Kun muuntamoanalytiikkaa halutaan hyödyntää sähköverkkojen kunnossapidossa, kannattaa käyttöönotto jakaa kolmeen vaiheeseen.
Edistynyt analytiikka on nopeasti nousemassa keskeiseksi työkaluksi sähköverkkoyhtiöiden kunnossapidon, suunnittelun ja investointien hallinnassa. Millaista potentiaalia muuntamoanalytiikka tarjoaa sähköverkkojen kustannustehokkaalle kunnossapidolle?
Sähkövarastot, digitalisaatio, energiantuotannon hajautuminen ja kasvava sähkönkulutus vaativat älykkäämpiä tapoja hallita verkon kunnossapitoa ja investointeja.
Muuntamoanalytiikka tarjoaa tähän konkreettisen ratkaisun. Muuntamoanalytiikan avulla voidaan hyödyntää muuntamodataa päätöksenteon tukena ja tehostaa koko verkon toimintaa.
"Muuntamoanalytiikka viittaa muuntamoista ja sähköverkon laitteista kerättävän mittaus- ja toimintadatan hyödyntämiseen analytiikan ja tekoälyn avulla."
Tavoitteena on ymmärtää laitteiden kuntoa, kuormitusta ja käyttöikää paremmin kuin perinteisten huoltokäytäntöjen avulla.
Muuntamoanalytiikan avulla voidaan tunnistaa muun muassa ylikuormitustilanteet, muuntajien lämpötilapoikkeamat, sähkönlaadun ongelmat sekä verkon riskialueet ennen häiriöiden syntymistä.
Kuva 1. Muuntamoanalytiikan hyödyt. Muuntamosta saatujen tietojen perusteella voidaan siirtyä ennakoivaan kunnossapitoon, jossa huoltotoimet kohdistetaan sinne, missä niitä todella tarvitaan. Tämä vähentää häiriötilanteita ja pienentää kunnossapitokustannuksia.
Sähköverkkojen toimintaympäristö on muuttunut nopeasti. Uusiutuvan energian tuotanto, sähköautojen latausverkostot ja sähkölämmitykseen siirtyminen kuormittavat verkkoa epätasaisesti. Tämä tekee verkon hallinnasta entistä monimutkaisempaa.
Muuntamoanalytiikka on avain, mutta sen rinnalla tarvitaan ymmärrystä siitä, mitä data kertoo ja miten se muutetaan toiminnaksi.
Ilman tarkkaa data-analytiikkaa päätöksiä joudutaan edelleen tekemään keskiarvoihin perustuen, vaikka todellinen käyttö vaihtelee huomattavasti alueittain ja jopa yksittäisten muuntamoiden välillä.
Muuntamoanalytiikka mahdollistaa tarkan näkyvyyden siihen, mitä verkossa todella tapahtuu – reaaliaikaisesti ja paikallisesti.
Analytiikan avulla voidaan tunnistaa muuntamot, jotka ovat riskialttiita vikaantumiselle. Näin huoltoresurssit voidaan kohdistaa oikein. Sen sijaan, että huoltoa tehdään aikataulun mukaan, sitä tehdään todelliseen tarpeeseen perustuen.
Datan avulla nähdään, mitkä alueet ovat kasvussa ja missä kuormitus kasvaa. Tämä auttaa tekemään tarkempia päätöksiä uusista investoinneista, kaapeliurakoinneista ja verkon kapasiteetin laajennuksista.
Muuntamoanalytiikka mahdollistaa häiriöiden ja jännitevaihteluiden tunnistamisen nopeasti. Tämä näkyy suoraan loppuasiakkaalle parantuneena sähköverkon laatuna ja toimitusvarmuutena.
Haluatko keskustella muuntamoanalytiikkaan liittyvistä mahdollisuuksista tarkemmin? Haluatko kuulla lisää käytännön esimerkkejä?
Voit ottaa minuun yhteyttä puhelimitse +358 400 164 261 tai lähettämällä sähköpostia marko.juntunen@advian.fi.
Vaihe 1: Datakartoitus ja lähtötilanteen analyysi
Aluksi selvitetään, mitä tietoa muuntamoista ja sähköverkon laitteista jo kerätään ja missä muodossa data on.
Vaihe 2: Analytiikkamallin rakentaminen
Datan pohjalta kehitetään malli, joka tunnistaa poikkeamat ja riski-indikaattorit. Käytössä voivat olla mm. tekoälypohjaiset luokittelijat ja ennustemallit.
Vaihe 3: Tulosten visualisointi ja toimintaan vieminen
Tulokset esitetään käyttöliittymässä, josta kunnossapidon ja suunnittelun henkilöstö voi tehdä päätöksiä. Tavoitteena on, että analytiikka tukee päivittäistä työtä – ei lisää sen monimutkaisuutta.
Muuntamoanalytiikan avulla voidaan parantaa verkon luotettavuutta, tehostaa kunnossapitoa ja tehdä älykkäämpiä investointeja. Kun muuntamoanalytiikkaa kehitetään edelleen, voidaan päästä tilanteeseen, jossa verkko reagoi automaattisesti vikatilanteisiin ja optimoi kuormitusta reaaliaikaisesti.
Onnistunut muuntamoanalytiikka ei ole kuitenkaan vain tekninen ratkaisu. Täyden potentiaalin muuntamoanalytiikka on strateginen päätös. Jotta analytiikasta saadaan kaikki hyöty irti, tarvitaan sekä data-alusta että organisaation sitoutuminen tiedolla johtamiseen.
Me Advianilla olemme kehittäneet muuntamoanalytiikkaa hyödyntäviä kustannustehokkaita, etäohjattavia ja skaalautuvia ratkaisuja yhteistyössä sähköverkkoyhtiöiden kanssa.
Yhdistimme datan hallinnan, koneoppimisen ja energiatoimialan asiantuntemuksen yhdeksi asiakkaalle helpostikäyttöönotettavaksi palvelukokonaisuudeksi.
Kehittämämme muuntamoanalyytikan mahdollistavan laitteen asennus onnistuu helposti retrofitinä suoraan muuntamoon. Mikäli ratkaisu kiinnostaa sinua, katso tallenne tietoiskustamme ja tutustu muuntamoanalytiikkaratkaisuumme tarkemmin.
Asennuksen jälkeen laitteen sensorit alkavat keräämään tarvittavan datan muuntamoanalytiikkaa varten. Laitteen avulla reaaliaikaista muuntamokohtaista sensoridataa voidaan kerätä tarpeen mukaan ja luoda datan pohjalta erilaisia hälytyksiä, esimerkiksi:
Laitteessa on vakiona 6 sensoripaikkaa (I/O) ja se on laajennettavissa asiakaskohtaisesti 14 sensoripaikkaan. Laite on näppärästi etäohjattavissa.
Edistyneen analytiikan soveltaminen arjessa antaa sähköverkkoyhtiöille paremmat mahdollisuudet toimia tehokkaasti, ennakoivasti ja vastuullisesti. Muuntamoanalytiikka ja sen tehokas hyödyntäminen on ehdottomasti tärkeä osa tätä kokonaisuutta.
Muuntamoista kannattaa alkaa keräämään reaaliaikaista dataa viimeistään nyt. Mutta miten kannattaisi aloittaa? Me autamme sinua näiden pohdintojen äärellä.
Ota yhteyttä ja mietitään yhdessä, miten muuntamoanalytiikan mahdollisuudet valjastetaan osaksi liiketoimintaasi, millaisia käyttötapauksia olisi mahdollista toteuttaa ja millaisia haasteita saattaisimme kohdata.
Projekti ei olisi onnistunut ilman Advianin osaajia.
Tiedolla johtamisen maturiteettimalli auttaa tunnistamaan riskejä ja hyödyntämään omia vahvuuksia
Rakentamamme tiedolla johtamisen maturiteettimalli mittaa tiedolla johtamisen kypsyyttä kaikkiaan viidellätoista mittarilla. Mittarit on jaettu kolmeen kategoriaan, jotka osin menevät myös päällekkäin.