隨著時間的推移，電網企業(yè)除了確保實現電網安全可靠運營的目標，也將越來越多地面臨電網資產管理的挑戰(zhàn)和抉擇，例如：在電網的投資上，如何在可接受的風險以及成本之間取得平衡?如何在維修維護現有設備和更換新設備之間做出抉擇，盡可能使資產保值?在這些問題上更妥善地進行決策，將為企業(yè)帶來不可小覷的經濟效應。因此，領先的電網企業(yè)正逐漸意識到加強資產管理的可觀價值。
基于多來源數據，開展電網資產管理數字化轉型
事實上，隨著電網資產管理的數字化轉型，在資產性能管理 (APM) 和資產投資規(guī)劃 (AIP) 領域，電網企業(yè)的主要挑戰(zhàn)將是理解、關聯(lián)、整合和同步來自多個來源的數據，以形成應用程序之間的無縫數據交換。這些數據來源通常包括以下幾類。
首先，是來自公用事業(yè)企業(yè)資產管理 (EAM)、計算機化維護管理系統(tǒng) (CMMS) 或移動勞動力管理 (MWM) 系統(tǒng)的資產(設備和系統(tǒng))檢查數據。這些數據既可能是離線數據，比如由現場工作人員在完成工作后手動輸入系統(tǒng)的數據，也可能是由系統(tǒng)自動輸入的在線數據。其次，是來自以上這些系統(tǒng)的離線或在線資產測試數據，以及實驗室測試數據，例如變壓器油的定期樣本和實驗室分析結果。
此外，這樣的數據來源還包括來自物聯(lián)網傳感器、ADMS(高級配電管理系統(tǒng))、SCADA 系統(tǒng)等現場資產的實時測量數據和指示器數據，以及來自網絡模型、GIS(地理信息系統(tǒng))、ADMS和 EAM 系統(tǒng)的靜態(tài)資產數據(例如銘牌數據)的離線目錄數據庫?？傊?，必須要在數據的支持下，電網企業(yè)才能夠進行跨越多個時間框架、貫穿整個資產生命周期的資產管理分析。
數字化時代，基于狀態(tài)的預測性維護當逢其時
面對數字化時代的電網資產運營，施耐德電氣認為，依靠專家知識和自制的簡單內部工具展開的、基于時間的計劃性維護往往已經不合時宜，電網企業(yè)應該轉而采用基于多來源數據的循證方法來進行資產管理。利用這樣的新方法，電網企業(yè)可以結合資產健康狀況、可靠性和關鍵性，做出基于風險的決策，還可以引入基于地理空間和運營數據(包括物聯(lián)網數據)的高級分析，同時利用高級風險模型以滿足公用事業(yè)的特有需求。
施耐德電氣建議，電網企業(yè)應該使用標準方法來密切整合上述一系列數據，以便無縫訪問主資產數據庫和資產分析工具。例如，這些數據可用于提升對資產管理的洞察力，如評估資產健康狀況、資產故障的影響以及每項資產的關鍵性。反過來，這些信息還可以幫助公用事業(yè)公司確定所需的維護操作。為了實現價值最大化以及提供一個端到端的流程，這些維護行動需要導出到用戶的 IT 工具中，以便安排、調度和執(zhí)行維護任務。這就需要相關數據在工具之間流動。
在這個過程中，不僅需要輸入數據，還要向其他用例和功能開放數據。然后，主資產數據庫和工具可以使用這些動態(tài)數據來估計資產的健康狀況和關鍵性，然后將這些信息反饋給 ADMS 系統(tǒng)。有關資產健康狀況和關鍵性的信息可以幫助 ADMS 和網絡運營人員就替代運營方案做出更明智的決策，以減輕故障風險。
施耐德電氣建議的這種基于狀態(tài)的預測性維護，可以通過去孤島化的數據提供全面的電網資產可見性。與傳統(tǒng)的基于時間的計劃性維護相比，它可以在成本效益、彈性、可靠性以及可持續(xù)性等多個方面帶來價值提升。
在成本效益方面，由于基于時間的計劃性維護往往導致設備過早或過晚更換及維修，因此基于狀態(tài)的預測性維護可以節(jié)省高達15%的成本。此外，基于狀態(tài)的預測性維護還可以幫助確定維護的優(yōu)先次序，明確需要采取的行動，并延長資產的使用壽命。
而在提升電網的彈性及可靠性方面，基于狀態(tài)的預測性維護通過改善運維，最多可降低 80%的故障風險。而通過降低資產故障風險，運營資產的可用性最多可以提高15%。此外，這一資產管理方法的轉型，還有助于提升可持續(xù)性。公用事業(yè)借此可以實現高達 25% 的資本支出遞延收益，并優(yōu)化資本支出和運營支出。
電網資產管理轉型，從EcoStruxure ™ 電網資產顧問系統(tǒng)開始
那么，電網企業(yè)應如何進行電網資產管理的轉型呢?應對這樣的需求，施耐德電氣的 EcoStruxure ™ 電網資產顧問系統(tǒng)可以與企業(yè)資產管理、移動辦公管理、數字自動化系統(tǒng)及其網絡模型、GIS、ADMS 配合使用，以提供一系列實用的功能。
電網資產工具以及公用事業(yè) EAM、MWM、ADMS、GIS 和數字自動化系統(tǒng)的一種潛在配置
這些功能包括評估資產健康狀況和風險，提供預測性分析，并提供決策支持;為資本投資決策、財務建模和投資組合規(guī)劃提供輔助;可以使用 CIM、網絡模型和主動拓撲數據，以及采用 APM 數據的高級 ADMS 和 GIS 功能;支持資產性能管理和資產投資規(guī)劃功能與 ADMS 和 ArcFM 的本地集成，以快速完成部署，最大程度地利用數據，并通過現場應用程序為工作流程提供支持。
此外，依托這一解決方案，還可以促進電網范圍內的風險管理，綜合考慮系統(tǒng)中的物理風險和環(huán)境風險。同時，該方案還可以提供跨資產生命周期和時間框架的資產決策支持，包括近期響應、中短期可靠性和故障預防，以及長期戰(zhàn)略規(guī)劃。
近期，施耐德電氣推出了題為《價值驅動的電網數據管理指南》的白皮書，通過以下鏈接下載白皮書，獲取以數字化技術提升電網管理與運營性能的更多洞見：
https://download.schneider-electric.com/files?p_Doc_Ref=ECATA_Power_Grid_220402
英文縮寫一覽表：
ADMS——高級配電管理系統(tǒng)
APM——資產性能管理
AIP——資產投資規(guī)劃
EAM——企業(yè)資產管理
CMMS——計算機化維護管理系統(tǒng)
MWM——移動勞動力管理系統(tǒng)
SCADA——監(jiān)管控制和數據采集
GIS——地理信息系統(tǒng)
ArcFM——施耐德電氣的地理信息系統(tǒng)名稱
