Smart Management and Maintenance-løsning for kraftgenererende transformatorer
Ⅰ. Bakgrunn og smertepunkter
Med økende skala av kraftverksvirksomheter og fremgang i nettets intelligens, klager tradisjonelle periodiske vedlikeholdsmodeller med å møte O&M-kravene for store strømtransformatorer:
• Forsinket feilrespons: Plutselig isolasjonsaldring eller overoppvarming kan ikke oppdages i sanntid
• Høye vedlikeholdskostnader: Overvedlikehold spiller bort ressurser, mens utilstrekkelig vedlikehold fører til uforutsette nedtider
• Fragmentert dataanalyse: Isolerte data fra DGA (Dissolved Gas Analysis), delvis utslippstester, etc., mangler intelligent tverrdiagnose
II. Systemarkitektur og kjerneteknologier
(1) Intelligent sensorlag
Inndelinger av flerdimensjonale IoT-terminaler:
graph LR
A[Vindingsoptisk temperatur] --> D[Sentral analyseplattform]
B[DGA-sensor] --> D
C[Vibrasjon/støyovervåking] --> D
E[Kjerne jordstrømdetektor] --> D
(2) AI-analysemotor
|
Modul |
Kjerneteknologi |
Funksjon |
|
Tilstandsvurdering |
DBN (Deep Belief Network) |
Integrerer SCADA/online-data for å generere helseindekser |
|
Feilvarsling |
LSTM tidsserieanalyse |
Forutsier hotspot-trender basert på temperatur/belastningsrater |
|
Levetidsprognose |
Weibull-distribusjon |
Kvantifiserer isolasjonspapirdegenerasjonskurver |
(3) Prediktiv vedlikeholdsplattform
• 3D-dashboard: Sanntid-visning av transformatorbelastningsrater, hotspottemperaturer og risikonivåer
• Vedlikeholdsbeslutningstre: Genererer automatisk arbeidsordrer basert på risikovurderinger
(f.eks., C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Utlover inspeksjon av bussholdighet)
III. Kjernefunksjonsmatrise
|
Funksjon |
Teknisk implementering |
O&M-verdi |
|
Panoramautforming |
Kantberegning gateways (10ms datainnsamling) |
100% enhetsstatusvisualisering |
|
Smart diagnostikk |
IEEE C57.104 + AI-korreksjon |
92% feilidentifikasjonsnøyaktighet |
|
Prediktiv vedlikehold |
RUL-prognose gjennom degradasjonsmodellering |
25% lavere vedlikeholdskostnader |
|
Kunnskapsbevaring |
Selvkjørende feiltilfelle database |
60% raskere trening for nye ansatte |
IV. Tekniske høydepunkter
- Flere fysikk koblingsanalyser:
EM-varme-stress simuleringdata inngår i AI-modeller for tidlig vindingdeformering-varsler (±0.5mm nøyaktighet) - Blockchain-sertifisering:
O&M-oppslag og testdata lagres på kjede for ISO 55000-overholdelse - AR-assistert reparasjon:
Hololens overlapper 3D feilpunkt-posisjonering → 40% raskere kritiske reparasjoner
V. Anvendelsesresultater (1,000MW anlegg eksempel)
|
Mål |
Før oppgradering |
Etter oppgradering |
Forbedring |
|
Uforutsette nedtider |
3.2/år |
0.4/år |
↓87.5% |
|
Gjennomsnittlig reparasjonstid |
72 timer |
45 timer |
↓37.5% |
|
Levetidsprognosefeil |
±18 måneder |
±6 måneder |
↑67% nøyaktighet |
