Abstract
В условиях динамичного развития энергетической отрасли предъявляются высокие требования к надежности и эффективности работы подстанционного оборудования, играющего ключевую роль в передаче и распределении электроэнергии. В статье рассмотрены современные подходы к диагностике подстанций, которые обеспечивают раннее обнаружение скрытых дефектов, прогнозирование остаточного ресурса и предотвращение аварий. Основное внимание уделено анализу и сравнению таких методов, как тепловизионное обследование, мониторинг частичных разрядов, вибрационный анализ, системы на базе Интернета вещей (IoT) и цифровые двойники. Описаны их преимущества, недостатки и практическая ценность для энергетических предприятий. Особое место занимает внедрение предсказательного обслуживания, использующего алгоритмы машинного обучения для анализа данных в реальном времени и прогнозирования отказов.Подробно описаны такие аспекты, как снижение частоты аварий, повышение безопасности персонала, экономия на ремонтах за счет перехода от планового к обслуживанию по состоянию, а также продление срока службы оборудования.