方案概述：

電力變壓器故障預測與健康管理(PHM)三維可視化系統主要由三維可視化展示模塊、視頻採集及傳感器採集模塊、數據分析及狀態評估模塊、故障預測與健康管理模塊組成，對設備日常運行信息、設別維護信息、設備管控信息等數據進行綜合分析，對電力變壓器設備進行綜合性的評價，併爲用戶提供決策性的維護建議。

背景與優勢：

目前的電力變壓器設備故障機理複雜並且維修成本高昂，對電力系統的安全穩定運行具有較大影響。在數據完備的情況下，獲取變壓器運行狀態的健康指標並對其進行適當的狀態維護和預防性維護，對電力系統安全穩定運行具有顯著積極的作用。

本系統利用設備運輸與運行過程中對管控信息、產品運行信息和日常維護數據等多方面數據源進行管理和分析，完成對電力變壓器裝備的狀態綜合評價，併爲用戶提供運行建議、設備停機等決策性建議，本系統提出一種決策性的專家診斷功能，並以電力變壓器設備運行、故障預測、健康管理爲基礎，結合三維可視化技術、數據挖掘技術與雲計算服務，以提升電力變壓器設備全生命週期價值爲出發點，實現電力變壓器管理從被動維護到主動維護並掌握全局信息的一套系統。

• 技術產品，可靠、穩定
• 良好的人機交互界面易讀、易操作
• 三維可視化展示，清晰直觀
• 大數據分析與雲計算，提升對設備的主動維護與故障預測
• 系統留有報警數據接口，可接入政企平臺

解決方案：

系統主要由數據採集、數據處理、三維模型展示、狀態評估、故障診斷、故障預測、決策服務和健康管理。利用數字換傳感器等手段獲取能夠反映電力變壓器實際健康情況的檢測數據爲基礎數據驅動的PHM提供所需數據集，通過數據分析對電力變壓器當前狀態、退化程度進行綜合評估，並對設備的故障進行預測，供維修人員評估是否需要提前維護等。根據不同情況爲運維人員提供決策服務，最後將各個階段的結論統合成完整的電力變壓器故障預測與健康管理三維可視化系統。

1. 數據採集

利用視頻圖像技術和光纖傳感技術，採集電力變壓器設備在運行過程中的視頻圖像數據、溫度數據、振動數據、聲音數據。

2. 數據處理

將採集的圖像數據、溫度數據、振動數據、聲音數據，通過大數據與機器學習等方法進行多種手段的數據分析。並根據外部環境作用與內部結構數據相互影響在前提下，進行人工智能和統計學基礎上的方法，建立多類數據綜合模型多維度的進行分析。

3. 三維可視化展示

利用三維建模，對變壓器進行3D模型建設，並將採集的數據與分析結果同各國三維展示的方式展示出來。

4. 狀態評估

根據分析數據得出的結論，對當前變壓器的狀態進行綜合分析，爲運維人員提供運維建議。

5. 故障診斷與預測

利用大數據分析和機器學習等手段，對電力變壓器的數據進行多維度的數據分析，對其故障進行科學的預測，並對出現的故障進行分析，給出診斷意見。

6. 決策服務與健康管理

根據對大量數據的分析和一些行業內資深人員的經驗，對電力變壓器故障機理進行深度分析，對其剩餘壽命等進行科學分析，並給出決策性意見。