Идентификация и диагностика на ранних стадиях функциональных аномалий элетрооборудования электрических сетей

Авторы и источники / Правообладателям

Фото: Mykola Pokhodzhay | iStock

Инновационная программная платформа, совместно разработанная испанскими компаниями Ampacimon, Elewit и Red Eléctrica, даёт возможность на ранних стадиях идентифицировать функциональные аномалии критически важных компонентов в сетях передачи электроэнергии, таких как изоляция силовых кабелей, что позволяет проводить корректирующие мероприятия заблаговременно, до наступления сбоя.

Это передовое решение было разработано с целью возможности профилактического технического обслуживания, имея в виду вероятность возникновения различных инцидентов в сети, которые влияют на качество и бесперебойность энергоснабжения.

Инновационная современная технология, платформа PDEye, была разработана в ответ на потенциальные инциденты, происходящие в электрических кабельных сетях, которые, в свою очередь, могут оказывать влияние на все энергетические объекты – трансформаторы, линии электропередачи и подстанции, чрезвычайно важные для обеспечения стабильности и эффективности энергосистемы. Необходимо обнаруживать эти потенциальные сбои заблаговременно и применять превентивные меры для того, чтобы они не могли развиваться дальше, а персонал, занятый эксплуатацией и техническим обслуживанием, мог бы заранее предотвращать проблемы, приводящие к незапланированным отключениям сети.

Компании Ampacimon, Elewit и Red Eléctrica объединили свой многолетний опыт и совместно запустили PDEye в 2021 году, вначале как собственный инновационный проект, а затем, после получения исключительно положительных результатов, этот продукт был масштабирован и выведен на рынок как часть в составе инструментов подразделения технического обслуживания компании Redeia – впервые в отрасли.

Платформа PDEye предназначена для мониторинга, обнаружения, диагностики, реагирования. Платформа PDEye может производить мониторинг критически важных переменных и обнаруживать небольшие разряды, связанные с производственными дефектами или монтажными дефектами в изоляции кабелей, до возникновения серьёзных инцидентов (частичных разрядов), которые могут вызвать серьёзные повреждения кабелей и последующие сбои – срабатывание защиты, прерывающее энергоснабжение и требующее проведения аварийных ремонтных работ.

Диагностика частичных разрядов, которая хотя и чрезвычайно полезна, часто считалась «чёрной магией», потому что для понимания сложных сигналов от датчиков к диагностике должен привлекаться специалист-инженер, аналогично тому, как врач может посмотреть на рентгеновский снимок, который сбивает с толку большинство людей, и диагностировать болезнь. В этом случае используется «машинное обучение» для того, чтобы научить компьютер диагностировать одно и то же заболевание по рентгеновским снимкам путём использования тысяч ранее диагностированных рентгеновских снимков. Платформа PDEye использует «машинное обучение», опираясь на многолетние знания эксперта в области частичных разрядов, и автоматически группирует и диагностирует дефекты кабелей с исключительно высоким показателем успешности – более 90%.

Таким образом, PDEye может диагностировать и обнаруживать на ранней стадии любые дефекты, связанные с производством или монтажом, в целом ряде компонентов электросетей, а также контролировать постепенный износ компонентов на протяжении всего срока их службы, внешние аномалии, повреждения и воздействие циклов нагрева, что полезно для мониторинга работы кабелей, трансформаторов, терминалов, электрических распределительных устройств и других компонентов в различных объектах сети.

Платформа PDEye способствует повышению эффективности и увеличению жизненного цикла критически важных объектов. Планирование, основанное на состоянии оборудования в режиме реального времени, и группирование с использованием передовой технологии искусственного интеллекта «машинного обучения» дают сетевым операторам реальное преимущество в повышении общей эффективности объектов и срока их полезного использования, что приводит к минимизации времени простоя и связанных с ним потерь.

Кроме того, это обеспечивает устойчивость и адаптивность силовых кабелей и электросетей благодаря возможности использовать данные для мониторинга, обнаружения, диагностики, идентификации и раннего реагирования на аномалии, а предоставление ценной информации необходимо для принятия стратегических решений, таких как планирование инвестиций в инфраструктуру и оптимизация электросетей.