Slimme Beheer- en Onderhoudsoplossing voor Energieproductietransformatoren

Ⅰ. Achtergrond en pijnpunten​
Terwijl energiebedrijven groeien en netwerken intelligenter worden, kunnen traditionele periodieke onderhoudsmodellen de O&M-eisen van grote transformatoren niet meer voldoende aan:
• ​Vertraagde reactie op storingen: Plotselinge isolatieveroudering of oververhitting kan niet in real-time worden gedetecteerd
• ​Hoge onderhoudskosten: Overmatig onderhoud verspilt middelen, terwijl onvoldoende onderhoud leidt tot ongeplande stillstanden
• ​Gefragmenteerde data-analyse: Geïsoleerde gegevens van DGA (Dissolved Gas Analysis), partiële ontladingstests, etc., ontberen intelligente kruisdiagnose

​II. Systeemarchitectuur en kern technologieën​
(1) Intelligent Sensing Layer
Implementeert meerdimensionale IoT-terminals:

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 Analytics Engine

(3) Predictive Maintenance Platform
• ​3D Dashboard: Real-time weergave van transformatordragingspercentages, hotspots temperaturen en risiconiveaus
• ​Onderhoudsbeslisboom: Genereert automatisch werkopdrachten op basis van risico-evaluaties
(bijv., C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Activeert inspectie van losse bushings)

​III. Kern Functionele Matrix​

​IV. Technische Highlights​

1. ​Multi-fysische Koppeling Analyse:
   EM-thermisch-stress simulatiegegevens ingevoerd in AI-modellen voor vroege windingdeformatiewaarschuwingen (±0.5mm precisie)
2. ​Blockchain Certificering:
   O&M-records en testgegevens opgeborgen in de blockchain voor ISO 55000-compliance
3. ​AR-assisted Reparatie:
   Hololens projecteert 3D-foutlocatie-overlay → 40% snellere cruciale reparaties

​V. Toepassingsresultaten (1.000MW-installatie casus)​​