Inteligentna rešitev za upravljanje in vzdrževanje transformatorjev za proizvodnjo električne energije
Ⅰ. Ozadje in bolezni
Ko se podjetja za proizvodnjo električne energije povečujejo in napreduje inteligentnost omrežja, tradicionalni modeli periodičnega vzdrževanja težko zadovoljujejo O&M zahteve velikih preobrazovalnikov:
• Zamuda v odzivu na napake: Nenadne staranje izolacije ali preseganje temperature ni mogoče zaznati v realnem času
• Visoke stroške vzdrževanja: Prekomerno vzdrževanje šteje za porabo virov, medtem ko nedostatečno vzdrževanje povzroča nenapovedano ustavitev
• Razdrobljena analiza podatkov: Izolirani podatki iz DGA (Analiza raztopljenih plinov), delnih razsevanj, itd., manjkajo inteligentna križna diagnoza
II. Sistemsko arhitekturo in ključne tehnologije
(1) Plast inteligenčnega čutnega sistema
Namešča večdimenzionalne IoT terminalne:
graph LR
A[Žice s vlaknoma za merjenje temperature] --> D[Centralna platforma za analizo]
B[DGA senzor] --> D
C[Nadzorni sistem vibracij in hrupa] --> D
E[Senzor za pritekanje struje v jarku] --> D
(2) Motor za analizo AI
|
Modul |
Ključna tehnologija |
Funkcija |
|
Ocena stanja |
DBN (Globoko verjetnostno omrežje) |
Integrira SCADA/on-line podatke za ustvarjanje zdravstvenih kazalnikov |
|
Pozorilo o napakah |
LSTM analiza časovnih vrst |
Predvideva trende točk z visoko temperaturo glede na temperature/stopnje obremenitve |
|
Predvidenje življenjskega časa |
Weibullova porazdelitev |
Kvantificira krivulje degradacije izolacijskega papirja |
(3) Platforma za prediktivno vzdrževanje
• 3D nadzorna plošča: V realnem času prikazuje stopnje obremenitve preobrazovalnika, temperature točk z visoko temperaturo in razine tveganja
• Drvo odločitev za vzdrževanje: Samodejno generira naloge za delo na podlagi ocen tveganja
(npr., C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Sproži pregled luščnosti ugrnutka)
III. Matrika ključnih funkcij
|
Funkcija |
Tehnična implementacija |
Vrednost O&M |
|
Panoramski nadzor |
Brana za robovno računalništvo (zbiranje podatkov v 10 ms) |
100% vizualizacija stanja naprave |
|
Pametna diagnostika |
IEEE C57.104 + popravki z AI |
92% natančnost identifikacije napak |
|
Prediktivno vzdrževanje |
Predvidenje RUL z uporabo modeliranja degradacije |
25% nižji stroški vzdrževanja |
|
Zadrževanje znanja |
Samodejno iterativna baza primerov napak |
60% hitrejše usposabljanje novih zaposlenih |
IV. Tehnične značilnosti
- Večfizična kopliranja analiza:
Simulacijski podatki EM-thermal-stress vneseni v modele AI za zgodnje opozarjanje na deformacijo žic (±0.5mm natančnost) - Sertifikacija z blockchainom:
Zapis o vzdrževanju in testni podatki shranjeni v verigo za skladnost z ISO 55000 - Popravljanje s podporo AR:
Hololens prekriva 3D lokacijo napake → 40% hitrejše kritične popravke
V. Rezultati uporabe (primer 1,000MW elektrarne)
|
Mera |
Pred posodobitvijo |
Po posodobitvi |
Izboljšanje |
|
Nenapovedane prekini |
3.2/leto |
0.4/leto |
↓87.5% |
|
Povprečni čas popravila |
72 ur |
45 ur |
↓37.5% |
|
Napaka pri predvidenju življenjskega časa |
±18 mesecev |
±6 mesecev |
↑67% natančnost |
