Luftisolerad växelströmsbrytare Spänningsomvandlare (AIS VT) Full Livscykel Intelligent Drift och Underhållslösning: Drift-och underhållsdrevet omvandling

Lösöversikt:
Genom att adressera smärt punkter i traditionella AIS VT-drift och underhållsmodeller, använder denna lösning en trestegad teknisk arkitektur – "Sensering & IoT - Digital Twin - Prediktiv Beslutsfattande" – för att skapa en intelligent drift- och underhållscykel som täcker hela utrustningslivscykeln. Kärnmål: Ersätt erfarenhetsbaserade tillvägagångssätt med data-driven insikt, flytta från reaktiv reparation till proaktiv förebyggande, uppnå dubbel minskning av underhållskostnader och risker.

I. Att angripa traditionella O&M-smärt punkter

Högkostnad periodiska tester: Beroende av schemalagda offline-tester, vilket kräver betydande mänskliga resurser, resurser och driftstopp, vilket leder till konstant höga totala underhållskostnader.
Utmaning av plötsliga isoleringsfel: Traditionella övervakningsmetoder är efterkommerska, kan inte effektivt upptäcka isoleringsålder (t.ex. fuktinträngning, nedbrytning) eller latenta defekter (t.ex. partiell utsläppning). Svår prognosering av fel leder till hög risk för oplanerade driftstopp.

II. Innovativ intelligent O&M-arkitektur & kärntekniker

Intelligent senseringslager: Inbäddad IoT-tillståndsövervakningsmodul

Real tidsinmatning av kärnparametrar:

Dielektrisk dissipationsfaktor (tanδ): Övervakar noggrant isoleringsåldringstillstånd och fuktinträngningstrender – en kärnindikator för isoleringshälsa.
Partiell utsläppning (PD): Högfrekventa sensorer fångar svaga utsläppssignaler inuti eller på isoleringens yta för att identifiera tidiga isoleringsdefekter.
Temperatur (T): Real tidsövervakning av kritiska punktemperature (t.ex. vindningar, terminaler) som återspeglar överbelastning, dålig kontakt eller anormal kylning.

Egenskaper: Modulär design, installation vid livlinje, stark immunitet mot elektromagnetisk störning (EMI), högfrekvent datainsamling (för att fånga transitoriska PD-signaler).

Intelligent analyslager: AIS VT Digital Twin-plattform

Multikälla datafusion: Integrerar real tidssensor-data, historiska testrapporter, SCADA-driftsdata och utrustningsprofilinformation.
Precis prediktion av återstående användbar livslängd (RUL): Använder maskininlärningsalgoritmer (t.ex. LSTM, ensemble learning) för att tränas flerdimensionella degradationsmodeller, uppnår en felmarginal på <10%, visuell kvantifiering av utrustningens "återstående hälsolivslängd."
3D-visualisering & hälsobedömning: Bygger en virtuell replika av enheten, visar dynamiskt isoleringsstatus, hettzonsfördelning och risknivåer, stödjer "en-klick"-diagnos.

Intelligent beslutslager: Prediktiv underhållsstrategimotor

Dynamisk inspektionsoptimering: Justerar automatiskt inspektionscykler och uppgifter baserat på real tids-hälsopunkter som genereras av plattformen (t.ex. förlängda intervall för friska enheter, målriktad ökad övervakning för underfriska enheter), minskar ineffektiva inspektioner och sänker O&M-mänskliga resurskrav med upp till 30%.
Precis underhållsutlösning: Genererar underhållsarbetsspecifikationer automatiskt baserat på RUL-prediktioner och tillståndsgränser (t.ex. tanδ-ökning varning som utlöser inspektion, PD över gränserna utlöser brådskande defekteliminering), förhindrar både överunderhåll och underunderhåll.
Hierarkiska alarm & beslutstöd: Definierar parameternormalitetsnivåer, skickar差异化报警（警告/警报/严重）；为故障定位、根本原因分析和纠正措施建议提供知识库支持。

III. 理想应用场景

城市核心变电站： 在减少对人力密集型运维调度依赖的同时，确保极高的供电可靠性要求。
可再生能源电站升压站（光伏/风能）： 解决偏远地区无人值守的挑战，实现远程精细化设备状态管理。
关键输电节点及重要用户变电站： 最大程度降低非计划停电风险，提高供电连续性。

IV. 核心价值与优势（量化结果）

指标	传统模式	本智能运维解决方案	改进效果
年度运维成本	基准值（100%）	减少35%	显著的成本节约
平均修复时间 (MTTR)	> 24小时（复杂故障）	≤ 4小时	效率提升>80%
非计划停电次数	高	显著减少	提高可靠性
人力依赖度	高	减少约30%	优化资源配置
故障预测能力	几乎无	高精度（RUL误差<10%）	主动风险管理与控制

抱歉，我在翻译过程中出现了错误。以下是正确的翻译：

I. Att angripa traditionella O&M-smärt punkter

Högkostnad periodiska tester: Beroende av schemalagda offline-tester, vilket kräver betydande mänskliga resurser, resurser och driftstopp, vilket leder till konstant höga totala underhållskostnader.
Utmaning av plötsliga isoleringsfel: Traditionella övervakningsmetoder är efterkommerska, kan inte effektivt upptäcka isoleringsålder (t.ex. fuktinträngning, nedbrytning) eller latenta defekter (t.ex. partiell utsläppning). Svår prognosering av fel leder till hög risk för oplanerade driftstopp.

II. Innovativ intelligent O&M-arkitektur & kärntekniker

Intelligent senseringslager: Inbäddad IoT-tillståndsövervakningsmodul

Real tidsinmatning av kärnparametrar:

Dielektrisk dissipationsfaktor (tanδ): Övervakar noggrant isoleringsåldringstillstånd och fuktinträngningstrender – en kärnindikator för isoleringshälsa.
Partiell utsläppning (PD): Högfrekventa sensorer fångar svaga utsläppssignaler inuti eller på isoleringens yta för att identifiera tidiga isoleringsdefekter.
Temperatur (T): Real tidsövervakning av kritiska punktemperature (t.ex. vindningar, terminaler) som återspeglar överbelastning, dålig kontakt eller anormal kylning.

Egenskaper: Modulär design, installation vid livlinje, stark immunitet mot elektromagnetisk störning (EMI), högfrekvent datainsamling (för att fånga transitoriska PD-signaler).

Intelligent analyslager: AIS VT Digital Twin-plattform

Multikälla datafusion: Integrerar real tidsensor-data, historiska testrapporter, SCADA-driftsdata och utrustningsprofilinformation.
Precis prediktion av återstående användbar livslängd (RUL): Använder maskininlärningsalgoritmer (t.ex. LSTM, ensemble learning) för att tränas flerdimensionella degradationsmodeller, uppnår en felmarginal på <10%, visuell kvantifiering av utrustningens "återstående hälsolivslängd."
3D-visualisering & hälsobedömning: Bygger en virtuell replika av enheten, visar dynamiskt isoleringsstatus, hettzonsfördelning och risknivåer, stödjer "en-klick"-diagnos.

Intelligent beslutslager: Prediktiv underhållsstrategimotor

Dynamisk inspektionsoptimering: Justerar automatiskt inspektionscykler och uppgifter baserat på real tids-hälsopunkter som genereras av plattformen (t.ex. förlängda intervall för friska enheter, målriktad ökad övervakning för underfriska enheter), minskar ineffektiva inspektioner och sänker O&M-mänskliga resurskrav med upp till 30%.
Precis underhållsutlösning: Genererar underhållsarbetsspecifikationer automatiskt baserat på RUL-prediktioner och tillståndsgränser (t.ex. tanδ-ökning varning som utlöser inspektion, PD över gränserna utlöser brådskande defekteliminering), förhindrar både överunderhåll och underunderhåll.
Hierarkiska alarm & beslutstöd: Definierar parameternormalitetsnivåer, skickar differentierade alarm (Varning / Larm / Allvarligt); erbjuder kunskapsbasstöd för felplacering, rotorsaksanalys och korrektionsåtgärdsrekommendationer.

III. Idealiska tillämpningsområden

Metropolitiska kärntransformatorstationer: Säkerställer extremt höga krav på elleveranssäkerhet samtidigt som beroendet av personalintensivt O&M-schemaläggning minskas.
Förnyelsebar energianläggning transformatorstationer (PV/Vind): Tacklar utmaningar med obemannad drift i avlägsna områden, möjliggör fjärrstyrning och finjusterad utrustningstillståndsledning.
Kritiska transmissionsnoder & viktiga konsumenttransformatorstationer: Minimerar risken för oplanerade driftstopp till det största, förbättrar kontinuiteten i ellevrans.

IV. Kärnvärde & fördelar (kvantifierade resultat)

Mått	Traditionellt läge	Denna intelligenta O&M-lösning	Förbättringseffekt
Årlig O&M-kostnad	Baslinje (100%)	Minskad med 35%	Signifikanta kostnadsbesparingar
Medeltid till reparation (MTTR)	> 24 timmar (komplexa fel)	≤ 4 timmar	>80% effektivitetsvinster
Antal oplanerade driftstopp	Hög	Signifikant minskat	Förbättrad tillförlitlighet
Beroende av personal	Hög	Minskad med ~30%	Optimerad resursefterfördelning
Felprognosförmåga	Nästan ingen	Hög precision (RUL-fel <10%)	Proaktiv riskförebyggande och kontroll