راه‌حل هوشمند عملیات و نگهداری برای زیرстанسیون‌های فشرده

1. معماری یکپارچه با همکاری لبه-ابر​

• ​لایه لبه: نصب سنسورهای IoT (مانند سنسورهای دما بی‌سیم برای نظارت بر تجهیزات کلیدی، سنسورهای مایل JN2201 با محافظت IP68/IP69K) برای جمع‌آوری داده‌های زنده از وضعیت تجهیزات (دما، لرزش، نشت) و پارامترهای محیطی (رطوبت، غلظت گاز).
• ​پلتفرم ابری: مرکزی کردن ذخیره‌سازی داده‌ها و تحلیل AI برای نگهداری پیش‌بینی و مقایسه‌ی متقابل مکان‌ها.

​2. نگهداری پیش‌بینی شده مبتنی بر هوش مصنوعی​

• ​پیش‌بینی خرابی: ترکیب داده‌های تاریخی با الگوریتم‌های AI برای پیش‌بینی خرابی‌ها (مانند گرم شدن بیش از حد ترانسفورماتور، تخریب عایق). دستیابی به دقت هشدار مقدماتی ≥99.99٪، کاهش توقف ناخواسته تا 75٪.

​3. استحکام امنیتی سایبری​

• ​چارچوب مبتنی بر اعتماد: اجرای مدل بدون اعتماد شامل:
• ​امتیاز اعتماد دستگاه: نظارت بر رفتار دستگاه (مانند درخواست‌های پروتکل Modbus/DNP3 غیرعادی).
• ​وضعیت ریسک پویا: ارزیابی آسیب‌پذیری‌های 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).

​4. مدیریت عملیاتی یکپارچه​

• ​دوگانه دیجیتال: ایجاد یک کپی مجازی از زیراستانسیون برای شبیه‌سازی سناریوهای عملیاتی (مانند تغییر بار، واکنش به خطا).
• ​داشبورد مرکزی: یکپارچه کردن داده‌ها از SCADA، ناظم‌های محیطی و سیستم‌های امنیتی، امکان‌بخش:
• تولید گزارش‌های خودکار (50+ مورد بازرسی).
• کنترل توالی با یک کلیک.

​5. استفاده پایدار و کارآمد منابع​

• ​بهینه‌سازی انرژی: استقرار الگوریتم‌های AI برای تعادل بارهای پویا (مانند تنظیم تاپ‌های ترانسفورماتور بر اساس تقاضای زنده)، بهبود کارایی شبکه تا 3٪.
• ​طراحی فضایی صرفه‌جویی کننده: استفاده از زیراستانسیون‌های فشرده که 1/10–1/5 فضا را اشغال می‌کنند، با اجزای ماژولار برای انتشار سریع.

​نقشه جاده اجرایی​

​مزایا​

• ​قابلیت اطمینان: کاهش نرخ خرابی تا 30٪ از طریق نگهداری پیشگیرانه.
• ​امنیت: کاهش مداخله انسانی در مناطق پرخطر (مانند دقت 99٪ در تشخیص لباس‌های ایمنی شخصیل).
• ​هزینه: کاهش OPEX تا 20٪ از طریق بهینه‌سازی منابع و انرژی.