Інтелектуальна система моніторингу та прогнозування стану електрообладнання на базі Microgrid
DOI:
https://doi.org/10.31548/energiya5(81).2025.079Анотація
Розглянуто концепцію побудови інтелектуальної системи моніторингу та прогнозування технічного стану електрообладнання в межах децентралізованої енергетичної системи типу Microgrid. Запропоновано архітектуру системи Predictive Maintenance (PdM), що базується на використанні сенсорних мереж, технологій Інтернету речей (IoT), штучного інтелекту (AI) та аналітики великих даних (Big Data).
Розроблено математичну модель оцінки технічного стану електродвигунів, що враховує зміну основних електричних та механічних параметрів (струм, напруга, температура, вібрації, частота обертання). Запропоновано структуру PdM-процесу, що включає етапи збору, оброблення, аналізу даних і формування прогнозних рішень на основі алгоритмів машинного навчання.
Ключові слова: Microgrid, Predictive Maintenance, моніторинг, електродвигун, штучний інтелект, Інтернет речей, Big Data, моделювання, технічний стан, енергоефективність
Посилання
1. Melo, J. J. R., Ishraque, M. F., Shafiullah, G. M., & Shezan, S. A. (2023). Centralized monitoring of a cost-efficient PLC-SCADA based islanded microgrid considering dispatch techniques. The Journal of Engineering, 2023(8), 1–11. https://doi.org/10.1049/tje2.12293
2. Inozemtsev G. B., Okushko O. V., Kozyrskyi V. V. (2015). Enerhozberezhennia v systemakh elektropostachannia silskoho hospodarstva [Energy saving in agricultural power supply systems]. Kyiv: CP "Komprint", 151.
3. Li, S., Jiang, B., Wang, X., & Dong, L. (2017). Research and application of a SCADA system for a microgrid. Technologies, 5(2), 12. Avalaible at: https://doi.org/10.3390/technologies5020012
4. Kermani, M., Adelmanesh, B., Shirdare, E., Sima, C. A., Carnì, D. L., & Martirano, L. (2021). Intelligent energy management based on SCADA system in a real Microgrid for smart building applications. Renewable Energy, 171, 1115-1127. https://doi.org/10.1016/j.renene.2021.03.008
5. Benninger, M., Liebschner, M., & Kreischer, C. (2023). Fault detection of induction motors with combined modeling- and machine-learning-based framework. Energies, 16(8), 3429. Avalaible at: https://doi.org/10.3390/en16083429
6. Denisyuk, S. P., Boyko, I. Yu. (2021). Pidvyshchennia enerhoefektyvnosti Microgrid z dyzel-heneratoramy [Increasing the energy efficiency of Microgrid with diesel generators]. Energy: economics, technologies, ecology, 2. Avalaible at: https://doi.org/10.20535/1813-5420.2.2021.247354
7. Nalyvaiko, V., Radko, I., Okushko, O., Bereziuk, A., Antypov, I., & Mrachkovska, N. (2023). Research of roof solar power plant in hot water supply installations. Przegląd Elektrotechniczny, 99(4), 98–101. Avalaible at: https://doi.org/10.15199/48.2023.04.17
8. Radko I. P., Lut M. T., Nalyvaiko V. A., Okushko O. V. (2021). Rozrobka proektu teplovoho punktu navchalnoho korpusu NUBiP Ukrainy [Development of a project for a heating station for the educational building of the NULES of Ukraine]. Energy and Automation,. 86–94.
9. Radko I. P., Nalyvaiko V. A., Okushko O. V., Mishchenko A. V., Antipov I. O. (2019). Research on ways to reduce coolant costs at NUBiP of Ukraine [Research on ways to reduce coolant costs in NULES of Ukraine’. Energy and Automation, 114 – 127.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Енергетика і автоматика
Усі матеріали поширюються на умовах ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International Public License, що дозволяє іншим розповсюджувати рукопис із визнанням авторства роботи та першої публікації в цьому журналі.
