GIS Spanningsvervormer Slimme Bedrijfsvoering en Onderhoudsoplossing: IoT-gebaseerd Preventief Onderhoudsysteem

17yrs 700++ staff 108000m²+m² US$150,000,000+ China

1.Uitdagingen:
Traditionele spanningstransformatoren (VTs) in GIS-apparatuur vereisen vaak frequent handmatig toezicht, wat drie kernproblemen met zich meebrengt:

Vertraagde detectie van potentiële storingen: De afgesloten gasgeïsoleerde structuur (GIS) maakt vroege indicatoren van interne storingen zoals gedeeltelijke ontlading (PD), kleine dalingen in de dichtheid van SF6-gas en abnormale temperatuurstijgingen moeilijk te zien of te detecteren via conventionele methoden.
Lage respons-efficiëntie: Lange cycli van handmatige inspecties (weken/maanden) betekenen dat plotselinge storingen zoals isolatiebreuk of gaslekken vaak zonder waarschuwing optreden, wat leidt tot ongeplande uitval.
Hoge O&M-kosten: Preventieve tests en routinematig onderhoud consumeren aanzienlijke mankracht en middelen, met risico's op zowel over- als onderonderhoud.

2. Oplossing: IoT-gebaseerd predictief onderhoudssysteem
Om deze uitdagingen aan te pakken, stelt deze oplossing een intelligent monitoringnetwerk in dat de hele levenscyclus van GIS-VTs dekt:

(1) Alomvattende sensornetwerklaag:

Precisie-implementatie: Integreer/plaats hoogprecisie-sensoren op cruciale VT-knooppunten (bijvoorbeeld, hoge-spanningsverbindingen, bij spacers, gascompartimentlichamen):

Gedeeltelijke ontladingsensoren (PD): Hoogfrequente CT- of ultra-hoogfrequente (UHF) sensoren detecteren real-time signalen van isolatieafbraak.
Gasdichtheid- en vochtigheidssensoren: Volgen continu veranderingen in de druk, dichtheid en vochtigheidsinhoud van SF6-gas.
Temperatuursensoren: Monitoren abnormale temperatuurstijgingen op geleiderverbindingen en behuizingen.

Betrouwbare transmissie: Sensorgegevens worden in real-time via apparaatgeïntegreerde IoT-gateways door industrieel klasse draadloze/volgzender netwerken naar een cloudmonitoringplatform verzonden, waarbij de tijdigheid en integriteit van de gegevens wordt gewaarborgd.

(2) AI-gestuurde analyseplatform:

Big Data-integratie: Het platform integreert real-time monitoringgegevens met multidimensionele informatie zoals historische bedrijfs/onderhoudsgegevens, foutdatabases van vergelijkbare apparatuur en omstandigheden (belasting, temperatuur).
AI-diagnose-engine:

Kenmerkextractie: Identificeert automatisch PD-patronen (bijvoorbeeld zwevende ontladingen, oppervlakte-ontladingen), gaslek trendcurves en temperatuuranomaliecorrelatiekaarten.
Deep Learning-voorspelling: Gebruikt algoritmen zoals LSTM en Random Forest om foutvoorspellingsmodellen op te bouwen, die kwantitatief de gezondheidsindicatoren (HI) en resterende bruikbare levensduur (RUL) beoordelen.
Precieze vroegtijdige waarschuwing: Voorspelt kritieke storingen zoals "isolatieoppervlakte-ontladingafbraak" of "gasmicrolekken door slijtage van de afdichting" ten minste 7 dagen van tevoren, met een nauwkeurigheidsgraad van meer dan 92%.

(3) Gevisualiseerde O&M-dashboard:

Panoramisch overzicht: Biedt multi-level (GIS-apparatuur, baan, individuele VT) overzichten van de gezondheidstoestand, ondersteunt het eind-to-eindbeheer van activarecords, real-time gegevens, historische trends en alarminformatie.
Intelligente werkorderuitgifte: Genereert en verzendt precieze onderhoudswerkorders op basis van waarschuwingsniveaus en voorspellingsresultaten (bijvoorbeeld "Fase A VT: Adviseer PD-nauwkeurigheidstests en afdichtinginspectie binnen 3 dagen"), optimaliseert resourceallocatie.
Kennisaccumulatie: Genereert automatisch foutanalyserapporten, bouwt continu een O&M-kennisbasis op en stimuleert modeloptimalisatie.

3. Belangrijkste voordelen

Indicator	Verbetering	Realiseerde waarde
Apparatuurreliabiliteit	≥40% reductie in het percentage plotselinge storingen	Voorkomt grote uitval, garandeert de stabiliteit van het netwerkbackbone
O&M-efficiëntie	35% reductie in ongeplande reparatieopdrachten	Medewerkers richten zich op cruciale gebieden, efficiëntie wordt verveelvoudigd
O&M-kosten	≥25% reductie in de totale O&M-kosten	Reduceert inefficiënte inspecties & overonderhoud, optimaliseert voorraad aan reserveonderdelen
Apparatuurbeschikbaarheid	≥99,9% jaarlijkse totale beschikbaarheid	Ondersteunt de hoge betrouwbaarheidsdoelstellingen van het netwerk
Besluitvorming	Gegevensgestuurde precisiebeslissingen	Maakt de transitie van "gepland onderhoud" naar "precisie-onderhoud", verlengt de levensduur van apparatuur

4. Referentiegeval

500kV knooppuntonderstation GIS-apparatuurgroep: Na de implementatie van het systeem werden er succesvol vroegtijdige waarschuwingen gegeven voor 3 potentiële VT-isolatiestoringen (2 zwevende ontladingen, 1 gascompartimentafdichtingsanomalie), met voorsprongtijden van 8-14 dagen, waardoor significante economische verliezen werden voorkomen. De jaarlijkse onderhoudskosten namen met 28% af, en de frequentie van gedwongen uitval van het apparaat daalde tot nul.

07/11/2025

Aanbevolen

Meer