Отправить эту статью по почте 
Открытый доступ
Доступ для подписчиков
Интеллектуальная автоматизированная система технической диагностики открытых распределительных устройств электрических станций на основе беспилотных робототехнических комплексов
Аннотация
Представлены результаты проектирования, разработки и внедрения интеллектуальной автоматизированной системы технической диагностики открытых распределительных устройств электрических станций на основе беспилотных робототехнических комплексов воздушного и наземного типов и методов искусственного интеллекта. Предложена новая архитектура и состав системы, позволяющей осуществлять автоматический сбор, обработку и анализ графических диагностических данных в видимом, инфракрасном и ультрафиолетовом диапазонах спектра для выявления термических и электрических дефектов различных видов оборудования (измерительные трансформаторы, коммутационное оборудование, конденсаторы связи, ограничители перенапряжения, линейная и опорная изоляция, гибкие связи) с минимальным участием человека на всех этапах её работы и сократить продолжительность и трудозатраты на техническое диагностирование. Выполнена апробация и внедрение разработанной системы и используемых моделей и методов на реальной электрической станции.
DOI: 10.71527/EP.EN.2025.09.003
EDN: BKXEIU
Ключевые слова
Литература
Ji R. Data Quality Assessment for Electrical Equipment Condition Monitoring / R. Ji, H. Hou, G. Sheng, X. Jiang // Proc. 2022 9th International Conference on Condition Monitoring and Diagnosis (CMD). — Kitakyushu, Japan. 2022.
Бердников Р. Н. Основные положения концепции интеллектуальной электроэнергетической системы России с активно-адаптивной сетью / Р. Н. Бердников, Ю. А. Дементьев, Ю. И. Моржин, Ю. Г. Шакарян // Энергия единой сети. 2012. № 4(4). С. 4 – 11.
Москвин К. В. Расследование причин аварий в электроэнергетике: оценка необходимости изменения и концепция развития нормативного регулирования // Правовой энергетический форум. 2023. № 1. С. 77 – 88.
Хальясмаа А. И. Машинное обучение как инструмент повышения эффективности управления жизненным циклом высоковольтного электрооборудования // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2020. Т. 24. № 5(154). С. 1093 – 1104.
Москвин К. В. Проблемы технического обслуживания и ремонта энергетического оборудования через призму изменений Правил организации ТОиР // Энергетик. 2024. № 8. С. 30 – 33.
Смекалов В. В. Инновационные методы диагностики трансформаторного оборудования // Автоматизация и IT в энергетике. 2014. № 11(64). С. 44 – 50.
Гольдштейн В. Г., Назарычев А. Н., Хренников А. Ю. Диагностические модели для оценки технического состояния электрооборудования электростанций и подстанций // Известия высших учебных заведений. Сер. «Электромеханика». 2011. № 3. С. 41 – 44.
Назарычев А. Н., Пугачев А. А., Андреев Д. А. Риск-ориентированное управление эксплуатацией электрооборудования с учетом его технического состояния // Электроэнергия. Передача и распределение. 2020. № 6(63). С. 134 – 135.
Xu G. Data-Driven Fault Diagnostics and Prognostics for Predictive Maintenance: A Brief Overview / G. Xu, M. Liu, J. Wang, et al. // Proc. 2019 IEEE 15th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE). — Vancouver, BC, Canada. 2019. P. 103 – 108.
Ивановский А. А., Балашенко Н. Г., Карелин В. С. Системы мониторинга и диагностики энергетического оборудования с применением нейросетевых технологий // Энергетик. 2023. № 12. С. 19 – 22.
Воротницкий В. Э. О цифровизации в экономике и электроэнергетике // Энергетик. 2019. № 12. С. 6 – 14.
Соловьев М. О. Применение БПЛА при обследовании объектов ВЛ и ЛЭП и устранении повреждений // Автоматизация. Современные технологии. 2023. Т. 77. № 9. С. 405 – 408.
Qin X. A Novel Method of Autonomous Inspection for Transmission Line based on Cable Inspection Robot LiDAR Data / X. Qin, G. Wu, J. Lei, et al. // Sensors. 2018. Vol. 18. P. 596.
Дарьян Л. А., Кобахия Н. В. Применение робототехники на подстанциях // Энергоэксперт. 2021. № 1(77). С. 40 – 46.
Zheng J. Review on Security Range Perception Methods and Path-Planning Techniques for Substation Mobile Robots / J. Zheng, T. Chen, J. He, et al. // Energies. 2024. Vol. 17(16). P. 4106.
Huang K. Outlier Detection for Process Monitoring in Industrial Cyber-Physical Systems / K. Huang, H. Wen, C. Yang, et al. // IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. 2022. Vol. 19 (3). P. 2487 – 2498.
Дарьян Л. А., Конторович Л. Н. Цифровые двойники электроэнергетического оборудования — основные принципы и технические требования // Электроэнергия. Передача и распределение. 2020. № 5(62). С. 48 – 57.
Romanov A. M. Automated mission planning for aerial large-scale power plant thermal inspection / A. M. Romanov, N. Gyrichidi, M. A. Volkova, S. A. Eroshenko, et al. // Journal of Field Robotics. 2024. 41 (31).
Gyrichidi N. GNSS-based narrow narrow-angle UV camera targeting: case study of a low-cost MAD robot / N. Gyrichidi, A. M. Romanov, O. V. Trofimov, et al. // Sensors. 2024. 24 (11), 3494.
Romanov A. M., Gyrichidi N., Trofimov O. V. MAD Robot: Concept and Prototype Description of the Robot for Multi-Spectral Power Equipment Diagnostics. Part I // Proc. 2023 Belarusian-Ural-Siberian Smart Energy Conference (BUSSEC). — Ekaterinburg, Russian Federation, 2023. P. 136 – 141.
Romanov A. M., Gyrichidi N., Trofimov O. V. MAD Robot: Concept and Prototype Description of the Robot for Multi-Spectral Power Equipment Diagnostics. Part II // Proc. 2023 Belarusian-Ural-Siberian Smart Energy Conference (BUSSEC). — Ekaterinburg, Russian Federation, 2023. P. 142 – 149.
Патент № 2805280 C1 Российская Федерация, МПК G01R 31/00. Способ предварительной оценки технического состояния высоковольтного оборудования открытых распределительных устройств: № 2022128242: заявл. 28.10.2022: опубл. 13.10.2023 / А. И. Хальясмаа, Е. А. Ерошенко, П. В. Матренин, А. М. Романов; заявитель АО «Интер РАО — Электрогенерация».
Овсянников А. Г., Арбузов Р. С., Толчин В. М. УФ-инспекция электрооборудования: лучше один раз увидеть // Энергоэксперт. 2015. № 4. С. 42 – 46.
Хальясмаа А. И., Петрунько Н. Н. Альтернативный подход к диагностике внешней изоляции высоковольтного оборудования электрических станций и подстанций // Информатика и системы управления. 2024. № 4 (82). С. 72 – 82.
Хренников А. Ю., Сидоренко М. Г. Тепловизионное обследование электрооборудования подстанций и промышленных предприятий и его экономическая эффективность // Рынок электротехники. 2009. № 2(14). С. 96 – 100.
Хальясмаа А. И. Метод автоматического анализа тепловизионных изображений высоковольтного оборудования с помощью алгоритмов компьютерного зрения и машинного обучения без учителя // Инженерный вестник Дона. 2025. № 2. С. 9865.
Gyrichidi N. Are modern market-available multi-rotor drones ready to automatically inspect industrial facilities? / N. Gyrichidi, A. Khalyasmaa, S. Eroshenko, A. Romanov // Drones. 2024. Vol. 8 (10). P. 549.
Арбузов Р. С., Жарич Д. С., Овсянников А. Г. Повышение эффективности контроля высоковольтного оборудования с помощью УФ-дефектоскопов // Энергия единой сети. 2023. № 2. С. 33 – 39.
Хальясмаа А. И., Матренин П. В. Новая архитектура программного обеспечения визуализации, трансформации и анализа снимков оборудования // International Journal of Open Information Technologies. 2025. Т. 13. № 5. С. 34 – 49.
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024617644 РФ. Программа для автоматизированной диагностики высоковольтного оборудования электрических станций и подстанций: № 2024615894: заявл. 22.03.2024: опубл. 03.04.2024 / А. И. Хальясмаа, П. В. Матренин, С. А. Ерошенко, А. И. Степанова, А. М. Брамм; заявитель АО «Интер РАО — Электрогенерация».
Ссылки
- На текущий момент ссылки отсутствуют.
998 – 2025 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:
_(1)1.gif)
.jpg)
.gif)
2.gif)
