راه‌حل هوشمند عملیات و نگهداری برای زیرстанسیون‌های فشرده

۱. معماری یکپارچه با همکاری لبه-ابر​

• ​لایه لبه: نصب حسگرهای IoT (مانند حسگرهای دما بی‌سیم برای نظارت بر سوئیچ‌ها، حسگرهای JN2201 با محافظت IP68/IP69K) برای جمع‌آوری داده‌های زنده وضعیت تجهیزات (دمای، ارتعاش، فرارفتادگی) و پارامترهای محیطی (رطوبت، غلظت گاز).
• ​پلتفرم ابری: مرکزی کردن ذخیره‌سازی داده‌ها و تحلیل AI برای نگهداری پیش‌بینی و مقایسه میان سایت‌ها.

​۲. نگهداری پیش‌بینی شده مبتنی بر هوش مصنوعی​

• ​پیش‌بینی خرابی: ترکیب داده‌های تاریخی با الگوریتم‌های AI برای پیش‌بینی خرابی‌ها (مانند گرم شدن ترانسفورماتور، کاهش عایق). دستیابی به دقت هشدار مقدماتی ≥۹۹.۹۹٪، کاهش توقف ناگهانی توسط ۷۵٪.

​۳. استحکام امنیت سایبری​

• ​چارچوب مبتنی بر اعتماد: اجرای مدل صفر اعتماد شامل:
• ​امتیاز اعتماد دستگاه: نظارت بر رفتار دستگاه (مانند درخواست‌های پروتکل Modbus/DNP3 غیرعادی).
• ​وضعیت ریسک پویا: ارزیابی آسیب‌پذیری شبکه قبل و بعد از حمله با استفاده از چارچوب MITRE ICS ATT&CK.
• ​امنیت تعبیه شده: استفاده از دستگاه‌های سخت‌افزاری (مانند کنترل‌کننده Schneider MiCOM C264 با مطابقت IEC 61850 و ارتباطات رمزگذاری شده).

​۴. مدیریت عملیاتی یکپارچه​

• ​دوقلوی دیجیتال: ایجاد یک نسخه مجازی از زیراستانسیون برای شبیه‌سازی سناریوهای عملیاتی (مانند تغییر بار، واکنش به خطا).
• ​داشبورد مرکزی: یکپارچه‌سازی داده‌ها از SCADA، ناظم‌های محیطی و سیستم‌های امنیتی، امکان:
• تولید گزارشات خودکار (۵۰+ مورد نظارت).
• کنترل توالی با یک کلیک.

​۵. استفاده پایدار و کارآمد منابع​

• ​بهینه‌سازی انرژی: استفاده از الگوریتم‌های AI برای تعادل بار به صورت پویا (مانند تنظیم تاپ‌های ترانسفورماتور بر اساس تقاضای زنده)، بهبود کارایی شبکه توسط ۳٪.
• ​طراحی جایگزینی فضایی: استفاده از زیراستانسیون‌های فشرده که ۱/۱۰-۱/۵ فضا را اشغال می‌کنند، با مولفه‌های ماژولار برای نشر سریع.

​نقشه پیاده‌سازی​

​مزایا​

• ​قابلیت اطمینان: کاهش نرخ خرابی توسط ۳۰٪ از طریق نگهداری پیشگیرانه.
• ​امنیت: کاهش مداخله انسانی در مناطق پرخطر (مانند ۹۹٪ دقت در تشخیص تجهیزات ایمنی شخصیل).
• ​هزینه: کاهش OPEX توسط ۲۰٪ از طریق بهینه‌سازی منابع و انرژی.