Mfumo wa Uendeshaji na Huduma maarufu wa Viwango vya Transformer (AIS VT) wa Muda mzima: Maendeleo yenye Kukubalika kwa ajili ya Uendeshaji na Huduma

​

Maelezo ya Suluhisho:​​
Kusuluhisha changamoto za mifano ya AIS VT ya kawaida za usimamizi na ujenzi (O&M), suluhisho hili linatumia muundo wa teknolojia wa tatu - "Uwasilishaji & IoT - Digital Twin - Uamuzi wa Kudhania" - ili kuratibu orodha mbalimbali ya O&M yenye akili inayofaa kwa muda wote wa maisha ya vifaa. Matumaini Makuu: Badilisha mifano inayoitwa na tajriba kwa taarifa inayoitwa na data, kutoka kwa upatanishi wa marafiki kwa kupata kujitambua mapema, kufikia ubadilishaji wa gharama na hatari za O&M.

​I. Kubakia Changamoto za Mifano ya O&M​

1. ​Utambuzi wa Muda ambao una gharama kubwa:​​ Inategemea utambuzi wa muda ulio sana, unahitaji nguvu ya watu, rasilimali, na muda wa kutofautiana, kutokanisha gharama muhimu za usimamizi.
2. ​Changamoto ya Kuanguka Mara Moja:​​ Mifano ya kawaida ya kusimamia ni duni, haiwezi kupata kwa urahisi uzalishaji wa insulation (kama vile kuongezeka kwa maji, kupungua) au matatizo yanayofaa (kama vile discharge partial). Kutokupata kwa urahisi hutoletea hatari kubwa ya kuanguka mara moja.

​II. Muundo wa Kijenzi na Teknolojia za Kijenzi​

1. ​Sauti ya Kijenzi: Module ya IoT ya Kusimamia Hali​
• ​Pata Data ya Mada Muhimu kwa Muda:​​
• ​Dielectric Dissipation Factor (tanδ):​​ Husimamia kwa kutosha hali ya insulation na tendensi ya kuongezeka kwa maji - ni alama muhimu ya afya ya insulation.
• ​Partial Discharge (PD):​​ Sensors wa kiwango cha juu huangalia sauti ndogo za discharge zinazokuwa ndani au juu ya insulation ili kupata matatizo ya insulation kwa mapema.
• ​Joto (T):​​ Husimamia joto la mada muhimu (kama vile windings, terminals) kutoa maarifa kuhusu overload, contact isiyofaa, au cooling isiyofaa.
• ​Vipengele:​​ Unda kwa mfumo wa moduli, instalisha kwa muda, imara dhidi ya EMI, sampling ya data ya kiwango cha juu (kupata PD signals).
2. ​Toboa ya Kijenzi: Platform ya AIS VT Digital Twin​
• ​Uunganisho wa Data kutoka Chanzo tofauti:​​ Huunganisha data ya muda ya sensors, ripoti za mtihani za zamani, rekodi za SCADA, na maarifa ya vifaa.
• ​Uamuzi wa RUL (Remaining Useful Life) Ushindi:​​ Hutumia algorithms za machine learning (kama vile LSTM, ensemble learning) kutrain models za degradation za multidimensional, kupata takriban 10% takriban, kutathmini kwa umbo "remaining health lifespan."
• ​Visualization 3D & Uamuzi wa Afya:​​ Hubuni replica ya kifaa, kutathmini hali ya insulation, distribution ya hotspots, na daraja ya hatari, kusaidia "one-click" diagnosis.
3. ​Toboa ya Uamuzi: Engine ya Mifano ya Kudhania​
• ​Optimization ya Inspection:​​ Huweka muda na kazi ya inspection kulingana na scores za afya za muda, (kama vile muda wa ziada kwa vifaa safi, monitoring ya ziada kwa vifaa yanayopungua), kupunguza inspections zisizofaa na kupunguza input ya nguvu ya O&M hadi 30%.
• ​Triggering ya Maintenance Precision:​​ Huunda work orders ya maintenance kwa kutosha kulingana na uamuzi wa RUL na thresholds (kama vile tanδ surge alert kufanya inspection, PD exceeding limits kufanya elimination ya tatizo), kupunguza over-maintenance na under-maintenance.
• ​Hierarchical Alarms & Uamuzi wa Support:​​ Hupanga daraja ya abnormality, kutuma alerts tofauti (Warning / Alert / Critical); kutumia database ya knowledge kwa kutambua fault, root cause analysis, na maelekezo ya action correction.

​III. Vyanzo Vya Application Vinavyovyo​

• ​Substations za Core Metropolitan:​​ Kuhakikisha requirements za umuhimu wa power supply kwa kutosha, kupunguza kuthibitisha kwa nguvu ya O&M.
• ​Step-up Substations za Renewable Energy Plant (PV/Wind):​​ Kusuluhisha changamoto za operation unmanned katika eneo la mbali, kubakia kwa remote, management ya hali ya vifaa refined.
• ​Nodes za Transmission za Kiwango Cha Juu & Substations za Wateja Wa Muhimu:​​ Kupunguza hatari za unplanned outages kwa kiwango cha juu, kuongeza continuity ya power supply.

​IV. Thamani Ya Kijenzi & Faida (Matokeo Imekutana)​​