Inteligentno upravljanje i održavanje transformatora za proizvodnju električne energije
Ⅰ. Pozadina i teškoće
Kako se proizvodne elektrane šire i inteligencija mreže napreduje, tradicionalni modeli periodičnog održavanja ne mogu da ispunjavaju potrebe O&M za velikim transformatorima:
• Kasna reakcija na greške: Iznenadno starenje izolacije ili pregrejavanje ne može biti detektirano u realnom vremenu
• Visoki troškovi održavanja: Prekomerno održavanje štiti resurse, dok nedostatak održavanja dovodi do neplaniranih pauza u radu
• Razdobljena analiza podataka: Izolovani podaci sa DGA (Analiza rastvorenih gasova), testovi djelomičnog otpuštanja itd., nedostaju inteligentnu kros-diagnozu
II. Arhitektura sistema i ključne tehnologije
(1) Sloj inteligentnog osjećanja
Raspoređuje višedimenzionalne IoT terminala:
graph LR
A[Temperatura sviljana vlakna] --> D[Centralna analitička platforma]
B[DGA senzor] --> D
C[Monitor vibracije/buka] --> D
E[Detektor strujnog toka zemljenja jezgra] --> D
(2) AI analitički motor
|
Modul |
Ključna tehnologija |
Funkcija |
|
Ocena stanja |
DBN (Duboka mreža verovanja) |
Integrira SCADA/onlajn podatke kako bi generisao indekse zdravlja |
|
Upozorenje o grešci |
LSTM analiza vremenskih serija |
Predviđa trendove točaka visokih temperatura na osnovu temperature/rata opterećenja |
|
Predviđanje životnog veka |
Weibullova raspodela |
Kvantifikuje krive degradacije papira izolacije |
(3) Platforma prediktivnog održavanja
• 3D nadzorna ploča: Prikaz u realnom vremenu stopa opterećenja transformatora, točaka visokih temperatura i nivoa rizika
• Stablo odlučivanja o održavanju: Automatski generiše narudžbenice na osnovu ocena rizika
(npr., C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Pokreće inspekciju luka)
III. Matrica ključnih funkcija
|
Funkcija |
Tehnička implementacija |
Vrednost O&M |
|
Panoramsko praćenje |
Šaljivi uređaji za obradu na rubu (prihvatanje podataka u 10ms) |
100% vizualizacija statusa uređaja |
|
Pametna dijagnostika |
IEEE C57.104 + korekcija AI |
92% tačnost identifikacije grešaka |
|
Prediktivno održavanje |
Predviđanje RUL putem modeliranja degradacije |
25% niži troškovi održavanja |
|
Zadržavanje znanja |
Samoponavljajuća baza slučajeva grešaka |
60% brža obuka novih zaposlenih |
IV. Tehnički izdvajaji
- Multifizička kopična analiza:
Simulacioni podaci EM-termodinamičkog-stresa uneti u modele AI za rano upozorenje o deformaciji sviljana (±0.5mm preciznost) - Sertifikacija blockchainom:
Zapisi o održavanju i testni podaci čuvani na lančanici za ISO 55000 usklađenost - Popravka pomoću AR:
Hololens preklapa 3D pozicioniranje točke greške → 40% brže kritične popravke
V. Rezultati primene (slučaj 1,000MW elektrane)
|
Metrica |
Pre nadogradnje |
Po nadogradnji |
Uspena |
|
Neplanirane pauze |
3.2/god |
0.4/god |
↓87.5% |
|
Prosečno vreme popravke |
72 sata |
45 sata |
↓37.5% |
|
Greška u predviđanju životnog veka |
±18 meseci |
±6 meseci |
↑67% tačnosti |
