Розумне рішення для управління та обслуговування перетворювачів електроенергії

І. Фон та болісні точки​
З розширенням енергетичних підприємств та поступовим розвитком інтелектуальних мереж, традиційні моделі періодичного обслуговування не зможуть задовольнити потреби в обслуговуванні великих трансформаторів:
• ​Затримана реакція на аварії: Незабаромне старіння ізоляції або перегрівання не можна виявити в реальному часі
• ​Високі витрати на обслуговування: Перевищення обслуговування веде до витрати ресурсів, а недостатнє обслуговування призводить до непланованих простоїв
• ​Розривна аналітика даних: Ізольовані дані від DGA (Аналіз розчинених газів), часткових випробувань на випадку, тощо, відсутність інтелектуальної крос-діагностики

​II. Архітектура системи та ключові технології​
(1) Шар інтелектуального сприйняття
Впроваджує багатовимірні IoT-термінали:

graph LR 

A[Температура оптичного волокна обмотки] --> D[Центральна аналітична платформа] 

B[Датчик DGA] --> D 

C[Моніторинг вібрації/шуму] --> D 

E[Детектор струму заземлення сердечника] --> D 

(2) Двигун AI-аналітики

(3) Платформа прогнозного обслуговування
• ​3D-панель: Реальний час відображення ступенів навантаження трансформатора, температур гарячих точок та рівнів ризику
• ​Дерево рішень щодо обслуговування: Автоматично генерує робочі замовлення на основі рейтингів ризику
(наприклад, C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Запускає перевірку на відкрите місце)

​III. Основна функціональна матриця​

​IV. Технічні особливості​

1. ​Аналіз з'єднання багатьох фізичних процесів:
   Дані симуляції EM-тепло-напруження, які надсилаються в моделі AI для раннього повідомлення про деформацію обмоток (±0.5 мм точності)
2. ​Сертифікація блокчейну:
   Записи обслуговування та випробування даних зберігаються в ланцюгу для відповідності ISO 55000
3. ​Ремонт з допомогою AR:
   Hololens накладає 3D-позиціювання точки аварії → на 40% швидший ремонт критичних елементів

​V. Результати застосування (випадок 1,000 МВт)​​