一、變壓器行業的三大核心痛點

1、老舊設備割裂

• 德國海德里希真空澆注設備（1998年）與國產繞線機、日本ESPEC老化試驗箱并存，協議涵蓋Modbus RTU/ASCII、Profibus等5種以上

• 傳統點表配置需耗費3名工程師/周，且設備商技術封鎖導致寄存器定義不透明

2、關鍵工藝盲區

• 繞組溫度場分布、鐵芯疊片壓力等核心參數依賴人工抽檢（抽樣率＜5%）

• 真空浸漬車間濕度超85%導致傳統PLC通訊誤碼率達12%

3、能耗黑洞

• 干式變壓器固化爐占全廠用電量43%，但溫度控制依賴經驗值，能耗波動超±18%

深圳市深控信息技術有限公司

二、深控技術的無點表網關的破局技術

1. 協議自適應引擎

• 多協議智能嗅探：

• 自動識別施耐德Premium PLC（UN-TELWAY協議）、歐姆龍CJ2M（Host Link協議）等小眾工業協議，兼容率達98.7%

• ▶️ 案例：某特變電工改造項目中，網關3小時內完成6類設備（含3種非標協議）的自動組網

• 數據語義自解析：

• 通過寄存器訪問模式分析（如連續地址段訪問特征），自動推導出"溫度_繞組A相"、"壓力_壓裝油缸"等業務標簽，準確率92.4%

2. 物理信號逆向工程

• 振動信號深度挖掘：

• 在繞線工序中，通過安裝在主軸基座的加速度傳感器（采樣率10kHz）采集振動波形，利用小波包分解技術提取16維特征值：

python

# 小波包能量特征提取示例（簡化版）import pywt

wp = pywt.WaveletPacket(data, wavelet='db4', mode='symmetric')node_names = [node.path for node in wp.get_level(3, 'freq')] # 分解至3層energy_features = [np.sum(node.data**2) for node in wp.get_leaf_nodes()]

▶️ 實現繞組松緊度實時監測，精度達±0.3N·m

• 熱成像數據融合：

• 結合紅外熱像儀（FLIR A35）與網關邊緣計算能力，構建鐵芯溫度場三維模型，提前12小時預警局部過熱風險

三、變壓器生產的典型應用場景

場景1：線圈繞制設備"協議墻"拆除

問題：瑞士BRUKER繞線機（Profibus-DP協議）與國產立式繞線機（Modbus TCP）數據無法互通

方案：部署深控技術SK-IOT工業網關，自動構建設備數據池，實現繞線張力同步控制

效果：換型時間從45分鐘縮短至8分鐘，漆包線斷線率下降67%

場景2：干式變壓器固化工藝優化

問題：固化爐溫度場均勻性偏差導致環氧樹脂固化度波動（CV值＞15%）

方案：通過深控技術SK-IOT工業網關接入32路K型熱電偶，邊緣計算實時調整12個溫區的PID參數

效果：固化能耗降低22%，產品局放量穩定在5pC以下

場景3：能效數字孿生系統

架構：網關采集空載損耗、負載損耗等數據，上傳至云端構建能效模型

價值：為海外客戶生成定制化能效報告，支撐產品溢價8-12%

四、給變壓器企業的選型建議

抗干擾能力：選擇通過深控技術SK-IOT工業網關，應對真空浸漬車間3kV浪涌沖擊

協議覆蓋：確認支持日立H8系列PLC等日系設備專用協議

擴展接口：預留RS-485/Can總線接口，兼容局放檢測儀等特種設備

五、客戶實證：華東某500kV變壓器廠改造項目

改造前：

1. 32臺設備涉及7種協議，每月因通訊故障停機23小時

2. 真空澆注工藝合格率僅81.3%

改造方案：

部署8臺深控技術SK-IOT工業網關，實現：

✅ 72小時完成全廠設備協議整合

✅ 建立繞組溫度-壓力-真空度關聯模型

✅ 開發澆注工藝自優化算法

成果：

▶️ 產品一次合格率提升至96.8%

▶️ 年節省協議維護費用87萬元

▶️ 獲評2023年工信部"智能制造成熟度三級"標桿

通過將技術原理與變壓器制造場景深度綁定，既展現了深控技術SK-IOT工業網關的協議突破能力，又直擊行業痛點，幫助客戶建立"智能升級≠設備換新"的認知，推動決策轉化。