Solusyon sa Mapagkamalasakít at Maipaglaban na Pamamahala para sa Mga Transformer sa Paglikha ng Kuryente
Ⅰ. Background at mga Sakit ng Ulo
Sa paglaki ng mga kompanya ng paggawa ng kuryente at sa pag-unlad ng grid na may kamalayan, ang mga tradisyonal na modelo ng pag-aayos ng regular ay hindi na maaaring tugunan ang mga pangangailangan ng O&M para sa malalaking transformer ng kuryente:
• Delayed Fault Response: Ang biglaang pagtanda ng insulasyon o sobrang init ay hindi maaaring matukoy nang agad
• High Maintenance Costs: Ang labis na pag-aayos ay nagbabawas ng mapagkukunan, habang ang kulang na pag-aayos ay nagdudulot ng hindi inaasahang pagtigil
• Fragmented Data Analysis: Ang hiwalay na data mula sa DGA (Dissolved Gas Analysis), partial discharge tests, atbp., ay kulang ng intelligent cross-diagnosis
II. System Architecture at Core Technologies
(1) Intelligent Sensing Layer
Nakapagdedeploy ng multi-dimensional IoT terminals:
graph LR
A[Winding Fiber Optic Temp] --> D[Central Analytics Platform]
B[DGA Sensor] --> D
C[Vibration/Noise Monitor] --> D
E[Core Grounding Current Detector] --> D
(2) AI Analytics Engine
|
Module |
Core Tech |
Function |
|
Condition Assessment |
DBN (Deep Belief Network) |
Nagbibigay ng health indices sa pamamagitan ng integrasyon ng SCADA/online data |
|
Fault Warning |
LSTM Time-Series Analysis |
Nagpoprognose ng mga trend ng mainit na lugar batay sa temperatura/rate ng load |
|
Life Prediction |
Weibull Distribution |
Nagsusukat ng degradation curves ng insulasyong papel |
(3) Predictive Maintenance Platform
• 3D Dashboard: Real-time display ng load rates, hotspot temps, at risk levels ng transformer
• Maintenance Decision Tree: Auto-generates work orders batay sa risk ratings
(e.g., C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Triggers bushing looseness inspection)
III. Core Functional Matrix
|
Function |
Technical Implementation |
O&M Value |
|
Panoramic Monitoring |
Edge-computing gateways (10ms data acquisition) |
100% visualization ng estado ng device |
|
Smart Diagnostics |
IEEE C57.104 + AI correction |
92% accuracy ng pag-identify ng fault |
|
Predictive Maintenance |
RUL prediction via degradation modeling |
25% mas mababang maintenance costs |
|
Knowledge Retention |
Self-iterating fault case database |
60% mas mabilis na pagsasanay ng bagong staff |
IV. Technical Highlights
- Multi-physics Coupling Analysis:
EM-thermal-stress simulation data na ipinasok sa AI models para sa maagang babala ng deformation ng winding (±0.5mm precision) - Blockchain Certification:
O&M records at test data na nakaimbak sa chain para sa ISO 55000 compliance - AR-assisted Repair:
Hololens na naglalagay ng 3D fault-point positioning → 40% mas mabilis na critical repairs
V. Application Results (1,000MW Plant Case)
|
Metric |
Pre-upgrade |
Post-upgrade |
Improvement |
|
Unplanned Outages |
3.2/yr |
0.4/yr |
↓87.5% |
|
Avg. Repair Time |
72 hrs |
45 hrs |
↓37.5% |
|
Life Prediction Error |
±18 months |
±6 months |
↑67% accuracy |
