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.

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.

Спикеры

Анастасия Лесничая
Анастасия Лесничая
Анастасия Лесничая

Инженер ЦИТМ Экспонента по искусственному интеллекту, специалист Data Science. Закончила МГТУ им. Баумана. 

Дмитрий Гладков
Дмитрий Гладков
Дмитрий Гладков

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.