에너지 그리드 교체 필요한 시점 예측 수행 Grid-Scale, Predictive Maintenance Can Be Done Better



 재생 에너지가 시스템에 통합됨에 따라 에너지 그리드는 훨씬 더 복잡해질 것입니다. 이러한 보다 역동적인 그리드를 지원하기 위해 연구원들은 중요한 구성 요소(이 경우 스위치 기어)가 고장나 교체가 필요한 시점을 예측하는 새로운 예측 유지 보수 시스템을 제안했습니다.

현재 배전 그리드 운영자는 그리드의 구성 요소가 고장날 때까지 기다렸다가 교체합니다. 또는 기술 수명이 다한 것으로 추정되는 설정된 간격으로 구성 요소를 교체할 수도 있습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 여전히 작동하는 구성 요소뿐만 아니라 이상적인 "유통 기한"을 초과하여 작동하는 구성 요소의 불필요한 교체를 초래할 수 있으며, 극단적으로 불필요한 어려움과 비용이 더 많이 듭니다.

DigiGrid라고 불리는 연구원들의 프로토타입 시스템은 그리드의 일반적인 작동을 포착하는 데이터를 분석합니다. 예를 들어, 그것은 개폐 장치가 설치된 때를 추적하고, 그런 다음 DigiGrid는 장비의 위치에 대한 지리 정보 시스템 (GIS) 데이터를 따릅니다. 또한, DigiGrid는 전기의 흐름을 결정하는 센서, 과열을 식별하는 열 센서, 오염 수준 (예: 먼지나 그을음으로 인한)을 결정하는 공기질 센서, 그리고 장비를 손상시킬 수 있는 동물 침입자를 식별하는 카메라 센서를 포함한 다양한 센서의 데이터를 분석할 수 있습니다.

"DigiGrid는 센서 데이터를 포함한 이 정보를 활용하여 현재의 건강 상태와 자산이 오류 없이 작동하는 기간에 대한 예측을 계산합니다."라고 독일 Paderborn University의 박사 후 연구원인 Phillpp zur Heiden은 말합니다.

Zur Heiden은 이러한 시스템을 실제 환경에서 테스트하는 것은 어려울 것이라고 말합니다. 그래서 대신 연구원들은 6개의 그리드 분배 사업자를 조사하고 더 스마트한 그리드 구성 요소에 대한 비용을 지불할 의향이 있는지 연구했습니다.

MDPI

Zur Heiden은 "우리의 지불 의향 분석은 배전 그리드 운영자들이 스마트 제품으로서 교환기에 돈을 기꺼이 소비한다는 것을 보여주었습니다."라고 말합니다. 그는 연구원들이 자신의 현재 상태를 안정적으로 보고할 수 있는 그리드 구성요소들이 특히 가치가 있다는 것을 발견했다고 덧붙였습니다. 대조적으로, 그리드 운영자들은 미래의 오류를 예측하려고 시도할 수 있는 구성요소들에 대해 거의 같은 우선순위를 매기지 않았다고 그는 말합니다.

Zur Heiden은 DigiGrid 프로토타입을 개발한 이후 AProSys라는 프로젝트의 일환으로 AI를 사용하여 유통망 정비 작업을 지원하기 위해 새로운 파트너와 협력했다고 말합니다.

Grid-Scale, Predictive Maintenance Can Be Done Better

https://spectrum.ieee.org/predictive-maintenance-grid-scale

kcontents