電預測性維護系統(tǒng)研發(fā)助力提升智能電網(wǎng)規(guī)模

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This article is part of our exclusive IEEE Journal Watch series（https://spectrum.ieee.org/collections/journal-watch/） in partnership with IEEE Xplore.

隨著可再生能源被整合到系統(tǒng)中，電網(wǎng)將變得更加復雜。為了支持這些更動態(tài)的電網(wǎng)，研究人員提出了一種新穎的預測性維護系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以預測關鍵部件——在何種情況下開關設備——何時可能出現(xiàn)故障并需要更換。

目前，配電網(wǎng)運營商會等到電網(wǎng)的某個組件出現(xiàn)故障后再進行更換。或者，當預估其壽命即將結束時，會每隔一段時間進行組件更換。然而，這種方法可能會產(chǎn)生一些組件運行中的不必要更換，甚至是在理想的“到期日”之后運行的組件——在極端情況下，還會增加不必要的困難和更高的成本。

研究人員打造的原型系統(tǒng)名為DigiGrid，它分析捕捉電網(wǎng)一般操作的數(shù)據(jù)。例如，它跟蹤開關設備的安裝時間，然后DigiGrid跟蹤設備位置的地理信息系統(tǒng)（GIS）數(shù)據(jù)。此外，DigiGrid還可以分析來自一系列傳感器的數(shù)據(jù)，包括用于確定電流的傳感器、用于識別過熱的熱傳感器、用于確定污染水平（例如灰塵或油煙）的空氣質(zhì)量傳感器，以及用于識別可能損壞設備的動物入侵者的攝像頭傳感器。

德國帕德博恩大學的博士后研究員Philipp zur Heiden說：“DigiGrid利用這些信息，包括傳感器數(shù)據(jù)，來計算當前的健康狀況，并預測組件能夠在沒有錯誤的情況下運行多久。”

zur Heiden說，在現(xiàn)實世界中測試這樣的系統(tǒng)將是一項挑戰(zhàn)，因此研究人員調(diào)查了六家電網(wǎng)配電運營商，并研究了他們?yōu)楦悄艿碾娋W(wǎng)組件付費的意愿。zur Heiden表示：“我們的付費意愿分析表明，配電網(wǎng)運營商愿意把錢花在智能產(chǎn)品的開關設備上。”他補充說，研究人員發(fā)現(xiàn)，能夠可靠地報告當前狀況的電網(wǎng)組件特別受重視。

自開發(fā)DigiGrid原型以來，zur Heiden表示他已與新的合作伙伴合作，使用人工智能協(xié)助配電網(wǎng)機械師完成維護任務，這是一個名為AProSys的項目（https://www.projekt-aprosys.de/）的一部分。

zur Heiden表示，隨著未來越來越多樣化和可再生的電網(wǎng)系統(tǒng)變得更加復雜，DigiGrid和AProSys等預測性維護技術將變得越來越有價值。他補充道，這種預測系統(tǒng)減少了電網(wǎng)不必要的成本、人員活動和停機時間。

此外，他補充道，可再生能源還增加了電網(wǎng)的雙向性，在一天中的不同時間，多種不同的電源和電壓朝著不同的方向流動。他說：“因此，配電網(wǎng)的中心部件將被更多地使用，需要更頻繁地維護。”

研究人員上個月在《IEEE工程管理會刊》（https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=17）上發(fā)表了他們的研究結果（ieeexplore.ieee.org/document/10388402）。