В последние годы технологии акустического изображения для обнаружения дефектов в ГИС (IEE-Business) развивались очень быстро. Эта технология позволяет интуитивно локализовать источник звука, помогая персоналу по эксплуатации и обслуживанию сосредоточиться на точном местоположении дефектов ГИС, что повышает эффективность анализа и устранения дефектов.
Локализация источника звука — это только первый шаг. Было бы еще лучше, если бы с помощью искусственного интеллекта (ИИ) можно было автоматически определить типичные виды дефектов ГИС, а также получать интеллектуальные рекомендации по стратегиям обслуживания.

Сейчас с помощью технологии акустического изображения можно локализовать дефекты, такие как ослабленные болты, движение гофрированных компенсаторов и ослабленные внутренние экраны, вызывающие аномальные шумы.
Однако из-за различий в конструкции ГИС от различных производителей и моделей, а также из-за разной конфигурации секций в различных инженерных проектах, создаваемые звуковые сигналы часто имеют свои собственные характеристики. Это добавляет сложности и технические вызовы при диагностике дефектов ГИС с использованием акустического изображения.

Дальнейший прогресс требует тесного сотрудничества между специалистами по акустике и экспертами по коммутационным устройствам электросетей, интеграции знаний в области и практического опыта для итеративного тестирования, уточнения и оптимизации методов и алгоритмов анализа акустических и вибрационных сигналов, основанных на инженерии.

С постоянным развитием технологии акустического изображения и улучшением эффективности алгоритмов ИИ, применение более продвинутых технологий значительно снизит нагрузку на персонал, выполняющий оперативное обслуживание на месте.