一、方案背景與目標

電力變壓器作為電網(wǎng)核心設(shè)備，其可靠性直接關(guān)系供電安全。傳統(tǒng)定期檢修模式存在響應(yīng)滯后、數(shù)據(jù)孤立、依賴人工等痛點。本方案旨在構(gòu)建集實時監(jiān)測、多源數(shù)據(jù)分析、AI診斷與決策支持于一體的智能系統(tǒng)，實現(xiàn)：

設(shè)備狀態(tài)透明化：7×24小時全景感知關(guān)鍵參數(shù)

故障預(yù)警前置化：提前識別潛伏性缺陷(靈敏度提升≥60%)

運維策略精準化：從“定期檢修”轉(zhuǎn)向“狀態(tài)檢修”(運維成本降低20-40%)

二、系統(tǒng)架構(gòu)與核心技術(shù)

采用 “云-邊-端”協(xié)同架構(gòu)，分層實現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)：

1. 智能感知層(端)

多參量融合監(jiān)測：

電氣量：套管介損、繞組溫度、有載分接開關(guān)動作特性

化學(xué)量：油中溶解氣體(DGA)、微水、油品質(zhì)(精度：±0.1ppm)

機械量：振動聲學(xué)指紋、鐵芯接地電流

環(huán)境量：局放超聲波/特高頻信號(檢測頻帶：300MHz-1.5GHz)

邊緣智能終端：就地完成數(shù)據(jù)預(yù)處理與異常初判(響應(yīng)時延<50ms)

2. 智能分析層(邊/云)

狀態(tài)評估雙引擎：

規(guī)則引擎：基于IEC/IEEE標準構(gòu)建故障樹(如：三比值法、大衛(wèi)三角形)

變壓器智能在線監(jiān)測與狀態(tài)評估綜合解決方案

AI引擎：

? LSTM時序模型預(yù)測絕緣老化趨勢(準確率>92%)

? 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)故障根因定位

健康指數(shù)(HI)模型：量化設(shè)備健康狀態(tài)(0-100評分)，動態(tài)生成運維建議

3. 應(yīng)用層(云平臺)

三維可視化駕駛艙：GIS地圖定位設(shè)備，實時展示健康狀態(tài)熱力圖

主動預(yù)警機制：分級推送報警(提示/警告/緊急)至移動端

數(shù)字孿生體：基于歷史數(shù)據(jù)模擬故障演化路徑，支持應(yīng)急推演

三、典型應(yīng)用場景

城市核心變電站：實現(xiàn)關(guān)鍵變壓器“零非停”目標

新能源場站升壓變：解決頻繁啟停導(dǎo)致的機械應(yīng)力損傷預(yù)警難題

老舊變壓器延壽：精準評估改造優(yōu)先級，優(yōu)化投資分配

四、實施效益

安全層面：重大故障預(yù)警準確率≥90%，避免惡性事故

經(jīng)濟層面：

減少計劃外停機損失(>50萬元/臺·年)

降低運維人力成本(40%)

管理層面：建立全生命周期數(shù)字檔案，支撐資產(chǎn)精益化管理

系統(tǒng)技術(shù)參數(shù)

數(shù)據(jù)采集頻率：電氣量(1kHz)、化學(xué)量(1次/小時)、振動(10kHz)

平臺可用性：≥99.9%

支持協(xié)議：IEC 61850、MQTT、Modbus

安全認證：等保2.0三級、AES-256加密

本方案通過數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，推動變壓器運維從“被動搶修”向“主動預(yù)防”躍遷，為構(gòu)建高韌性電網(wǎng)提供核心技術(shù)支撐。支持定制化部署，可根據(jù)用戶現(xiàn)有SCADA/EMS系統(tǒng)無縫對接。