该科技项目的研究针对水电站关键设备的可靠性维护和维修水平，研究了以可靠性为中心的检修技术下的水电站500kV GIS六氟化硫的密度及微水两个状态量的在线监测及智能分析技术。该项目的创新点主要包括三个方面：结合了水电站RCM技术方法和指导思想；在六氟化硫密度和微水远传变送器选型及安装方案上具备创新性；在状态参数建模及智能分析方法上使用了经验参数算法和机器学习算法相结合的复杂智能算法。其中，RCM技术方法和指导思想是保证设备可靠性和安全性的基础，而创新的远传传感器和智能诊断分析系统则可以实现对GIS设备六氟化硫关键参数的在线监测、预评估和智能诊断分析等功能，为设备的状态检修提供详实的数字依据，进一步提高了水电站GIS关键设备的可靠性维护和维修水平。 该项目的实际应用效果显著，可以为水电站节约和增收的检修维护经济效益约为270.36万元人民币。此外，该项目还产生了实用新型专利3件、发明专利4件和2篇论文，并获得了查新报告。可以看出，该项目不仅在理论研究方面有所创新，而且在实际应用中也取得了显著的经济和社会效益，具有很高的实用价值和推广意义。 主要创新点： 1. 研究了水电站500kV GIS六氟化硫的密度及微水这两个状态量的在线监测及智能分析技术。这种方法有助于提高设备的可靠性和可维护性，进一步提高水电站的运行效率和安全性。 2. 针对水电站GIS设备的特点，本项目设计了一套创新的六氟化硫密度和微水远传变送器选型及安装方案，有助于提高数据采集的精度和稳定性，同时也具备更好的适应性和可扩展性。 3. 本项目采用了经验参数算法和机器学习算法相结合的复杂智能算法，建立了六氟化硫关键参数的状态参数模型，可以实现对GIS设备六氟化硫关键参数的在线监测、预评估和智能诊断分析等功能，为设备的状态检修提供详实的数字依据。 主要内涵： 第一个创新点是结合了水电站RCM技术方法和指导思想。以可靠性为中心的检修（RCM）技术已经被广泛应用于各种工业领域，包括水电站。本项目在研究水电站500kV GIS六氟化硫的密度及微水这两个状态量的在线监测及智能分析技术时，采用了RCM技术方法和指导思想。这样的做法有助于提高设备的可靠性和可维护性，从而提高水电站的运行效率和安全性。 第二个创新点是在六氟化硫密度和微水远传变送器选型及安装方案上具备创新性。为了实现对六氟化硫密度和微水的在线监测，需要选择适合的远传变送器进行数据采集。本项目针对水电站GIS设备的特点，设计了一套创新的六氟化硫密度和微水远传变送器选型及安装方案。这样的方案具备了更好的适应性和可扩展性，可以提高数据采集的精度和稳定性。 第三个创新点是在状态参数建模及智能分析方法上使用了经验参数算法和机器学习算法相结合的复杂智能算法。为了实现对GIS设备六氟化硫关键参数的智能诊断分析，需要建立状态参数模型，并采用复杂的智能算法进行数据分析。本项目采用了经验参数算法和机器学习算法相结合的方法，既保证了模型的准确性，又提高了算法的可扩展性和可优化性。这样的做法有助于提高设备的预测精度和故障诊断能力，进一步提高水电站GIS关键设备的可靠性维护和维修水平。