Компания ведет изыскательскую деятельность силами собственного R&D департамента

​

Мониторинг технического состояния и диагностика оборудования электроэнергетических систем

​

Обеспечение электрической станции или подстанции измерительными и диагностическими системами (устройствами синхронизированных векторных измерений, комплексами контроля температуры, вибрации, системами исследования состояния изоляции и др.) позволяет внедрять системы автоматизации, обеспечивающие критически необходимые инструменты эксплуатации:​

• оценку состояния оборудования в ходе эксплуатации и выявление нештатных ситуаций в реальном времени;

• упреждающее выявление неисправностей синхронных генераторов, вспомогательных систем (питательные насосы и пр.), силовых трансформаторов, высоковольтных выключателей и измерительных трансформаторов.

 

Разрабатываемые специалистами нашей компании алгоритмы и методы обработки информации от измерительных и диагностических систем с последующей их реализацией в различных программно-аппаратных комплексах позволяют реализовать такие инструменты и существенно повышать экономическую эффективность работы оборудования электроэнергетических систем.

​

​

Мгновенные параметры электрического режима

​

Для исследования динамических переходных процессов в электроэнергетических системах необходимо решить задачу определения параметров электрического режима с высокой плотностью данных – например, с частотой дискретизации первичных измерений (10–50 кГц).

 

Однако в переходных режимах применяемые в настоящее время методы не позволяют определять параметры с достаточными скоростью и точностью для последующего использования вычисленных значений в аналитических задачах.

​

В настоящее время нашими специалистами выполняется сравнительное тестирование нескольких алгоритмов, разработанных с учетом требований к возможности работы в режиме реального времени при переходных процессах. Планируется реализация алгоритмов в виде специализированного устройства - регистратора динамических процессов.

 

​​

Достоверизация технологической информации

​

Для решения задач управления и анализа в электроэнергетических системах необходимо повышение качества исходных данных, для чего в настоящее время ведется разработка интегрированной системы трехуровневой достоверизации технологической информации. Формирование такой системы позволит повысить наблюдаемость системы за счет агрегирования данных, получаемых от разнотипных измерительных устройств.

​

Повышению управляемости электроэнергетической системы будет способствовать общее улучшение качества технологической информации, достигнутое методами достоверизации. Повышение наблюдаемости и управляемости, в свою очередь, обусловят переход к более экономичной и экологически чистой энергетике благодаря повсеместному внедрению генерации на основе возобновляемых источников энергии и активно-адаптивных сетевых устройств, позволяющих максимально использовать потенциал как существующего, так и вводимого в ближайшей перспективе оборудования.

 

Адаптивные модели электротехнического оборудования

​

Внедрение и всё более широкое применение технологии синхронизированных векторных измерений (СВИ) параметров электрического режима в ЕЭС России открывают широкие перспективы для повышения качества применяемых в задачах управления режимами расчетных моделей элементов ЭЭС.

 

На сегодняшний день более чем на 130 объектах ЕЭС России установлены более 800 устройств СВИ (УСВИ). В основном, это мощные электростанции и крупные узловые подстанции 220 кВ и выше. Полученные с помощью УСВИ данные можно использовать для оценки параметров динамических моделей элементов ЕЭС.

 

Современные технологии дают возможность выполнять такую оценку в режиме реального времени во время переходных процессов. Определение параметров динамического эквивалента ЭЭС на начальной стадии переходного процесса позволяет получить количественную оценку характеристик оборудования ЭЭС, соответствующую текущему состоянию системы, режиму и характеру возмущения, делая модели адаптивными.

 

При таком подходе не требуется применение сложных моделей, характеризующихся большим числом параметров. Точность модели обеспечивается за счет определения ее фактических параметров в текущем режиме на основе реальных измерений, а не за счёт усложнения. Более того, упрощение моделей приводит к ускорению расчёта, что актуально для задач управления в реальном времени.

 

Мы ведем разработку адаптивных моделей синхронных машин, узлов нагрузки и электросетевого оборудования – ЛЭП и силовых трансформаторов.

​

​

Промышленный интеллектуальный контроллер IIoT

​

Решению многих задач управления и анализа режимов электроэнергетических систем препятствует недостаток высококачественных средств непосредственных измерений и контроля первичных параметров режима.

 

Такие измерения должны выполняться на нижнем уровне управления (электростанция, подстанция, электропринимающие установки), реализуя технологию «Edge Computing» в соответствии с концепцией Промышленного Интернета Вещей на базе современной микропроцессорной техники и телекоммуникаций.

 

В настоящее время мы ведем разработку интеллектуального контроллера промышленного интернета вещей (ИК IIoT) нового поколения, выполняемого на уникальной отечественной аппаратно-программной платформе, адаптированной для решения широкого спектра задач промышленной автоматизации.

 

Благодаря отечественному происхождению устройства достигается надежность интеграции в существующую инфраструктуру, отличительной особенностью которой является совместное функционирование значительного разнообразия оборудования – как современного, так и устаревающего или устаревшего.

 

Ключевым преимуществом устройства являются инновационные алгоритмы обработки первичных измерений токов и напряжений, обеспечивающие повышенную точность определения параметров электрического режима в условиях переходных режимов. Высокоскоростная обработка первичных измерений и вычисление их производных позволяют реализовать качественно новые алгоритмы анализа качества производимых измерений, а также защит и автоматик (в том числе – противоаварийных).

 

Кроме того, на этой базе возможна реализация оперативного локального анализа данных в режиме реального времени не только индивидуально, но и в режиме объединения множества устройств в сеть («Fog Processing»). Сеть устройств на объекте электроэнергетики или в небольшом энергообъединении может решать задачи реализации алгоритмов мониторинга и создает базу для развития автоматик и защит.

 

Одновременно решаются задачи обеспечения отказоустойчивости средств автоматизации и балансировки их вычислительной нагрузки. Интеграция с решениями на базе AlteroUniversal создает основу для работы с "большими данными" (BigData) с применением широкого спектра аналитических инструментов (Business Intelligence, Artificial Intelligence).

 

Передовые методы анализа, включая методы машинного обучения (Machine Learning), позволят повысить качество мониторинга технического состояния и диагностики промышленного оборудования с целью повышения эффективности его использования и оптимизации затрат.