Solution Intelligente de Maintenance et d'Exploitation à Tous les Stades de Vie du Transformateur de Tension à Isolation Aérienne (AIS VT) : Transformation Orientée par la Maintenance et l'Exploitation

Aperçu de la solution:
Cette solution aborde les points douloureux des modèles traditionnels de maintenance et d'exploitation (M&E) des AIS VT en utilisant une architecture technologique à trois niveaux - "Sensibilisation & IoT - Jumeau numérique - Prise de décision prédictive" - pour créer une boucle M&E intelligente couvrant l'ensemble du cycle de vie de l'équipement. Objectif principal : remplacer les approches basées sur l'expérience par des insights basés sur les données, passant des réparations réactives à la prévention proactive, atteignant ainsi une double réduction des coûts et des risques de M&E.

I. Face aux points douloureux traditionnels de la M&E

Tests périodiques coûteux : Dépendent des tests hors ligne programmés, consommant une quantité importante de main-d'œuvre, de ressources et de fenêtres de coupure, entraînant des coûts de maintenance globaux élevés et persistants.
Défis liés aux pannes soudaines d'isolation : Les méthodes de surveillance traditionnelles sont en retard, incapables de détecter efficacement le vieillissement de l'isolation (par exemple, l'intrusion d'humidité, la dégradation) ou les défauts latents (par exemple, la décharge partielle). La prédiction difficile des pannes conduit à un risque élevé de coupures imprévues.

II. Architecture M&E innovante et technologies clés

Couche de sensibilisation intelligente : Module de surveillance de condition intégré IoT

Acquisition en temps réel des paramètres clés :

Facteur de dissipation diélectrique (tanδ) : Surveille avec précision l'état de vieillissement de l'isolation et les tendances d'intrusion d'humidité - un indicateur clé de la santé de l'isolation.
Décharge partielle (DP) : Des capteurs haute fréquence capturent des signaux de décharge faibles à l'intérieur ou à la surface de l'isolation pour identifier les défauts d'isolation à un stade précoce.
Température (T) : Surveillance en temps réel des températures des points critiques (par exemple, enroulements, bornes) reflétant les surcharges, les contacts défectueux ou le refroidissement anormal.

Caractéristiques : Conception modulaire, installation sous tension, forte immunité aux interférences électromagnétiques (EMI), échantillonnage de données à haute fréquence (pour capturer les signaux de DP transitoires).

Couche d'analyse intelligente : Plateforme de jumeau numérique AIS VT

Fusion de données multi-sources : Intègre les données en temps réel des capteurs, les rapports de tests historiques, les enregistrements opérationnels SCADA et les informations sur le profil de l'équipement.
Prédiction précise de la durée de vie utile restante (DVR) : Utilise des algorithmes d'apprentissage automatique (par exemple, LSTM, apprentissage par ensemble) pour former des modèles de dégradation multidimensionnels, atteignant une marge d'erreur inférieure à 10%, quantifiant visuellement la "durée de vie restante en santé" de l'équipement.
Visualisation 3D et évaluation de la santé : Construit un double virtuel de l'appareil, affichant dynamiquement l'état de l'isolation, la distribution des zones chaudes et les niveaux de risque, soutenant un diagnostic en "un clic".

Couche de décision intelligente : Moteur de stratégie de maintenance prédictive

Optimisation dynamique des inspections : Ajuste automatiquement les cycles et les tâches d'inspection en fonction des scores de santé en temps réel fournis par la plateforme (par exemple, extension des intervalles pour les appareils en bonne santé, surveillance ciblée renforcée pour les appareils en sous-santé), réduisant les inspections inefficaces et diminuant l'apport de main-d'œuvre en M&E jusqu'à 30%.
Déclenchement de maintenance précise : Génère automatiquement des ordres de travail de maintenance en fonction des prédictions DVR et des seuils de condition (par exemple, alerte de pic de tanδ déclenchant une inspection, DP dépassant les limites déclenchant une élimination urgente des défauts), évitant à la fois la surmaintenance et la sous-maintenance.
Alertes hiérarchiques et support de prise de décision : Définit les niveaux d'anomalie des paramètres, poussant des alertes différenciées (Avertissement / Alert / Critique) ; fournit un support de base de connaissances pour la localisation des pannes, l'analyse des causes profondes et les recommandations d'actions correctives.

III. Scénarios d'application idéaux

Sous-stations de cœur métropolitain : Assure des exigences de fiabilité d'alimentation extrêmement élevées tout en réduisant la dépendance à une main-d'œuvre intensive en M&E.
Sous-stations de relèvement d'énergie renouvelable (PV/Vent) : Règle les défis de l'exploitation sans personnel dans des zones éloignées, permettant une gestion raffinée et à distance de l'état de l'équipement.
Nœuds de transmission critiques et sous-stations de clients clés : Minimise au maximum les risques de coupures imprévues, améliorant la continuité de l'alimentation électrique.

IV. Valeur et avantages clés (résultats quantifiés)

Métrique	Mode traditionnel	Cette solution M&E intelligente	Effet d'amélioration
Coût annuel de M&E	Baseline (100%)	Réduit de 35%	Économies de coûts significatives
Temps moyen de réparation (MTTR)	> 24 heures (Pannes complexes)	≤ 4 heures	Gain d'efficacité >80%
Nombre de coupures imprévues	Élevé	Nettement réduit	Fiabilité accrue
Dépendance à la main-d'œuvre	Élevée	Réduite d'environ 30%	Allocation optimisée des ressources
Capacité de prédiction des pannes	Presque nulle	Precision élevée (Erreur DVR <10%)	Prévention et contrôle proactifs des risques