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Powerline Waveform Streamer von Lordsmint Tech NIG Ltd im Bundesstaat Ogun zur Steigerung der Energieeffizienz eingesetzt

Implementation Date

3. Oktober 2022

By

Lordsmint Tech NIG Ltd

City

Bundesstaat Ogun

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Beschreibung

Der Powerline Waveform Streamer von Soraytec wurde an einem Verteilungstransformator für eine Nylonfabrik in Nigeria installiert. Dieser Transformator, der sich am Ende der Verteilungsleitung befindet, weist häufig einen schlechten Wirkungsgrad und eine suboptimale Stromqualität auf. Diese Bedingungen führen zu einer erhöhten Wärmeentwicklung durch Blindleistungsverluste und beschleunigen die Alterung der Anlagen. In Entwicklungsländern wie Nigeria sind die Ineffizienzen in der Verteilung noch ausgeprägter, wie der durchschnittliche Leistungsfaktor von 0,8 zeigt, was erhebliche Möglichkeiten zur Abhilfe und Verbesserung der Energieleistung aufzeigt.

Wirkung und Ergebnis

Die ersten Daten der Pilotinstallation ergaben tägliche Energieeinsparungen von 400 kWh, die mit nur geringfügigen Systemanpassungen erreicht wurden. Dies entspricht einer Verringerung von 250 kgCO2epro Tag oder etwa 90 TonnenCO2 pro Jahr - das ist so viel, als würde man 22 Autos ein Jahr lang von der Straße nehmen. Diese Ergebnisse übertrafen die anfänglichen Schätzungen des Einsparpotenzials des Standorts.

Lösung Spotlight

Die IoT-Echtzeitlösung von Soraytec ist die erste Überwachungslösung, die sich direkt an die Mittelspannungsebene der Stromleitung anschließt. Dies ist ein Paradigmenwechsel in der Branche. Alternative Lösungen von großen Industrieunternehmen verwenden alle Messwandler, um auf der Niederspannungsseite zu messen. Dies ist nicht nur aufgrund der größeren Anzahl von Sensoren unpraktisch, sondern auch ungenau, wenn es um die Überwachung hochfrequenter Oberschwingungen (Oberschwingungen oberhalb der 50.) geht. Die verbesserten, verwertbaren Daten helfen unseren Kunden, den Versorgungsunternehmen, bis zu 25 % der Betriebskosten einzusparen und die Dauer und Häufigkeit von Ereignissen wie Stromausfällen zu verringern, indem diese charakterisiert (Algorithmen des maschinellen Lernens) und lokalisiert werden. Die Inline-Hochfrequenzmessungen ermöglichen es dem Kunden, alle Informationen über den Elektronenfluss im Stromnetz in Echtzeit zu erhalten.

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