地铁供电设备智能运维管理系统(城市轨道交通供电智能运维系统)

力安科技2年前 (2023-09-05)支持与服务1696

我国城市轨道交通近年来面临运维成本不断上升的趋势,如何安全、稳定、高效的保障地铁的运行维护变得至关重要。依托人工智能、大数据、物联网技术,实现牵引供电智能运维数据预测及分析判断的智能运维管理体系成为轨道交通牵引供电智能运维变革的必然趋势。

1、系统概述

供电设备智能运维管理系统对供电系统运行数据进行记录、分析、研判,实现运行数据预测、故障预警、智能维修决策的供电智能运维管理系统,提升牵引供电系统智能运维的健康管理水平,解放人力资源,提高运维效率,对于保障地铁运行安全、提升运行效率和降低人力成本的转型升级具有现实意义。

城市轨道交通供电智能运维系统.png

2、主要功能

城市轨道交通供电智能运维系统,包括智能巡视、智能管理、智能诊断、智能决策四大业务功能,通过集成和分析设备的运行状态,全面实现设备智能化巡视、设备状态感知、变电所信息可视化等全景运维需求。该系统的应用,可极大优化现场运作模式,降低人员巡检压力,可有效提升班组的运管能力,提高应急处置效率,从而实现运维监控及流程的统一管理、数据可视化视图分析和设备全程的信息追溯,将被动的事后运维转化为积极的主动运维,提高供电运维可靠性。

轨道交通供电智能运维系统依托电力智能运维云平台对供电系统设备运行、检修、监测数据,建立面向设备全寿命周期和覆盖完整运维业务链的供电智能运维多源数据融和平台,形成供电信息流的全域感知、业务流的全向贯通、数据流的共享融合,支撑运维调度、日常维护等业务开展,有效提高各级运维人员的感知、分析、决策能力。

3、应用价值

3.1、设备巡检的效率大大提升,巡检人工大幅减少,原每站巡视时间约在30分钟,需求人员在现场完成工作,每4天巡检1次;人工巡检存在数据的遗漏,未能记录真正有用数据,人工巡视随机性较大,不能实时对设备进行状态监测,故障预防性较低,数据为纸质记录,数据颗粒度较粗,可利用性低,需大量纸质表单记录,且存储时间有限;平台运作后,智能巡检设备自动巡检,人员无需到现场,可实现机器不间断监控、巡检,实现最少每天6次巡检,模拟人工进行智能巡检,大大提升巡检效率,解放了人工巡检的劳动力。在线监测、环境监测自动生成记录表单,数据真实可靠,能准确监测设备的运行状态,发生异常时,根据阀值进行告警,故障预防性较高,数据直接系统记录,可根据不同需要调取,生成不同分析图表。系统平台投运后,人员可在公司三定的基础上,按线路计算减40%的巡检人员。

3.2、基于物联网数据采集的运用效率大大提升,系统平台每30秒采集所有感知系统的设备运行数据,作设备运行状态的分析判定,并自动报警、自动生成设备故障工单。通过对数据的归类分级定义,监控到供电系统的各个设备运行状态,对设备故障前的数据变化、设备劣化趋势、设备状态变化、设备故障报文的分解分析、供电能力评价及容量超限等提前预警、定向分析,及时形成对系统安全性评价预警处置的联动,提升了对供电系统安全运行的可控度和系统运行的健康度评估。

3.3、从设备状态实时感知的维度看,该平台对体量日益增长的供电设备现场提供了有效的监视、可视化手段,提高了监视效率,解决现场设备及监测盲点的数据上传。改善和取代现场重复性人工,解放了现场巡检的劳动力,提高了数据采集准确性和工作效率,为设备可靠性、安全性的指标监控提供数据采集。全面提升了监控数据连续性,改变了纸质版记录的现状,强化了监测数据采集的集约化管控。

3.4、从设备全寿命管理的维度看,该平台取代了原设备台账纸质化、非动态更新,解决设备台账及状态信息的一体化动态管理。避免容量配置不合理、负荷突变的矛盾,建立对运行设备性能管理实施的有效性。补缺了设备资产资源可用性展示及变更后的动态管控。建立和规范了供电业务管理执行流程,为业务关联的各类资源、制度、输入等提供标准。
3.5、从生产业务流程管控角度看,该平台规范了供电业务管辖的各类平台数据的共享互联,改变了系统间的“信息孤岛”,建立跨平台的数据共享模式,完善运维管理的各个流程及环节。建立和规范了供电业务管理执行流程,为业务关联的各类资源、制度、输入等提供标准。
3.6、从专家分析系统的角度看,该平台采集的设备监测数据、历史业务数据,进行归类统一和分析处理,形成供电业务的数据支撑、指标统计和动态评价。专家分析系统通过建立设备和生产管理业务的算法和模型,形成了对系统可靠性评价、健康度测评等业务支撑,为计划性维修迈向状态感知的预防性维修模式提供了建设性的理论和实践依据。专家分析系统通过数据可视化展示,提供了决策分析支持。

力安科技供电智能运维系统已实现设备运行的24小时实时数据不间断传输。对采集到的静态数据、动态数据、交互产生的运维业务数据结合实际业务情况进行预警及提示,将设备数据、监测数据、维修维护数据等各方面数据进行聚类分析处理,以提供对业务的数据支撑,通过自学习手段,不断与业务发展共同进步。

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