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Terrestre

Système de surveillance de visualisation 3D PHM pour transformateurs électriques

 

Contexte du projet

Les mécanismes de défaillance des transformateurs électriques sont actuellement complexes et les coûts de maintenance élevés, ce qui a un impact important sur la sécurité et la stabilité du système électrique. Lorsque les données sont complètes, obtenir des indicateurs de santé de l'état de fonctionnement du transformateur et effectuer une maintenance appropriée et préventive joue un rôle significatif et positif dans la sécurité et la stabilité du système électrique.

Présentation du projet

Aperçu du projet

Le système de visualisation 3D pour la prédiction des pannes et la gestion de la santé (PHM) des transformateurs électriques est principalement composé d'un module d'affichage 3D, d'un module de collecte vidéo et de capteurs, d'un module d'analyse des données et d'évaluation de l'état, ainsi que d'un module de prédiction des pannes et de gestion de la santé. Il réalise une analyse complète des informations sur le fonctionnement quotidien, la maintenance et la gestion des équipements, évalue globalement les transformateurs électriques et fournit des recommandations de maintenance décisionnelles aux utilisateurs.

Ce système utilise la gestion et l'analyse de diverses sources de données telles que les informations de gestion pendant le transport et le fonctionnement des équipements, les informations sur le fonctionnement des produits et les données de maintenance quotidienne, pour réaliser une évaluation globale de l'état des équipements de transformateurs électriques. Il fournit aux utilisateurs des recommandations opérationnelles et décisionnelles telles que l'arrêt des équipements. Le système propose une fonction de diagnostic expert décisionnel basée sur le fonctionnement, la prédiction des pannes et la gestion de la santé des transformateurs, combinant la technologie de visualisation 3D, l'exploration de données et les services de cloud computing, afin d'améliorer la valeur du cycle de vie complet des équipements et de passer d'une maintenance passive à une maintenance proactive avec une maîtrise globale de l'information.

Scénarios d'application

  • Postes de transformation de grande envergure : adapté aux transformateurs principaux des postes de transformation à des niveaux de tension de 500 kV et plus, garantissant la sécurité des équipements clés du réseau grâce à une surveillance précise et une gestion visualisée.
  • Transformateurs en fonctionnement à haute charge : pour les transformateurs soumis à des pics de consommation ou à un fonctionnement prolongé à haute charge, surveillance en temps réel de l'état de l'équipement et prédiction anticipée des risques de panne potentiels.
  • Transformateurs anciens : évaluation de l'état de santé des transformateurs ayant une longue durée de service et une performance dégradée, aidant à élaborer des plans scientifiques de retrait ou de rénovation.
  • Postes de transformation intelligents : intégration avec le système global intelligent des postes de transformation pour réaliser le partage des données des transformateurs et une gestion collaborative.

Fonctions principales

Modules fonctionnels Description
Collecte de données Utilisation de la technologie d'imagerie vidéo et de capteurs à fibre optique pour collecter des données vidéo, de température, de vibration et de son des transformateurs électriques en fonctionnement.
Traitement des données Analyse des données collectées (images, température, vibration, son) par des méthodes telles que le big data et l'apprentissage automatique. En tenant compte des interactions entre l'environnement externe et la structure interne, des méthodes basées sur l'intelligence artificielle et les statistiques sont utilisées pour établir des modèles intégrés multidimensionnels.
Visualisation 3D Utilisation de la modélisation 3D pour construire un modèle 3D du transformateur et présenter les données collectées et les résultats d'analyse selon les méthodes de visualisation 3D internationales.
Évaluation de l'état Analyse globale de l'état actuel du transformateur basée sur les données analysées, fournissant des recommandations de maintenance aux opérateurs.
Diagnostic et prédiction des pannes Utilisation de l'analyse big data et de l'apprentissage automatique pour analyser multidimensionnellement les données des transformateurs, prévoir scientifiquement les pannes et fournir des diagnostics.
Services décisionnels et gestion de la santé Analyse approfondie des mécanismes de défaillance des transformateurs basée sur l'analyse de grandes quantités de données et l'expérience de professionnels du secteur, analyse scientifique de la durée de vie restante et fourniture de recommandations décisionnelles.

Avantages technologiques

  • Pilotage par jumeau numérique : réalisation d'une correspondance précise entre le modèle virtuel et l'équipement physique, reproduisant fidèlement l'état de fonctionnement de l'équipement.
  • Fusion de données multi-sources : intégration de données électriques, mécaniques, chimiques, etc., reflétant globalement l'état de santé de l'équipement et améliorant la précision de la prédiction des pannes.
  • Décision visuelle : interface de visualisation 3D réduisant la complexité de compréhension des données, permettant aux opérateurs de saisir rapidement et précisément l'état de l'équipement et d'améliorer l'efficacité décisionnelle.
  • Maintenance prédictive : détection précoce des pannes potentielles grâce à la technologie PHM, transformant la maintenance passive en maintenance proactive, réduisant les coûts d'exploitation et les pertes dues aux coupures.
  • Haute compatibilité et extensibilité : prise en charge de divers protocoles de communication et capteurs, possibilité d'étendre les modules fonctionnels selon les besoins, s'adaptant à différents scénarios d'application.

Cas d'application

Cas 1 : Poste de transformation ultra-haute tension

  • Contexte du projet : le transformateur principal du poste a une grande valeur et une maintenance difficile, nécessitant une surveillance en temps réel de l'état de santé pour éviter des pannes majeures.
  • Mise en œuvre de la solution : déploiement du système de surveillance PHM 3D des transformateurs électriques, intégrant plus de 200 points de surveillance tels que température, vibration, chromatographie de l'huile.
  • Résultats de l'application : le système a prédit avec succès un risque de surchauffe locale des enroulements du transformateur, permettant une maintenance anticipée et évitant la panne ; l'efficacité de la maintenance a augmenté de 40 % et les coûts de réparation ont diminué de 30 %.

Présentation de la solution

Cas d'application