेडेशन कार्वहरू गणना गर्ने |
(3) Predictive Maintenance Platform
• 3D Dashboard: ट्रान्सफार्मर लोड दरहरू, हॉटस्पॉट तापमान, र झुक्नुपर्ने स्तरहरूको वास्तविक समयमा प्रदर्शन
• Maintenance Decision Tree: झुक्नुपर्ने रेटिंग आधारमा ऑटोमेटिक वर्क ऑर्डरहरू उत्पादन गर्ने
(e.g., C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → बुशिङ्ग ढिलो जाँच ट्रिगर गर्ने)
III. मुख्य कार्यमान मैट्रिक्स
|
कार्य |
तकनीकी अनुप्रयोग |
O&M मूल्य |
|
Panoramic Monitoring |
Edge-computing gateways (10ms data acquisition) |
100% डिवाइस स्थिति दृश्यीकरण |
|
Smart Diagnostics |
IEEE C57.104 + AI correction |
92% दोष पहिचान सटीकता |
|
Predictive Maintenance |
RUL prediction via degradation modeling |
25% निम्न संरक्षण खर्च |
|
Knowledge Retention |
Self-iterating fault case database |
60% तेजी नयाँ कर्मचारी प्रशिक्षण |
IV. तकनीकी विशेषताहरू
- Multi-physics Coupling Analysis:
EM-thermal-stress सिमुलेशन डाटा AI मॉडेलहरूमा फेड गर्दै प्रारम्भिक वाइंडिंग डिफार्मेशन अलर्ट (±0.5mm सटीकता) - Blockchain Certification:
O&M रेकोर्ड र परीक्षण डाटा चेनमा स्टोर गर्दै ISO 55000 अनुसारिता - AR-assisted Repair:
Hololens 3D दोष बिन्दु पोजिशनिंग ओवरले गर्दै → 40% तेजी महत्वपूर्ण रिपेयर
V. अनुप्रयोग नतिजाहरू (1,000MW Plant Case)
|
मापदण्ड |
अपग्रेड गर्दै |
पछिल्लो अपग्रेड |
सुधार |
|
Unplanned Outages |
3.2/yr |
0.4/yr |
↓87.5% |
|
Avg. Repair Time |
72 hrs |
45 hrs |
↓37.5% |
|
Life Prediction Error |
±18 months |
±6 months |
↑67% सटीकता |
