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

(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​

​IV. Techniczne wyróżniki​

1. ​Analiza sprzężenia wielofizycznego:
   Dane symulacji EM-thermal-stress wprowadzane do modeli AI dla wczesnych alertów deformacji cewek (±0.5mm precyzja)
2. ​Certyfikacja Blockchain:
   Rekordy O&M i dane testowe przechowywane na łańcuchu dla zgodności z ISO 55000
3. ​Naprawa wspomagana AR:
   Hololens nakłada 3D pozycjonowanie punktów awaryjnych → 40% szybsze naprawy krytyczne

​V. Wyniki zastosowania (przypadek elektrowni 1,000MW)​​