В рамках концепции «Индустрия 4.0» происходят существенные изменения в электросетевом комплексе. Одна из задач цифровой трансформации электроэнергетики – внедрение предсказательного обслуживания силовых трансформаторов. Актуальность данной задачи связана с тем, что отказ трансформатора ведет к тяжелым последствиям, а восстановление его работоспособности требует длительного времени.
Свой обширный опыт в этом направлении Экспонента предоставляет заказчикам в рамках собственной системы предсказательного обслуживания: Экспонента.Предиктив. Предсказательное обслуживание – тренд, благодаря которому можно снизить эксплуатационные затраты, сократить простои и продлить жизненный цикл оборудования. Предсказание отказов достигается за счет непрерывного мониторинга и диагностики состояния в режиме реального времени.
Вебинар будет состоять из двух частей. В первой части будет обсуждаться роль цифровых двойников в предсказательном обслуживании. Далее, будет построен цифровой двойник настоящего трансформатора малой мощности, используя MATLAB/Simulink, усилитель и КПМ РИТМ.
Во второй части вебинара будет рассказано о существующих подходах к организации предсказательного обслуживания. Будут разобраны этапы разработки алгоритма предсказательного обслуживания на основе данных, полученных с цифрового двойника трансформатора. Будет показана разработка алгоритма предиктивной аналитики с помощью инструментов Predictive Maintenance Toolbox в MATLAB: путь от извлечения характеристик из сигналов до получения модели машинного обучения.
Инженер ЦИТМ Экспонента по искусственному интеллекту, специалист Data Science. Закончила МГТУ им. Баумана.
Инженер ЦИТМ Экспонента по имитационному и алгоритмическому моделированию объектов электроэнергетических систем. В 2021 году получил степень магистра по направлению «Электроэнергетика и электротехника» в НГТУ НЭТИ.
Индустрии: Электроэнергетика
Сферы применения: Глубокое и машинное обучение(ИИ)