Tecniche innovative per la prevenzione e la prevenzione delle interruzioni di corrente

Il bisogno crescente di gestione delle reti proattiva

Gli outage di potere costano l'economia degli Stati Uniti una stima $150 miliardi all'anno], secondo il Dipartimento dell'Energia. Oltre al pedaggio finanziario, i blackouts interrompono i servizi critici come ospedali, sistemi d'acqua e comunicazioni. Storicamente, le utilità hanno risposto a fallimenti in modo reattivo, il ripristino della potenza dopo un'interruzione si è verificato.

Analisi avanzata dei dati e apprendimento automatico

I modelli di apprendimento automatico sono ora in grado di elaborare milioni di punti di dati da smart metri, sensori di griglia, stazioni meteorologiche e registri di gestione della vegetazione. Questi algoritmi imparano modelli che precedono i guasti, come le fluttuazioni di tensione, gli squilibri di carico, o le letture di temperatura insolite sui trasformatori.

Modelli predittivi in azione

Ad esempio, Pacific Gas and Electric (PG&E)]] utilizza l'apprendimento automatico per analizzare i dati di outage storici accanto alle previsioni meteo in tempo reale per prevedere gli outage correlati al fuoco selvaggio. Il loro sistema genera punteggi di rischio per linee di trasmissione specifiche, consentendo la de-energizzazione mirata solo quando necessario,[Esemplificare l'impatto del cliente, evitando incendi catastrofici.

Fonti di dati e sfide di integrazione

L'apprendimento automatico efficace richiede dati diversi e di alta qualità. Le utility combinano le letture SCADA, i dati AMI (infrastruttura di misura avanzata), le immagini satellitari per l'incroachment della vegetazione, e anche i feed dei social media che segnalano le luci di flickering. Tuttavia, l'integrazione di questi flussi diversi rimane una sfida a causa di sistemi legacy e silos dei dati. Edge computing sta emergendo come una soluzione locale, i dati di elaborazione di elaborazione di risoluzione locale.

Tecnologie di rete intelligenti

Una rete intelligente non è una tecnologia unica ma un ecosistema di sensori, reti di comunicazione e controlli automatizzati. Questi sistemi consentono il monitoraggio in tempo reale di tensione, corrente e frequenza attraverso la rete di distribuzione. Quando viene rilevato un guasto, un ramo di albero che contatta una linea, gli interruttori possono isolare automaticamente la sezione interessata e reindirizzare la potenza da altri alimentatori, spesso in millisecondi.

Griglie di auto-riscaldamento

Le capacità di autoguarigione sono tra le innovazioni più efficaci della rete intelligente. Utilizzando ] l’intelligenza distribuita, i richiuditori e i sezionalisti comunicano tra loro per riconfigurare la topologia della rete. Per esempio, se un alimentatore primario fallisce, il sistema può chiudere gli interruttori di cravatta per ripristinare il servizio da un alimentatore adiacente.

Infrastrutture di misura avanzate (AMI)

I contatori intelligenti forniscono una comunicazione a due vie tra clienti e utilità. Oltre alla fatturazione, i dati AMI consentono l’ottimizzazione della tensione, la risposta della domanda e il rilevamento dei outage fino alla singola famiglia. Quando un metro perde la comunicazione, l’utilità può dedurre un outage locale e inviare equipaggi senza aspettare le chiamate dei clienti.

Manutenzione predittiva

Manutenzione reattiva, solo dopo il fallimento, comporta un arresto non pianificato e spesso una fuga di guasti. La manutenzione predittiva sposta l'approccio monitorando continuamente gli indicatori sanitari delle apparecchiature, come l'analisi del gas disciolta nei trasformatori, i livelli di vibrazione nei macchinari rotanti e l'imaging termico sul commutatore.

Sensor Networks e IoT

I sensori wireless collegati alle attività critiche trasmettono dati a piattaforme di analisi basate su cloud. Gli algoritmi rilevano anomalie come l'aumento della temperatura dell'olio o la scarica parziale nei cavi. Florida Power & Light[ (FPL) implementato oltre 10.000 sensori sui trasformatori di distribuzione e sui tassi di guasto del trasformatore ridotti del 15% all'anno.

Gemelli digitali per le stazioni

Con la simulazione delle condizioni di stress, come una tempesta di calore o di fulmine, gli operatori possono prevedere quali componenti potrebbero fallire. ABB] e Schemi]]I clienti hanno sviluppato piattaforme digitali gemellate per operazioni disagiate precise, consentendo le utilità di utilizzo reali

Previsioni meteo e modelli climatici

Gli eventi meteorologici estremi, gli uragani, le tempeste di ghiaccio, i incendi e le acque reflue, sono la causa principale di grandi interruzioni di corrente.

Modelli meteo ad alta risoluzione

I modelli meteorologi moderni sono ora in esecuzione a risoluzione sub-chilometrica, predizione di raffiche di vento localizzate, colpi di fulmine e carichi di neve. Le utility integrano queste previsioni in modelli di previsione di uscita che stimano il numero e la posizione di potenziali guasti. Ad esempio, Duke Energy] usa IBM