Smart Management and Maintenance-lösning för strömförstärkare
Ⅰ. Bakgrund och smärtpunkter
Medan energiproducerande företag expanderar och nätverkets intelligens utvecklas, kan traditionella periodiska underhållsmodeller inte längre uppfylla O&M-kraven för stora krafttransformatorer:
• Försenade felresponser: Plötslig isoleringsåldring eller överhettning kan inte upptäckas i realtid
• Höga underhållskostnader: Överdrivet underhåll slösar resurser, medan otillräckligt underhåll leder till oplanerade driftstopp
• Fragmenterad dataanalys: Isolerade data från DGA (Dissolved Gas Analysis), partiella utsläppstester osv., saknar intelligent korsdiagnos
II. Systemarkitektur och kärntekniker
(1) Intelligent sensorlager
Distribuerar flerdimensionella IoT-terminaler:
graph LR
A[Spolefiberoptisk temperatur] --> D[Central analysplattform]
B[DGA-sensor] --> D
C[Vibration/ljudmonitor] --> D
E[Kärnmarkningsströmsdetektor] --> D
(2) AI-analysmotor
|
Modul |
Kärnteknik |
Funktion |
|
Tillståndsevaluering |
DBN (Deep Belief Network) |
Integrerar SCADA/online-data för att generera hälsoparametrar |
|
Felvarning |
LSTM tidsserieanalys |
Förutsäger hettfläckstrender baserat på temperatur/belastningshastigheter |
|
Livslängdsförutsägelse |
Weibull-fördelning |
Kvantifierar nedbrytningskurvor för isoleringspapper |
(3) Prediktivt underhållsplattform
• 3D-instrumentpanel: Visar transformerbelastningshastigheter, hettfläckstemperaturer och risknivåer i realtid
• Underhållsbeslutsträd: Genererar automatiskt arbetsorder baserat på riskbetyg
(t.ex., C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Aktiverar kontroll av busshöljes löshet)
III. Kärnfunktionsmatris
|
Funktion |
Teknisk implementering |
O&M-värde |
|
Panoramvisning |
Kantberäkningsgatewayar (datainsamling på 10 ms) |
100% enhetsstatusvisualisering |
|
Smart diagnostik |
IEEE C57.104 + AI-korrektion |
92% felidentifieringsprecision |
|
Prediktivt underhåll |
RUL-utspådd via degradationsmodellering |
25% lägre underhållskostnader |
|
Kunskapsbevarande |
Självitererande felfall-databas |
60% snabbare utbildning av ny personal |
IV. Tekniska höjdpunkter
- Multiphysisk kopplingsanalys:
EM-termisk-stresssimuleringsdata matas in i AI-modeller för tidig varning om spoledeformation (±0.5 mm precision) - Blockchain-certifiering:
O&M-poster och testdata lagras på kedjan för ISO 55000-kompatibilitet - AR-assisterad reparation:
Hololens överlagrar 3D-felfällspositionering → 40% snabbare kritiska reparationer
V. Tillämpningsresultat (1 000 MW anläggningsexempel)
|
Mått |
Innan uppgradering |
Efter uppgradering |
Förbättring |
|
Oplanerade driftstopp |
3,2/år |
0,4/år |
↓87,5% |
|
Genomsnittlig reparations tid |
72 timmar |
45 timmar |
↓37,5% |
|
Fel i livslängdsförutsägelse |
±18 månader |
±6 månader |
↑67% noggrannhet |
