Технологии интернета вещей способствуют внедрению дистанционного технического обслуживания и управления энергоэффективностью распределительного оборудования.
Время публикации:
2026.02.10
Технологии интернета вещей глубоко меняют модели эксплуатации и управления энергоэффективностью распределительного оборудования. Благодаря развертыванию сети высокоточных датчиков распределительное оборудование может в режиме реального времени собирать ключевые параметры, такие как ток, напряжение, температура и вибрация. Эти данные передаются по беспроводным коммуникационным технологиям, таким как 5G или LoRa, на облачную платформу, обеспечивая удалённый визуальный мониторинг состояния оборудования. Например, в промышленных условиях система автоматически выявляет риск перегрузки двигателя: при превышении тока на 10% от номинального значения немедленно активируется предупреждение, а интеллектуальный автоматический выключатель оперативно отключает повреждённую цепь, предотвращая аварии, связанные с перегоранием оборудования.
На уровне управления энергоэффективностью технологии интернета вещей с помощью многомерного анализа данных оптимизируют стратегии потребления электроэнергии. Платформа позволяет вести статистику энергопотребления по регионам, оборудованию и временам суток, выявляя устройства с высоким энергопотреблением и точки с потенциалом энергосбережения. На примере коммерческих зданий система анализирует кривые потребления электроэнергии таких устройств, как кондиционеры и освещение, и с учётом разницы тарифов в пиковые и непиковые часы формирует план смещения нагрузки, снижая общее энергопотребление на 8–15%. Что касается станций возобновляемых источников энергии, технологии интернета вещей позволяют в режиме реального времени отслеживать параметры зарядки и разрядки фотоэлектрических инверторов и аккумуляторных батарей, оптимизировать стратегию зарядки и разрядки, продлевать срок службы батарей и повышать стабильность подключения к сети.
Кроме того, технологии интернета вещей способствуют переходу управления распределительными сетями к предиктивному техническому обслуживанию. Опираясь на исторические данные эксплуатации оборудования и алгоритмы искусственного интеллекта, система может заранее прогнозировать тенденции возникновения таких неисправностей, как старение изоляции трансформаторов и вздутие конденсаторов, заблаговременно направляя задания на техобслуживание и сокращая время внеплановых отключений электроэнергии. Эта замкнутая система «осознание — анализ — принятие решений — выполнение» повышает эффективность управления распределительными сетями более чем на 50%, снижая при этом расходы на техобслуживание на 25% и обеспечивая ключевую технологическую поддержку для создания современной энергетической системы, безопасной, эффективной и низкоуглеродной.
Рекомендуемые новости
Поделиться
Телефон:+8615639797711
Адрес: провинция Хэнань, город Гунъи, улица Сяои, деревня Лицзянгоу, группа 6