Открытый доступ Открытый доступ  Ограниченный доступ Доступ для подписчиков

Многоуровневая архитектура системы предиктивного анализа работы генерирующего оборудования

М.В. ЩЕРБАКОВ, А.В. ГЛОТОВ, С.В. ЧЕРЕМИСИНОВ

Аннотация


Управление надёжностью активов и как следствие - обеспечение надёжности поставки электрической энергии - ключевая задача в энергетической отрасли. Система предиктивного анализа работы генерирующего оборудования - неотъемлемая и одна из ключевых частей эффективной системы управления надёжностью. Для разработки системы предиктивного анализа работы генерирующего оборудования необходимо решение, обеспечивающее как оперативный сбор данных о функционировании оборудования, так и поддержку принятия решений по формированию технических воздействий, направленных на минимизацию рисков возникновения отказов. Предлагается многоуровневая архитектура системы предиктивного анализа работы генерирующего оборудования, обладающая следующими отличительными признаками: разделение на отдельные уровни сбора и передачи данных обеспечивает масштабирование системы; применение брокера очередей обеспечивает универсальность обращения к источникам данных; наличие прикладного программного интерфейса (API) доступа к базе данных позволяет осуществлять "бесшовную" интеграцию решений по предиктивному анализу от сторонних поставщиков программного обеспечения. Архитектура использовалась для построения прототипа системы предиктивного анализа работы генерирующего оборудования в АО "Мобильные ГТЭС".

Ключевые слова


надёжность электроснабжения; риск-ориентированное управление; генерирующее оборудование; фабрика данных; power supply; reliability; risk-based management; energy generation; equipment; predictive analysis; data factory; система предиктивного анализа

Полный текст:

PDF

Литература


Digital Transformation Initiative In collaboration with Accenture, Executive Summary, January 2017. https://www.accenture.com/_acnmedia/accenture/conversion-assets/wef/pdf/accenture-dti-executive-summary.pdf

ГОСТ Р 55.0.01-2014 Управление активами. Национальная система стандартов. Общее представление, принципы и терминология. - М.: Стандартинформ, 2015.

Как сделать цифровизацию успешной / Е.П. Грабчак, Е.А. Медведева, И.Г. Васильева // Энергетическая политика. 2018. № 5. C. 25-29.

Паспорт проекта ведомственной программы "Единая техническая политика - надёжность электроснабжения". Министерство энергетики РФ. https://minenergo.gov.ru/node/11309

ГОСТ Р 55.0.05-2016 Управление активами. Повышение безопасности и надежности активов. Требования. - М.: Стандартинформ, 2016.

ГОСТ Р 27.606-2013 Надежность в технике (ССНТ). Управление надежностью. Техническое обслуживание, ориентированное на безотказность. - М.: Стандартинформ, 2014.

Онтологическая модель риск-ориентированного управления техническим состоянием технологического оборудования / А.В. Глотов, С.В. Черемисинов, М.В. Щербаков // Энергия Единой Сети. 2019. №3 (45). С. 76-85.

Система прогностики и удаленного мониторинга. https://prana-system.com

Advanced Diagnostic and Engine Monitoring https://pwpulse.com/2018/12/12/on-big-data-engine-health-monitoring-and-the-pw-gtf/

ZF, Rolls-Royce and EHMS: a new ship monitoring system https://www.diesel-international.com/components/zf-rolls-royce-ehms/

MTUPlus Engine Trend Monitoring, http://www.mtu.de/maintenance/commercial-aircraft-engine-services/fleet-management/engine-trend-monitoring/

GE Aviation https://www.geaviation.com/digital/prognostic-health-management

PeakVue Technology for Machinery Analysis https://www.emerson.com/en-us/automation/asset-management/asset-monitoring/condition-monitoring/peakvue-technology-for-machinery-analysis

Clover SmartMaintenance: Система управления техническим обслуживанием оборудования. https://clover.global/

Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2018 № 204 "О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года". https://minenergo.gov.ru/view-pdf/11246/84473.

Положение ПАО "Россети" "О единой технической политике в электросетевом комплексе". Утв. Советом Директоров ПАО "Россети" (протокол от 22.02.2017 № 252), http://www.rosseti.ru/investment/science/tech/

An Innovative Lambda-Architecture-Based Data Warehouse Maintenance Framework for Effective and Efficient Near-Real-Time OLAP over Big Data / A. Cuzzocrea, R. Moussa, G. Vercelli. In: Chin F., Chen C., Khan L., Lee K., Zhang LJ. (eds) Big Data - BigData 2018. BIGDATA 2018. Lecture Notes in Computer Science, vol 10968. Springer, Cham.

Yet Another Method for Heterogeneous Data Fusion and Preprocessing in Proactive Decision Support Systems: Distributed Architecture Approach / V.P. Tran, M. Shcherbakov, T.A. Nguyen // Distributed Computer and Communication Networks. DCCN 2017. Communications in Computer and Information Science, vol 700. Springer, Cham.

The Forvision Project / C. Sai, A. Davydenko, M. Shcherbakov (December 25, 2018). Retrieved from https://forvis.github.io/


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


© 1998 – 2023 НТФ «Энергопрогресс»

Адрес редакции:
129090, г. Москва, ул. Щепкина, д. 8
Телефон: +7 495 234-74-21
E-mail: energetick@mail.ru, energetik@energy-journals.ru

 

Наши партнеры

                

Выставки: