効果的な変圧器の健全性維持のための予知保全

未来学者のレイ・カーツワイルによれば、「21世紀には100年の進歩もない。技術的な飛躍的進歩が続き、理解不能なスピードでエネルギーを生成・消費している今、私たちはタイプ0文明のままでいられるのだろうか？世界エネルギー統計年鑑2017』によれば、世界の電力生産量はなんと24,859TWhである。さらに憂慮すべき数字は、世界全体の年間送配電損失で、総発電量の8％以上を占めて いる。 明らかに、私たちは転換期を迎えている。カルダシェフ尺度で言うなら、エネルギー消費の最適化が急務である。そのための第一歩は、配電網の健全性、特に電力変圧器を厳しくチェックすることだろう。送電網の重要な構成要素である変圧器には有限の寿命があり、メンテナンスや故障の最小化のレベルに応じて寿命が短くなったり長くなったりする。ほとんどの配電会社は、この観点からCAPEXとメンテナンス・コストを考慮しなければならない。一般的に、監視ツールやダッシュボードがないため、効果的なメンテナンス計画を実施するためのKPIを文字通り可視化することは困難である。これは、予期せぬ変圧器の故障によってダウンタイムが発生し、違約金が発生したり、資産寿命が短くなったりすることで、さらに悪化する。今必要なのは、長期的な持続可能性目標を達成しながら、収益にプラスの影響を与える予測データモデリングを活用した効果的な管理システムである。

現在、ユーティリティ企業は、資産の健全性データを調査、特定、分析するツールを手に入れた段階にある。この診断アプローチは、何が問題かを明らかにし、オペレータは過去の経験と推測に基づいて解決策を推定することになる。しかし、過去の変圧器データを活用する、より効果的な方法がある。予知保全の枠組みを導入することで、組織はすぐに、この既存の大量の情報から実用的な洞察を得ることができる。さらに、変圧器全体にセンサーを組み込んでリアルタイム・データを供給すれば、このシステムはよりインテリジェントになる。分析プラットフォームの上に機械学習と人工知能（AI）レイヤーを乗せることで、システムは保守作業を指示し、最適な行動方針を知らせることができる。ユーティリティ企業の25％が、2020年までにメンテナンスコストの削減と資産効率の向上のために、センサーとコグニティブ機能への投資を計画していることは、驚くにはあたらない。IoT主導のスマート・ネットワークに支えられたこのような予知保全モデルは、変圧器の健全性を評価・管理するアプローチを変える可能性がある。故障事象を予測し、メンテナンス、修理、オーバーホール（MRO）活動をスケジューリングすることで、これらの重要な送電網コンポーネントを長期間にわたって最大負荷とエネルギー効率で安全に運用することが可能になる。

このようなソリューションは、クラウドを中心に構築された集中型システムの必要性によって制限され続けるという意見もある。要するに、問題を特定し解決する前に、センサーによって捕捉されたデータは、処理のためにプラットフォームに送信されなければならない。送配電エコシステムにとって重要で、デリケートな資産である変圧器には、中断のない稼働時間を確保するために、問題への迅速な対応が求められます。変圧器のフリートは地理的に広範囲に分散しているため、エッジ・インテリジェンスはこのトポロジーを効果的に利用するための論理的なソリューションです。フォグ・コンピューティングに基づくこのようなソリューションは、データ処理と分析をIIoTの物理的コンポーネントの近くに拡張することができる。大量のデータを遠くの集中型クラウドに中継して処理するのではなく、エッジ・デバイスに近接して処理することで、待ち時間を最小限に抑えることができる。その結果、パフォーマンスが向上し、障害発生時の応答時間が短縮され、より説得力のある保守・運用戦略が実現する。このような全体的なアプローチは、数秒でも計画的で機敏な対応と機器の重大な故障の違いを意味するかもしれない変圧器の場合、ますます適切になってきている。