Penyelesaian Pemeliharaan dan Operasi Cerdas Sepanjang Hayat untuk Transformator Voltan Peralatan Bermuatan Udara (AIS VT): Transformasi yang Dipandu oleh Pemeliharaan dan Operasi

Ringkasan Penyelesaian:
Menangani isu-isu dalam model operasi dan pemeliharaan (O&M) AIS VT tradisional, penyelesaian ini menggunakan arsitektur teknologi tiga tingkat – "Penginderaan & IoT - Digital Twin - Pengambilan Keputusan Prediktif" – untuk menciptakan lingkaran tertutup O&M pintar yang merangkumi seluruh siklus hidup peralatan. Matlamat Utama: Menggantikan pendekatan berdasarkan pengalaman dengan wawasan berdasarkan data, beralih dari pembaikan reaktif ke pencegahan proaktif, mencapai pengurangan gandaan dalam kos O&M dan risiko.

I. Menghadapi Isu-Isu O&M Tradisional

Pengujian Berkala Berkos Tinggi: Bergantung pada ujian luar talian yang dijadualkan, menghabiskan tenaga kerja, sumber, dan jendela gangguan yang signifikan, menyebabkan kos pemeliharaan keseluruhan yang terus tinggi.
Cabarannya Kegagalan Insulasi Tiba-tiba: Kaedah pemantauan tradisional tertinggal, tidak dapat mendeteksi secara efektif penuaan insulasi (contohnya, masuknya kelembapan, degradasi) atau cacat tersembunyi (contohnya, pelepasan separa). Ramalan kegagalan yang sukar menyebabkan risiko gangguan tidak terancang yang tinggi.

II. Arsitektur O&M Pintar Inovatif & Teknologi Inti

Lapisan Penginderaan Pintar: Modul Pemantauan Keadaan IoT Terbenam

Pengambilan Parameter Inti Secara Real-time:

Faktor Disipasi Dielektrik (tanδ): Memantau dengan tepat keadaan penuaan insulasi dan trend masuknya kelembapan – indikator inti kesehatan insulasi.
Pelepasan Separuh (PD): Sensor frekuensi tinggi menangkap isyarat pelepasan lemah di dalam atau di permukaan insulasi untuk mengenal pasti cacat insulasi tahap awal.
Suhu (T): Pemantauan real-time suhu titik penting (contohnya, gulungan, terminal) yang mencerminkan beban berlebihan, kontak buruk, atau pendinginan abnormal.

Ciri-ciri: Reka bentuk modul, pemasangan dalam talian, ketahanan gangguan elektromagnetik (EMI) yang kuat, sampel data frekuensi tinggi (untuk menangkap isyarat PD sementara).

Lapisan Analisis Pintar: Platform Digital Twin AIS VT

Penyatuan Data Multi-sumber: Mengintegrasikan data sensor real-time, laporan ujian sejarah, rekod operasional SCADA, dan maklumat profil peralatan.
Ramalan Umur Bermanfaat Sisa (RUL) yang Tepat: Menggunakan algoritma pembelajaran mesin (contohnya, LSTM, pembelajaran gabungan) untuk melatih model degradasi multi-dimensi, mencapai marjin ralat <10%, mengkuantifikasi visual "jangka hayat kesehatan sisa" peralatan.
Visualisasi 3D & Penilaian Kesehatan: Membina replika maya peranti, menampilkan dinamis status insulasi, taburan hotspot, dan tahap risiko, menyokong diagnosis "satu klik".

Lapisan Keputusan Pintar: Enjin Strategi Pemeliharaan Prediktif

Optimisasi Pemeriksaan Dinamik: Menyesuaikan secara automatik siklus dan tugas pemeriksaan berdasarkan skor kesehatan real-time yang dikeluarkan oleh platform (contohnya, interval yang dipanjangkan untuk peralatan sihat, pemantauan ditingkatkan yang ditargetkan untuk peralatan sub-sehat), mengurangi pemeriksaan tidak efektif dan mengurangi input tenaga kerja O&M hingga 30%.
Pelaksanaan Pemeliharaan Presisi: Menghasilkan pesanan kerja pemeliharaan secara automatik berdasarkan ramalan RUL dan ambang keadaan (contohnya, amaran lonjakan tanδ mendorong pemeriksaan, PD melebihi had memicu penghapusan cacat mendesak), mencegah pemeliharaan berlebihan dan kurang.
Alaram Bertingkat & Sokongan Keputusan: Mendefinisikan tahap abnormal parameter, mendorong amaran berbeza (Peringatan / Amaran / Genting); memberikan sokongan pangkalan pengetahuan untuk lokasi kesalahan, analisis penyebab akar, dan cadangan tindakan pembetulan.

III. Skenario Aplikasi Ideal

Substansi Inti Bandar: Memastikan keperluan kebolehpercayaan bekalan kuasa yang sangat tinggi sambil mengurangi kebergantungan pada pelancaran O&M yang padat tenaga kerja.
Substansi Naik Tenaga Pembangkit Energi Baru (PV/Angin): Menangani cabaran operasi tanpa awak di kawasan terpencil, memungkinkan pengurusan keadaan peralatan halus jarak jauh.
Node Penghantaran Penting & Substansi Pelanggan Utama: Mengurangi risiko gangguan tidak terancang sebesar-besarnya, meningkatkan kesinambungan bekalan kuasa.

IV. Nilai Inti & Kelebihan (Keputusan Kuantisasi)

Metric	Mod Tradisional	Penyelesaian O&M Pintar Ini	Kesan Peningkatan
Kos O&M Tahunan	Baseline (100%)	Dikurangkan oleh 35%	Penghematan Kos Signifikan
Masa Purata Untuk Pembaikan (MTTR)	> 24 jam (Kerosakan kompleks)	≤ 4 jam	>80% Kenaikan Efisiensi
Jumlah Gangguan Tidak Terancang	Tinggi	Dikurangkan Secara Signifikan	Kebolehpercayaan Ditingkatkan
Ketergantungan Tenaga Kerja	Tinggi	Dikurangkan oleh ~30%	Alokasi Sumber Dioptimumkan
Kemampuan Ramalan Kegagalan	Hampir Tidak Ada	Tepat (Ralat RUL <10%)	Pencegahan & Kawalan Risiko Proaktif