Журнал «ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ. Передача и распределение» продолжает наблюдать за внедрением новых технологий в электрических сетях по всему миру. Все большее применение в электросетевых компаниях находят системы предупреждения аварий на базе искусственного интеллекта (ИИ). Оценивая на практике все преимущества таких систем, специалисты открывают новые возможности использования данных с существующих устройств различного уровня и профиля для повышения точности прогнозирования.
Компанией из США Southern California Edison (SCE) на протяжении двух лет реализуется задача по раннему выявлению сбоев в работе сети путем внедрения инструмента искусственного интеллекта — усовершенствованной системы распознавания аномалий осциллограмм (AWARE). Она улавливает «пульс» сети, получая данные (изменения токов и напряжений) от установленных цифровых регистраторов неисправностей на подстанциях.
По словам разработчиков и пользователей системы, осциллограммы содержат уникальные сигнатуры различных режимов отказа. Научившись интерпретировать эти сигнатуры, исследователи появилась возможность преобразовать необработанные аномальные формы сигнала в практическую информацию.
В отличие от обычных инструментов обнаружения неисправностей, которые рассматривают все помехи как шум или группируют их по широким категориям, AWARE определяет уникальный «отпечаток» каждого типа неисправности. Например, сигнатура формы сигнала при повреждении подземного кабеля будет выглядеть совершенно иначе, чем КЗ на воздушной линии, вызванное падением дерева. Постоянно развивающийся каталог мероприятий AWARE позволяет сопоставлять эти шаблоны и заблаговременно сортировать проблемы.
Система AWARE может обнаруживать неисправности энергосистемы на ранних стадиях и предупреждать об их развитии задолго до того, как они станут заметными с помощью традиционного мониторинга. Она считывает предупреждающие знаки, скрытые в потоке данных, что позволяет заранее распознавать риски, расставлять приоритеты для критически важных активов и управлять реагированием на местах с высокой точностью. Показательный пример: на пилотном этапе, когда данные интеллектуальных устройств были собраны AWARE, местоположение проблем было точно определено в 80% случаев в непосредственной близости, иногда вплоть до конкретной единицы оборудования.
AWARE не просто обнаруживает неисправности, но и классифицирует их. Используя обработку сигналов и машинное обучение в сочетании с физическими моделями, система разделяет несущественные отклонения и значимые, уменьшая количество ложных срабатываний и повышая точность. Это означает, что полевые бригады получают меньше расплывчатых предупреждений и больше действенных, ориентированных на необходимое оборудование, правильное место и указывающих корректную причину отказа.
Важным преимуществом системы является то, что она не требует установки новых датчиков. Инструмент использует существующую инфраструктуру для анализа напряжений и токов в режиме реального времени. Когда система обнаруживает отклонение от нормального электрического поведения, она отмечает аномалию и использует искусственный интеллект для классификации ее по растущей библиотеке сигнатур неисправностей. Кроме того, специалисты компании осуществляет мониторинг системы с помощью специального интерфейса и уведомлений по электронной почте.
В то время как инженеры в основном следят за AWARE с мест, ее выводы передаются полевым бригадам через мобильные устройства и другие внутренние инструменты. Компания SCE активно обучает сотрудников электросетевых компаний интерпретации данных AWARE и внедрению их в повседневную деятельность, повышая осведомленность линейных работников и помогая им приходить на место информированными и готовыми к действиям.
В июне 2025 года система AWARE получила высшую награду в электроэнергетике — премию Эдисона.
Специалисты отмечают, что с внедрением систем, подобных AWARE, происходит изменение образа мышления, которое заставляет отрасль по-другому взглянуть на обнаружение неисправностей, перейдя от реактивной обработки данных к упреждающим действиям.
Подготовлено с использованием материалов T&D World, SCE
Подписывайтесь на Telegram-канал журнала «ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ. Передача и распределение»
Подписаться
