Ⅰ. الخلفية والنقاط الحرجة
مع توسعة شركات توليد الكهرباء وتقدم الشبكات الذكية، تعجز نماذج الصيانة الدورية التقليدية عن تلبية متطلبات التشغيل والصيانة للمحولات الكهربائية الكبيرة:
• تأخير الاستجابة للأعطال: لا يمكن اكتشاف التقادم المفاجئ للعزل أو الزيادة في الحرارة في الوقت الحقيقي
• تكاليف صيانة عالية: تضيع الموارد بسبب الصيانة الزائدة، بينما تسبب الصيانة غير الكافية توقفاً غير مخطط له
• تحليل البيانات المنفصل: البيانات المعزولة من تحليل الغازات المذابة (DGA) وفحوصات الإطلاق الجزئي وغيرها تفتقر إلى التشخيص الذكي المتقاطع
II. هيكل النظام والتكنولوجيات الأساسية
(1) طبقة الاستشعار الذكي
تقوم بنشر أجهزة إنترنت الأشياء متعددة الأبعاد:
graph LR
A[درجة حرارة الألياف الضوئية للملف] --> D[منصة التحليل المركزية]
B[مستشعر DGA] --> D
C[مراقب الاهتزاز/الضوضاء] --> D
E[كاشف تيار الأرض الأساسي] --> D
(2) محرك التحليل الذكي
المكون
التكنولوجيا الأساسية
الوظيفة
تقييم الحالة
شبكة الاعتقادات العميقة (DBN)
دمج بيانات SCADA/البيانات عبر الإنترنت لإنشاء مؤشرات الصحة
تحذير الأعطال
تحليل سلسلة الزمن LSTM
توقع اتجاهات النقاط الساخنة بناءً على درجات الحرارة/نسب الحمل
تنبؤ العمر
توزيع ويبل
كمية منحنيات تدهور ورق العزل
(3) منصة الصيانة التنبؤية
• لوحة المعلومات ثلاثية الأبعاد: عرض الوقت الحقيقي لنسب الحمل على المحول وأسعار النقاط الساخنة ومستويات المخاطر
• شجرة قرار الصيانة: إنشاء أوامر العمل تلقائيًا بناءً على تصنيفات المخاطر
(مثل C₂H₂ > 5 μL/L & CO/CO₂ > 0.3 → يثير فحص فك التثبيت)
III. المصفوفة الوظيفية الأساسية
الوظيفة
تنفيذ تقني
قيمة التشغيل والصيانة
الرصد الشامل
بوابات حوسبة الحافة (استحواذ البيانات في 10 ميلي ثانية)
100% تصور حالة الجهاز
التشخيص الذكي
IEEE C57.104 + تصحيح الذكاء الاصطناعي
92% دقة تحديد الأعطال
الصيانة التنبؤية
تنبؤ RUL عبر نمذجة التدهور
تخفيض تكاليف الصيانة بنسبة 25%
حفظ المعرفة
قاعدة بيانات الحالات المعيبة ذات التكرار الذاتي
تسريع تدريب الموظفين الجدد بنسبة 60%
IV. النقاط الفنية الرئيسية
V. نتائج التطبيق (حالة محطة 1,000MW)
المقياس
قبل التحديث
بعد التحديث
تحسين
الأعطال غير المخططة
3.2/سنة
0.4/سنة
↓87.5%
متوسط وقت الإصلاح
72 ساعة
45 ساعة
↓37.5%
خطأ في توقع العمر
±18 شهر
±6 أشهر
↑67% دقة
