УДК 621.315.3:621.316.99
DOI: 10.36871/26189976.2026.06-3.009
Авторы
Эльмира Рашитовна Закирова,
Казанский государственный энергетический университет, Казань, Россия
Аннотация
В статье анализируются основные аспекты создания и практического использования интеллектуальной системы, которая отслеживает состояние кабельных линий на электростанциях и заранее прогнозирует возможные аварии. Всё это реализовано с помощью искусственных нейронных сетей.
Авторы убедительно показывают, почему стоит отказаться от традиционной периодической диагностики и перейти к постоянному интеллектуальному мониторингу. Такой подход позволяет вовремя заметить первые признаки развивающихся дефектов ещё до того, как они приведут к полному отказу оборудования.
Особый акцент сделан на ключевых диагностических параметрах кабелей: температурном режиме, токовой нагрузке, качестве изоляции, появлении частичных разрядов, изменениях электрических характеристик, а также воздействии внешних помех.
В работе подчёркивается, что нейронные сети отлично справляются с обработкой огромных объёмов эксплуатационных данных. Они находят скрытые закономерности в процессе старения изоляции, дают возможность точно оценить остаточный ресурс линии и вовремя формируют сигналы предупреждения для персонала.
В итоге делается вывод, что подобные интеллектуальные системы мониторинга способны существенно повысить надёжность работы электростанций, заметно снизить количество аварий и позволить перейти от планового ремонта к настоящему предиктивному обслуживанию всей кабельной инфраструктуры.
Ключевые слова
кабельные линии
электрические станции
искусственные нейронные сети
интеллектуальный мониторинг
аварийные состояния
прогнозирование отказов
частичные разряды
Список литературы
[1] Бадёр М.П. Современные технологии для перехода к интеллектуальным системам электроснабжения // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. — 2013. — № 2 (50). — С. 86–92.
[2] Воротницкий В.Э., Могиленко А.В. Снижение потерь электроэнергии в распределительных электрических сетях // Библиотечка электротехника. — 2021. — № 11-12 (275-276). — С. 1–136.
[3] Гатауллин А.М., Гавриленко А.Н., Писковацкий Ю.В. Обзор современных методов защиты и диагностики состояния интеллектуальных систем электроснабжения // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. — 2025. — Т. 27. — № 4. — С. 3–29.
[4] Давыдова А.В. Полумарковский анализ сети электроснабжения метрополитена и ее подсистемы учета // Научно-техническая конференция Санкт-Петербургского НТО РЭС им. А.С. Попова, посвященная Дню радио. — 2023. — № 1 (78). — С. 329–331.
[5] Джинчарадзе А.К., Миль И.А., Левина Л.А. и др. Основные направления развития системы технического регулирования и стандартизации в электроэнергетике РФ // Надежность и безопасность энергетики. — 2014. — № 1 (24). — С. 2–18.
[6] Дробышевский А.А., Герих Ю.В. Исследовательский комитет А3 «Оборудование для магистральных и распределительных электрических сетей» // Энергетика за рубежом. Приложение к журналу «Энергетик». — 2022. — № 1-2. — С. 48–66.
[7] Илюшин П.В. Перспективы применения и проблемные вопросы интеграции распределенных источников энергии в электрические сети // Библиотечка электротехника. — 2020. — № 8 (260). — С. 1–116.
[8] Лазарев Г. Б., Новаковский А. Н., Воротницкий В. Э. SMART GRID: интеллектуальные сети — технология и применение. Часть 2. Технологии измерения, управления и автоматизации // Библиотечка электротехника. — 2025. — № 2-3 (314-315). — С. 1–176.
[9] Подковальников С.В., Ханаев В.В., Чудинова Л.Ю. и др. Технологические и интеллектуально-цифровые инновации — основа трансформации электроэнергетических систем // Электричество. — 2025. — № 9. — С. 4–21.
[10] Попов В.А. Энергоэффективные сети в умных городах: интеграция IoT для интеллектуального управления энергоснабжением (Smart Grids) // Самоуправление. — 2024. — № 4 (143). — С. 84–87.
