
Oplossingsoverzicht:
Deze oplossing richt zich op de pijnpunten van traditionele O&M-modellen voor AIS VT en maakt gebruik van een driedelige technologische architectuur - "Sensoren & IoT - Digitale Dubbelganger - Voorspellende Besluitvorming" - om een intelligente O&M-sluitlus te creëren die de hele levenscyclus van het apparaat omvat. Kerndoel: Ervaringsgedreven benaderingen vervangen door inzichten gebaseerd op gegevens, schakelen van reactieve reparaties naar proactieve preventie, met als resultaat een dubbele reductie van O&M-kosten en risico's.
I. Tegemoetkoming aan Traditionele O&M Pijnpunten
- Dure Periodieke Tests: Vertrouwt op geplande offline tests, wat aanzienlijke mankracht, middelen en uitvaltijd kost, waardoor de totale onderhoudskosten blijven stijgen.
- Uitdaging van Plotse Isolatieproblemen: Traditionele monitoringmethoden zijn achterhaald en kunnen isolatie-ouderdom (bijvoorbeeld vochtinbreng, degeneratie) of latent defecten (bijvoorbeeld partiële ontlading) niet effectief detecteren. Moeilijke voorspelling van storingen leidt tot een hoog risico op ongeplande uitval.
II. Innovatieve Intelligente O&M Architectuur & Kerntechnologieën
- Intelligente Sensinglaag: Ingebedde IoT Toestand Monitoring Module
- Real-time Kernparameterverzameling:
- Dielectrische Dissipatiefactor (tanδ): Houdt nauwkeurig de staat van isolatie-ouderdom en vochtinbrengstrends in de gaten - een kernindicator van isolatiegezondheid.
- Partiële Ontlading (PD): Hoogfrequente sensoren vangen zwakke ontladingsignalen binnen of op de isolatieoppervlakte op om vroeg stadium isolatiedefecten te identificeren.
- Temperatuur (T): Real-time monitoring van kritieke punttemperaturen (bijvoorbeeld windingen, terminals) die overbelasting, slechte contacten of abnormale koeling weerspiegelen.
- Kenmerken: Modulaire ontwerp, installatie op live-lijnen, sterke immuniteit tegen elektromagnetische interferentie (EMI), hoge frequentie gegevenssampling (om tijdelijke PD-signalen vast te leggen).
- Intelligente Analyselaag: AIS VT Digitale Dubbelganger Platform
- Meerdere Gegevensbronnen Fusie: Integreert real-time sensorgegevens, historische testrapporten, SCADA-operatiegegevens en apparatuurprofielinformatie.
- Nauwkeurige Overblijvende Nuttige Levensduur (RUL) Voorspelling: Maakt gebruik van machine learning algoritmen (bijvoorbeeld LSTM, ensemble learning) om multi-dimensionale slijtage modellen te trainen, met een foutmarge van minder dan 10%, visualiserend de "overblijvende gezondheidsleeftijd" van het apparaat.
- 3D Visualisatie & Gezondheidsbeoordeling: Creëert een virtuele replica van het apparaat, dynamisch weergevend de isolatiestatus, hotspotspreiding en risiconiveaus, ondersteunend "één-klik" diagnose.
- Intelligente Beslissingslaag: Voorspellende Onderhoudsstrategie Engine
- Dynamische Inspectie Optimalisatie: Passt inspectiecycli en taken automatisch aan op basis van real-time gezondheidsscores die door het platform worden uitgebracht (bijvoorbeeld verlengde intervallen voor gezonde apparaten, gerichte verhoogde monitoring voor sub-gezonde apparaten), waardoor inefficiënte inspecties worden verminderd en de O&M-manpowerinput tot wel 30% wordt verlaagd.
- Precisie Onderhoud Uitlokking: Genereert automatisch onderhoudsopdrachten op basis van RUL-voorspellingen en toestandsgrenzen (bijvoorbeeld tanδ piekwaarschuwing die inspectie uitlokt, PD overschrijdt grenzen die urgente defecteliminatie uitlokt), voorkomt zowel overmatig onderhoud als onvoldoende onderhoud.
- Gelaagde Alarmering & Beslissingsondersteuning: Definieert parameterafwijkingenniveaus, duwt gedifferentieerde waarschuwingen (Waarschuwing / Alarm / Kritiek); biedt kennisbankondersteuning voor foutlocatie, root cause analyse en correctieve actieadviezen.
III. Ideale Toepassingsscenario's
- Metropool Core Transformatiehuizen: Zorgt voor uiterst hoge elektriciteitsvoorzieningsbetrouwbaarheidvereisten terwijl afhankelijkheid van arbeidsintensieve O&M-dispatching wordt verminderd.
- Hernieuwbare Energiecentrale Step-up Transformatiehuizen (PV/Wind): Richt zich op de uitdagingen van onbemande operatie in afgelegen gebieden, waardoor externe, verfijnde apparatuurtoestandsbeheer mogelijk wordt.
- Kritieke Transportknooppunten & Belangrijke Klanttransformatiehuizen: Vermindert ongeplande uitvalsrisico's zoveel mogelijk, verbeterend de continuïteit van de elektriciteitsvoorziening.
IV. Kernwaarde & Voordelen (Gekwantificeerde Resultaten)
|
Metriek
|
Traditioneel Model
|
Deze Intelligente O&M Oplossing
|
Verbeteringseffect
|
|
Jaarlijkse O&M Kosten
|
Basislijn (100%)
|
Met 35% verminderd
|
Aanzienlijke Kostenbesparing
|
|
Gemiddelde Tijd Tot Reparatie (MTTR)
|
> 24 uur (Complexe storingen)
|
≤ 4 uur
|
**>80% Efficiëntiegewinst**
|
|
Aantal Ongeplande Uitvallen
|
Hoog
|
Significant Verminderd
|
Verhoogde Betrouwbaarheid
|
|
Afhankelijkheid van Manpower
|
Hoog
|
Verminderd met ~30%
|
Geoptimaliseerde Resourceallocatie
|
|
Storingvoorspelcapaciteit
|
Bijna Geen
|
Hoge Nauwkeurigheid (RUL-fout <10%)
|
Proactieve Risicopreventie & Controle
|