Интегратор GPU-серверов и рабочих станций · Россия и СНГ
8 (800) 350-70-73 · бесплатно по России | Условия поставки
Энергетика и ЖКХ · Обнаружение аномалий · Прогнозная аналитика

Диагностика состояния энергооборудования: трансформаторы, турбины, выключатели

Модели на данных мониторинга и испытаний оценивают техническое состояние оборудования и предупреждают о развитии дефектов до отказа.

Раннее выявление дефектовза недели и месяцы до отказа
Внеплановые отключенияснижение на 15–30 %
Точность приоритизации ремонтоврост доли обоснованных замен на 20–40 %

Диапазоны по отраслевым публикациям и типовым внедрениям; результат зависит от данных и процессов заказчика.

Задача

Что решаем

Силовые трансформаторы, турбины, генераторы и коммутационные аппараты эксплуатируются десятилетиями, и значительная часть парка выработала нормативный срок. Замена всего оборудования невозможна, а решения о продлении ресурса принимаются по периодическим испытаниям и экспертной оценке.

Системы онлайн-мониторинга — газы в масле, частичные разряды, вибрация, температура — установлены на ключевых объектах, но их данные анализируются по пороговым уставкам, которые срабатывают на поздней стадии развития дефекта.

Отказ трансформатора на подстанции — это недоотпуск, штрафы и месяцы ожидания замены.

Служба диагностики при этом невелика, и её экспертиза сосредоточена на нескольких специалистах, чьё внимание не может охватить весь парк одновременно.

Как работает

Что делает ИИ

PythonPyTorchscikit-learnClickHouseApache KafkaGrafana

Решение собирает данные мониторинга, испытаний и эксплуатации в единую модель состояния каждой единицы оборудования и обучает на них детекторы развивающихся дефектов.

  • Многомерное обнаружение аномалий на потоках мониторинга: совместное поведение газов, температур, нагрузки, вибрации вместо отдельных порогов.
  • Модели прогноза развития дефектов и оценки остаточного ресурса по истории испытаний и отказов однотипного оборудования.
  • Индекс технического состояния и ранжирование парка для программ ремонтов и замены.
  • Объяснение сигналов для инженеров службы диагностики и интеграция с системой управления активами.

Модели валидируются на прошлых отказах: они должны показать развитие дефекта раньше, чем его зафиксировали штатные средства.

Пилот охватывает 20–50 единиц критичного оборудования одного типа, например силовые трансформаторы 110 кВ с системами мониторинга, и занимает 3–4 месяца.

Какие данные нужны

  • Данные онлайн-мониторинга и телемеханики
  • Результаты периодических испытаний и хроматографии
  • История отказов, ремонтов и режимов нагрузки
Железо · Данные и табличный ML · Под столом или в лаборатории

Какая инфраструктура нужна

Профиль «данные»: временные ряды с сотен единиц оборудования, обучение детекторов аномалий и моделей прогноза — нагрузка на CPU и оперативную память с одной GPU для нейросетевых моделей. Для службы диагностики достаточно рабочей станции W7 ULTRA из рабочие станции с 128–256 ГБ памяти и NVMe под архив мониторинга.

Для генерирующей или сетевой компании с тысячами единиц оборудования и потоковой обработкой — сервер R7 PRO из раздела GPU-серверы в технологическом контуре. Данные объектов энергетики обрабатываются локально, без передачи внешним сервисам.

Сравнить конфигурации →  ·  Подобрать по ускорителю →

Внедрение

Как идёт проект

  1. 01

    Данные и цель

    Фиксируем метрику успеха, источники данных и ограничения: on-premise, персональные данные, сроки.

  2. 02

    Пилот на нашей конфигурации

    Стартовая машина под задачу и подтверждённый профиль нагрузки перед закупкой кластера.

  3. 03

    Инфраструктура

    Поставка серверов, станций и охлаждения, монтаж, ввод в эксплуатацию, ПО и мониторинг.

  4. 04

    Сопровождение

    Масштабирование, обновление ускорителей в том же шасси, сервис и запчасти.

Смежные решения

Что ещё автоматизируют в отрасли «Энергетика и ЖКХ»

Предиктивное обслуживание промышленного оборудованияПромышленность и производствоМодели на телеметрии станков и агрегатов предупреждают об отказе за дни до остановки и переводят ремонт с графика на состояние.Мониторинг ЛЭП и подстанций по данным дронов и обходовЭнергетика и ЖКХНейросети анализируют фото и видео с БПЛА: дефекты изоляторов и арматуры, нарушения габаритов, растительность и состояние опор.Контроль технологического процесса: обнаружение отклонений в реальном времениПромышленность и производствоМодели на данных АСУ ТП находят отклонения режима раньше, чем срабатывают пороговые сигнализации, и подсказывают оператору причину.Предиктивное обслуживание автопарка и подвижного состава по телематикеЛогистика и транспортМодели на данных телематики и бортовой диагностики предупреждают о неисправностях и планируют ТО по состоянию, а не по пробегу.

Все решения для отрасли →

Запрос КП · ответ в течение рабочего дня

Опишите задачу и данные.

Вернёмся с профилем нагрузки, конфигурацией и коммерческим предложением на поставку в вашу страну.

Обсудить внедрение