Luftisoleret skærmtransformator (AIS VT) fuld livscyklus intelligent O&M løsning: O&M-drevet transformation

Løsningsoversigt:
Denne løsning adresserer smertepunkter i traditionelle AIS VT drift og vedligeholdelses (O&M) modeller, ved at benytte en tredelagt teknologisk arkitektur – "Sensering & IoT - Digital Twin - Prædiktiv Beslutningstagning" – for at skabe en intelligent O&M lukket løkke, der dækker hele udstyrslivet. Hovedmål: Erstat erfaring-drevet tilgang med data-drevne indsigheder, skift fra reaktiv reparation til proaktiv forebyggelse, opnå dobbelt reduktion i O&M omkostninger og risici.

I. Møder Traditionelle O&M Smertepunkter

Højomkostningsperiodiske Tests: Afhænger af planlagte offline tests, som kræver betydelig arbejdskraft, ressourcer og nedbrudstider, hvilket fører til konstante høje samlede vedligeholdelsesomkostninger.
Udfordringen med Pludselige Isolationsfejl: Traditionelle overvågningsmetoder er bagudrettede, kan ikke effektivt detektere isoleringsaldring (f.eks. fugtindtrængen, nedbrydning) eller latente defekter (f.eks. partielle udslip). Svær fejlprediktion fører til højt risiko for uforudset nedbrud.

II. Innovativ Intelligent O&M Arkitektur & Kernenævnte Teknologier

Intelligent Senseringslag: Indbygget IoT Tilstands Overvågning Modul

Realtids akquirering af kerneparametre:

Dielektrisk dissipationsfaktor (tanδ): Moniterer præcist isoleringsaldringsstatus og fugtindtrængningstrender – en kernenævnt indikator for isolerings sundhed.
Partielle Udslip (PD): Højkvalitets sensorer fanger svage udslipsignaler internt eller på isolerings overflade for at identificere tidlige isoleringsdefekter.
Temperatur (T): Realtime overvågning af kritiske punkters temperatur (f.eks. vindinger, terminaler) der reflekterer overbelastning, dårlig kontakt eller abnorm køling.

Egenskaber: Modular design, live installation, stærk immunmodstand mod elektromagnetisk støj (EMI), højkvalitets data sampling (for at fange kortvarige PD signaler).

Intelligent Analyse Lag: AIS VT Digital Twin Platform

Fusion af multikilde data: Integrerer realtids sensor data, historiske testrapporter, SCADA driftsoplysninger og udstyrs profilinformation.
Precis forudsagt Resterende Brugbar Livstid (RUL): Bruger maskinlæring algoritmer (f.eks. LSTM, ensemble læring) til at træne multidimensionale nedbrydningsmodeller, opnår en <10% fejlmargin, visuel kvantificering af udstyrets "resterende sundhedslivstid."
3D Visualisering & Sundheds Vurdering: Bygger en virtuel replika af enheden, dynamisk viser isoleringsstatus, hotspot distribution og risikoniveauer, understøtter "en-klik" diagnose.

Intelligent Beslutningslag: Prædiktiv Vedligeholdelses Strategi Motor

Dynamisk Inspektion Optimering: Justerer automatisk inspektionscyklus og opgaver baseret på platformens realtids sundhedsvurdering (f.eks. forlængede intervaller for sunde enheder, målrettet forstærket overvågning for under-sunde enheder), reducerer ineffektive inspektioner og nedsætter O&M arbejdskraftinput med op til 30%.
Nøjagtig Vedligeholdelses Triggering: Genererer vedligeholdelses arbejdsordrer automatisk baseret på RUL forudsigelser og tilstandstrin (f.eks. tanδ stigning alert, PD overskrider grænser, udløser hurtig defekt eliminering), forebygger både over-vedligeholdelse og under-vedligeholdelse.
Hierarkisk Alarm & Beslutnings Support: Definerer parameteranormalitetsniveauer, sender differenterede alarme (Advarsel / Alarm / Kritisk); leverer videnbase support for fejl lokalisering, rodårsanalyse og rettelse anbefalinger.

III. Ideale Anvendelsesscenarier

Metropolitane Kernesubstationer: Sikrer ekstremt høje strømforsynings pålidelighedskrav, mens afhængighed af arbejdskraftintensive O&M dispatching nedsættes.
Fornyelsesbar Energi Anlægs Step-up Substationer (PV/Vind): Løser udfordringer ved ubemandet drift i afsides beliggende områder, muliggør fjern, raffineret udstyrstillstands ledelse.
Kritiske Transmission Noder & Nøgleforbrugersubstationer: Minimerer risiko for uforudset nedbrud mest muligt, forbedrer strømforsyningskontinuitet.

IV. Kernenævnt Værdi & Fordele (Kvantificerede Resultater)

Måling	Traditionel Mode	Denne Intelligente O&M Løsning	Forbedrings Effekt
Årlig O&M Omkostning	Baseline (100%)	Nedsat med 35%	Betydelig Omkostningsbesparelse
Gennemsnitlig Reparationstid (MTTR)	> 24 timer (Komplekse fejl)	≤ 4 timer	>80% Effektivitet Forbedring
Uforudset Nedbruds Antal	Højt	Betydelig Reduceret	Forbedret Pålidelighed
Arbejdskraft Afhængighed	Højt	Nedsat med ~30%	Optimeret Ressource Allokering
Fejlprediktions Evne	Næsten Ingen	Høj Præcision (RUL fejl <10%)	Proaktiv Risiko Forebyggelse & Kontrol