Inteligentne rozwiązanie zarządzania i konserwacji transformatorów wytwarzających energię elektryczną
Ⅰ. Kontekst i problemy
W miarę jak przedsiębiorstwa produkujące energię elektryczną rozszerzają swoją działalność, a inteligencja sieci elektroenergetycznej się rozwija, tradycyjne modele okresowego konserwacji mają trudności z spełnieniem wymagań dotyczących O&M dużych transformatorów mocy:
• Opóźniona reakcja na awarie: Nagłe starzenie się izolacji lub przegrzewanie nie mogą być wykrywane w czasie rzeczywistym
• Wysokie koszty konserwacji: Przesadna konserwacja prowadzi do marnowania zasobów, podczas gdy niewystarczająca konserwacja powoduje nieplanowane przerwy w działaniu
• Rozproszona analiza danych: Izolowane dane z analizy gazów rozpuszczonych (DGA), testów częściowych wyładowań itp. brakuje inteligentnej diagnostyki krzyżowej
II. Architektura systemu i kluczowe technologie
(1) Warstwa inteligentnego czujnika
Wdraża wielowymiarowe terminale IoT:
graph LR
A[Optyczna temperatura cewki] --> D[Centralna platforma analityczna]
B[Czujnik DGA] --> D
C[Monitor drgań/szumów] --> D
E[Detektor prądu uziemienia rdzenia] --> D
(2) Silnik analityczny AI
|
Moduł |
Kluczowa technologia |
Funkcja |
|
Ocena stanu |
DBN (Deep Belief Network) |
Integruje dane SCADA/online, aby generować wskaźniki zdrowia |
|
Ostrzeżenie o awarii |
Analiza szeregów czasowych LSTM |
Przewiduje trendy gorących punktów na podstawie temperatury/współczynników obciążenia |
|
Prognoza żywotności |
Rozkład Weibulla |
Kwantyfikuje krzywe degradacji papieru izolacyjnego |
(3) Platforma predykcyjnej konserwacji
• Pulpit 3D: Wizualizacja w czasie rzeczywistym współczynników obciążenia transformatora, temperatur gorących punktów i poziomów ryzyka
• Drzewo decyzji konserwacji: Automatycznie generuje zlecenia pracy na podstawie ocen ryzyka
(np., C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Wyzwalanie kontroli luźności izolatorów)
III. Macierz kluczowych funkcji
|
Funkcja |
Realizacja techniczna |
Wartość O&M |
|
Panoramiczna monitorowanie |
Bramki krawędziowe (zbieranie danych co 10ms) |
100% wizualizacja stanu urządzeń |
|
Inteligentna diagnostyka |
IEEE C57.104 + korekcja AI |
92% dokładność identyfikacji awarii |
|
Predykcyjna konserwacja |
Prognozowanie RUL poprzez modelowanie degradacji |
25% niższe koszty konserwacji |
|
Zachowanie wiedzy |
Samoodświeżalna baza danych przypadków awaryjnych |
60% szybsze szkolenie nowych pracowników |
IV. Techniczne wyróżniki
- Analiza sprzężenia wielofizycznego:
Dane symulacji EM-thermal-stress wprowadzane do modeli AI dla wczesnych alertów deformacji cewek (±0.5mm precyzja) - Certyfikacja Blockchain:
Rekordy O&M i dane testowe przechowywane na łańcuchu dla zgodności z ISO 55000 - Naprawa wspomagana AR:
Hololens nakłada 3D pozycjonowanie punktów awaryjnych → 40% szybsze naprawy krytyczne
V. Wyniki zastosowania (przypadek elektrowni 1,000MW)
|
Metryka |
Przed modernizacją |
Po modernizacji |
Poprawa |
|
Nieplanowane przerwy w działaniu |
3.2/rok |
0.4/rok |
↓87.5% |
|
Średni czas naprawy |
72 godz. |
45 godz. |
↓37.5% |
|
Błąd prognozy żywotności |
±18 miesięcy |
±6 miesięcy |
↑67% dokładności |
