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Solution de Gestion et de Maintenance Intelligente pour les Transformateurs de Production d'Électricité

Rockwill 08/05/2025

Ⅰ. Contexte et Points de Douleur
À mesure que les entreprises de production d'électricité s'agrandissent et que l'intelligence des réseaux électriques progresse, les modèles de maintenance périodiques traditionnels peinent à répondre aux besoins d'exploitation et de maintenance (O&M) des grands transformateurs de puissance:
• Réponse aux Pannes Retardée: Le vieillissement soudain de l'isolation ou le surchauffe ne peuvent pas être détectés en temps réel
• Coûts de Maintenance Élevés: La surmaintenance gaspille des ressources, tandis qu'une maintenance insuffisante entraîne des arrêts non planifiés
• Analyse de Données Fragmentée: Les données isolées provenant de l'analyse de gaz dissous (DGA), des tests de décharge partielle, etc., manquent de diagnostic intelligent croisé

II. Architecture du Système et Technologies Clés
(1) Couche de Sensing Intelligente
Déploie des terminaux IoT multidimensionnels:

graph LR

A[Température de la Bobine par Fibre Optique] --> D[Plateforme d'Analyse Centrale]

B[Capteur DGA] --> D

C[Moniteur de Vibration/Bruit] --> D

E[Détecteur de Courant de Mise à la Terre du Noyau] --> D

(2) Moteur d'Analyse IA

Module	Technologie Clé	Fonction
Évaluation de l'État	DBN (Réseau de Croyance Profond)	Intègre les données SCADA/en ligne pour générer des indices de santé
Alerte de Défaut	Analyse de Séries Temporelles LSTM	Prédit les tendances des points chauds en fonction des taux de température/charge
Prédiction de Durée de Vie	Distribution de Weibull	Quantifie les courbes de dégradation du papier d'isolation

(3) Plateforme de Maintenance Prédictive
• Tableau de Bord 3D: Affichage en temps réel des taux de charge du transformateur, des températures des points chauds et des niveaux de risque
• Arbre de Décision de Maintenance: Génère automatiquement des ordres de travail en fonction des évaluations de risque
(par exemple, C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Déclenche un contrôle de desserrage de la gaine)

III. Matrice Fonctionnelle Principale

Fonction	Mise en Œuvre Technique	Valeur O&M
Surveillance Panoramique	Passerelles de calcul en périphérie (acquisition de données en 10ms)	Visualisation à 100% de l'état des appareils
Diagnostique Intelligent	IEEE C57.104 + correction IA	92% de précision dans l'identification des pannes
Maintenance Prédictive	Prédiction RUL via la modélisation de la dégradation	25% de coûts de maintenance réduits
Conservation des Connaissances	Base de données de cas de panne auto-itérative	Formation des nouveaux employés 60% plus rapide

IV. Points Forts Techniques

Analyse de Couplage Multi-physique:
Données de simulation EM-thermique-stress alimentées dans des modèles IA pour des alertes précoce de déformation de bobinage (±0.5mm de précision)
Certification Blockchain:
Enregistrements O&M et données de test stockés sur chaîne pour la conformité ISO 55000
Réparation Assistée par RA:
Superposition 3D des points de panne via Hololens → Réparations critiques 40% plus rapides

V. Résultats d'Application (Cas d'une Centrale de 1 000 MW)

Métrique	Avant la Mise à Niveau	Après la Mise à Niveau	Amélioration
Pannes Non Planifiées	3.2/an	0.4/an	↓87.5%
Temps Moyen de Réparation	72 h	45 h	↓37.5%
Erreur de Prédiction de Durée de Vie	±18 mois	±6 mois	↑67% de précision