В рамках реализации проекта "Цифровая подстанция" пилотируются следующие перспективные технологии, входящие в технологический реестр по основным направлениям инновационного развития ПАО "Россети":
Интеллектуальные коммутационные аппараты (реклоузеры), далее ИКА(Р)), с интегрированными контроллерами присоединений и возможностью интеграции в единую информационную систему управления, максимально в идеологии Plug-n-Play, поддерживающие цифровой обмен данными;
Интеллектуальные приборы учета, с возможностью интеграции в единую систему управления, обеспечивающие функции дистанционного управления, выдачи информации о параметрах работы сети;
Цифровые устройства релейной защиты и автоматики, поддерживающие цифровой обмен данными;
Системы мониторинга и диагностирования технического состояния электрооборудования;
Технологическое телевидение (с возможностью тепловизионного наблюдения) для осуществления контроля дежурными операторами ОДС (ОДГ) за технологическими процессами и персоналом;
Цифровые (электронные) измерители тока и напряжения (включая трансформаторы, а также различные виды датчиков, включая волоконно-оптические), поддерживающие цифровой обмен данными.
Прогнозирование изменения надежности электроснабжения потребителей в зависимости от располагаемых финансовых ресурсов на проведение технического обслуживания и ремонта (далее - ТОиР) и технического перевооружения и реконструкции (далее - ТПиР), в том числе алгоритма оценки рисков, обусловленных отказами производственных активов является частью единой методологии, реализуемой в системе управления производственными активами.
- Одним из факторов, влияющих на принятие решений о технических воздействиях, является риск отказа производственного актива, рассчитываемый на основе данных о потенциальном ущербе и вероятности возникновения данного ущерба, выражаемый в денежной форме.
Оценка и прогнозирование показателей надежности сводится к решению оптимизационной задачи и реализуется через построение математической модели, учитывающей совокупность технических, технологических и экономических факторов.
Для построения качественной математической модели, учитывающей всевозможные факторы и повышения точности прогнозирования необходимо использовать огромный набор как структурированных, так и неструктурированных данных (Big Data) из различных источников, таких как:
телеметрические данные с объектов электросетевого хозяйства;
информация от систем диагностики оборудования;
статистика отказов оборудования;