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전통적인 예방 유지보수 작업은 더 이상 사용되지 않고 있으며, 전기 유틸리티는 재정적 제약으로 인해 고장 중심으로 변화하고 있습니다. 일부 배전 장비가 열악해지기 시작하면, 간헐적인 초기 결함이 발생하여 시스템 내에 며칠에서 몇 개월까지 지속됩니다. 전력 배전 시스템의 장비 고장은 품질 좋은 전력을 신뢰할 수 있게 공급하는 데 직접적 또는 간접적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 특정 고장은 서비스 중단을 초래할 수 있습니다. 초기 배전 결함을 감지하고 그 원인을 찾아낼 수 있는 저비용, 자동화된 실시간 접근 방식에 대한 유틸리티 산업의 관심이 큽니다. 이 논문은 배전 시스템에 적용하기 위해 개발 중인 전문가 시스템 기반 초기 고장 검출 및 예측 유지보수(FDPM) 시스템에 대해 논의합니다. FDPM 시스템은 전문가 시스템 엔진, 지식 기반, 배전 장비의 노화에 대한 수학적 및 신경망 모델, 역사적 측정 데이터베이스, 배전 상태 추정기, 결함 및 장애 이벤트 위치 파악기, 배전 시스템 상호 연결 지도 등을 포함합니다. FDPM 시스템은 초기 장애를 감지하고 장애 유형을 분류하며 초기 행동의 원인을 파악합니다. 만약 원인이 FDPM 시스템으로 관찰되던 구성 요소 중 하나라면, 배전 시스템 구성 요소의 무결성을 평가하고 유지보수 필요성을 예측합니다.
K.L. Butler (월) 이 질문을 연구했습니다.