روکویل راهکارهای برقی یکپارچه برای شبکه‌های هوشمند، زیرساخت‌های شهری، یکپارچگی انرژی‌های تجدیدپذیر و کاربردهای صنعتی ارائه می‌دهد. از خودکارسازی ولتاژ متوسط تا شبکه‌های شارژ خودروهای الکتریکی و زیرстанسیون‌های پیش ساخته، سیستم‌های ما اطمینان می‌دهند که توزیع برق پایدار، کارآمد و آماده آینده باشد. سفارشی. متصل. قابل اعتماد.

راه‌حل مدیریت و نگهداری هوشمند برای ترانسفورماتورهای تولید برق

Rockwill 08/05/2025

Ⅰ. زمینه و نقاط دردناک
با افزایش مقیاس شرکت‌های تولید برق و پیشرفت هوشمندسازی شبکه، مدل‌های نگهداری دوره‌ای سنتی دیگر قادر به برآورده کردن نیازهای عملیاتی و نگهداری (O&M) ترانسفورماتورهای بزرگ قدرتی نیستند:
• پاسخ تأخیری به خطا: تخریب ناگهانی عایق یا گرم شدن بیش از حد نمی‌تواند در زمان واقعی تشخیص داده شود
• هزینه‌های نگهداری بالا: نگهداری بیش از حد منابع را تلف می‌کند، در حالی که نگهداری ناکافی باعث توقف غیرplan‌ شده می‌شود
• تجزیه و تحلیل داده‌های پراکنده: داده‌های جداگانه از DGA (تحلیل گاز محلول)، آزمون‌های تخلیه جزئی و غیره، کمبود تشخیص هوشمند متقاطع دارند

II. معماری سیستم و فناوری‌های اصلی
(1) لایه حسگر هوشمند
نصب دستگاه‌های IoT چندبعدی:

graph LR

A[دماي الیاف نوری پیچ] --> D[پلتفرم تحلیل مرکزی]

B[حسگر DGA] --> D

C[نظارت بر ارتعاش/صدا] --> D

E[детектор токов заземления ядра] --> D

(2) موتور تحلیل AI

ماژول	فناوری اصلی	عملکرد
ارزیابی وضعیت	DBN (شبکه اعتقاد عمیق)	یکپارچه‌سازی داده‌های SCADA/آنلاین برای تولید شاخص‌های سلامت
اخطار خطا	تحلیل سری زمانی LSTM	پیش‌بینی روندهای نقاط داغ بر اساس نرخ‌های دما/بار
پیش‌بینی عمر	توزیع وایبول	کمی کردن منحنی‌های تخریب کاغذ عایق

(3) پلتفرم نگهداری پیش‌بینی‌شده
• داشبورد ۳D: نمایش زنده نرخ‌های بار ترانسفورماتور، دماهای نقاط داغ و سطوح ریسک
• درخت تصمیم نگهداری: تولید خودکار دستورالعمل‌های کار بر اساس رتبه‌بندی ریسک
(به عنوان مثال، C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → تحریک بررسی اندازه‌گیری بوشینگ)

III. ماتریس عملکرد اصلی

عملکرد	اجرای فنی	ارزش O&M
نظارت پانورامیک	ゲートウェイのエッジコンピューティング（10msデータ収集）	100% دیداری‌سازی وضعیت دستگاه
تشخیص هوشمند	IEEE C57.104 + اصلاح AI	92% دقت شناسایی خطا
نگهداری پیش‌بینی‌شده	پیش‌بینی RUL از طریق مدل‌سازی تخریب	25% هزینه‌های نگهداری کمتر
حفظ دانش	پایگاه داده موارد خرابی خود-تکراری	60% آموزش سریع‌تر کارکنان جدید

IV. نکات فنی برجسته

تجزیه و تحلیل چند فیزیکی:
داده‌های شبیه‌سازی EM-گرما-تنش به مدل‌های AI اضافه شده برای هشدارهای اولیه تغییر شکل پیچ (±0.5mm دقت)
گواهینامه بلاکچین:
ضبط رکوردهای O&M و داده‌های تست روی زنجیره برای مطابقت ISO 55000
تعمیر با کمک AR:
Hololens نمایش 3D موقعیت نقاط خرابی → 40% سریع‌تر تعمیرات مهم

V. نتایج کاربرد (مورد گیگاوات 1,000)

معیار	قبل از به‌روزرسانی	بعد از به‌روزرسانی	بهبود
توقف‌های غیرplan‌	3.2/سال	0.4/سال	↓87.5%
زمان تعمیر متوسط	72 ساعت	45 ساعت	↓37.5%
خطای پیش‌بینی عمر	±18 ماه	±6 ماه	↑67% دقت