地鐵供電設備智能運維管理系統(城市軌道交通供電智能運維系統)

力安科技1年前 (2023-09-05)支持與服務1464

我國城市軌道交通近年來面臨運維成本不斷上升的趨勢,如何安全、穩定、高效的保障地鐵的運行維護變得至關重要。依托人工智能、大數據、物聯網技術,實現牽引供電智能運維數據預測及分析判斷的智能運維管理體系成為軌道交通牽引供電智能運維變革的必然趨勢。

1、系統概述

供電設備智能運維管理系統對供電系統運行數據進行記錄、分析、研判,實現運行數據預測、故障預警、智能維修決策的供電智能運維管理系統,提升牽引供電系統智能運維的健康管理水平,解放人力資源,提高運維效率,對于保障地鐵運行安全、提升運行效率和降低人力成本的轉型升級具有現實意義。

城市軌道交通供電智能運維系統.png

2、主要功能

城市軌道交通供電智能運維系統,包括智能巡視、智能管理、智能診斷、智能決策四大業務功能,通過集成和分析設備的運行狀態,全面實現設備智能化巡視、設備狀態感知、變電所信息可視化等全景運維需求。該系統的應用,可極大優化現場運作模式,降低人員巡檢壓力,可有效提升班組的運管能力,提高應急處置效率,從而實現運維監控及流程的統一管理、數據可視化視圖分析和設備全程的信息追溯,將被動的事后運維轉化為積極的主動運維,提高供電運維可靠性。

軌道交通供電智能運維系統依托電力智能運維云平臺對供電系統設備運行、檢修、監測數據,建立面向設備全壽命周期和覆蓋完整運維業務鏈的供電智能運維多源數據融和平臺,形成供電信息流的全域感知、業務流的全向貫通、數據流的共享融合,支撐運維調度、日常維護等業務開展,有效提高各級運維人員的感知、分析、決策能力。

3、應用價值

3.1、設備巡檢的效率大大提升,巡檢人工大幅減少,原每站巡視時間約在30分鐘,需求人員在現場完成工作,每4天巡檢1次;人工巡檢存在數據的遺漏,未能記錄真正有用數據,人工巡視隨機性較大,不能實時對設備進行狀態監測,故障預防性較低,數據為紙質記錄,數據顆粒度較粗,可利用性低,需大量紙質表單記錄,且存儲時間有限;平臺運作后,智能巡檢設備自動巡檢,人員無需到現場,可實現機器不間斷監控、巡檢,實現最少每天6次巡檢,模擬人工進行智能巡檢,大大提升巡檢效率,解放了人工巡檢的勞動力。在線監測、環境監測自動生成記錄表單,數據真實可靠,能準確監測設備的運行狀態,發生異常時,根據閥值進行告警,故障預防性較高,數據直接系統記錄,可根據不同需要調取,生成不同分析圖表。系統平臺投運后,人員可在公司三定的基礎上,按線路計算減40%的巡檢人員。

3.2、基于物聯網數據采集的運用效率大大提升,系統平臺每30秒采集所有感知系統的設備運行數據,作設備運行狀態的分析判定,并自動報警、自動生成設備故障工單。通過對數據的歸類分級定義,監控到供電系統的各個設備運行狀態,對設備故障前的數據變化、設備劣化趨勢、設備狀態變化、設備故障報文的分解分析、供電能力評價及容量超限等提前預警、定向分析,及時形成對系統安全性評價預警處置的聯動,提升了對供電系統安全運行的可控度和系統運行的健康度評估。

3.3、從設備狀態實時感知的維度看,該平臺對體量日益增長的供電設備現場提供了有效的監視、可視化手段,提高了監視效率,解決現場設備及監測盲點的數據上傳。改善和取代現場重復性人工,解放了現場巡檢的勞動力,提高了數據采集準確性和工作效率,為設備可靠性、安全性的指標監控提供數據采集。全面提升了監控數據連續性,改變了紙質版記錄的現狀,強化了監測數據采集的集約化管控。

3.4、從設備全壽命管理的維度看,該平臺取代了原設備臺賬紙質化、非動態更新,解決設備臺賬及狀態信息的一體化動態管理。避免容量配置不合理、負荷突變的矛盾,建立對運行設備性能管理實施的有效性。補缺了設備資產資源可用性展示及變更后的動態管控。建立和規范了供電業務管理執行流程,為業務關聯的各類資源、制度、輸入等提供標準。
3.5、從生產業務流程管控角度看,該平臺規范了供電業務管轄的各類平臺數據的共享互聯,改變了系統間的“信息孤島”,建立跨平臺的數據共享模式,完善運維管理的各個流程及環節。建立和規范了供電業務管理執行流程,為業務關聯的各類資源、制度、輸入等提供標準。
3.6、從專家分析系統的角度看,該平臺采集的設備監測數據、歷史業務數據,進行歸類統一和分析處理,形成供電業務的數據支撐、指標統計和動態評價。專家分析系統通過建立設備和生產管理業務的算法和模型,形成了對系統可靠性評價、健康度測評等業務支撐,為計劃性維修邁向狀態感知的預防性維修模式提供了建設性的理論和實踐依據。專家分析系統通過數據可視化展示,提供了決策分析支持。

力安科技供電智能運維系統已實現設備運行的24小時實時數據不間斷傳輸。對采集到的靜態數據、動態數據、交互產生的運維業務數據結合實際業務情況進行預警及提示,將設備數據、監測數據、維修維護數據等各方面數據進行聚類分析處理,以提供對業務的數據支撐,通過自學習手段,不斷與業務發展共同進步。


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