Abstract
При использовании электрооборудования на энергетических объектах может происходить увеличение температуры контактных соединений и проводящих частей выше установленных норм, вызванное различными факторами, такими как некачественный монтаж, превышение допустимой нагрузки, ошибки в обслуживании, неисправности разъединителей, ослабление болтовых соединений из-за вибрации и окисление контактов. Периодические плановые осмотры и тепловизионное обследование, применяемые в настоящее время, не всегда способны обнаружить начинающиеся дефекты, особенно в труднодоступных участках комплектного распределительного оборудования из-за его конструктивных особенностей. Использование технологий искусственного интеллекта, включая машинное обучение и искусственные нейронные сети, в рамках цифровых двойников позволяет автоматизировать процессы мониторинга и анализа данных, а также предсказывать возможные проблемы до их возникновения. Это снижает риск аварийных ситуаций и повышает эффективность технического обслуживания энергообъектов и обеспечивает мониторинг и управление сетями электроснабжения, газо- и теплоснабжения. Таким образом, цифровые двойники и интеллектуальные системы представляют собой современные решения для повышения надежности и безопасности энергообъектов, обеспечивая оперативное реагирование на изменения в работе оборудования и условиях эксплуатации.