변압기 위험 검토와 고장 조사

북미의 한 전력회사는 수요 변화와 노후 설비에 대응하기 위해 위험에 근거한 자산 관리를 추진했습니다. 네트워크 전체의 위험을 파악하고 유지보수 및 투자 순서를 정하려면 설비 상태와 과거 판단을 함께 볼 수 있어야 했습니다. 그러나 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있었고 같은 사건의 정보가 서로 다르기도 했습니다.

설비와 주변 환경의 디지털 트윈

지리 및 기상 정보, 조사와 유지보수 기록, 정전 사건, 설비 상세 정보 등 9개 시스템의 데이터를 통합했습니다. GIS는 설비 위치의 기준 정보이며, 센서, 환경, 정전 데이터와 SAP의 작업 관리 및 점검 기록이 이를 보완합니다. 도체, 변압기와 스위치뿐 아니라 각 설비가 놓인 주변 환경까지 연결했습니다.

모델은 데이터 불일치도 찾아냅니다. 예를 들어 서로 다른 운영 시스템이 같은 정전의 원인을 다르게 기록하면 해당 필드를 경고로 제시해 수정하도록 합니다.

경고에서 조사와 조치까지

Workshop 애플리케이션은 전반적인 추세와 개별 정전 사건을 검토할 경고함을 제공합니다. 사용자는 내장 객체 뷰와 지도를 통해 애플리케이션 안에서 조사를 이어 갑니다. 케이블 단선이나 변압기 과부하를 조사할 때 설비 이력과 환경 조건을 함께 확인하며, 판단과 그 근거를 쓰기 기능으로 기록합니다.

축적한 조사 및 조치 기록은 위험 모델의 추세 분석, 일정 수립과 자본 지출 우선순위 결정에 사용합니다. 설비 건전성 점수를 계산하고 미래 문제를 예측하는 모델은 이 사례에서 계획한 후속 확장입니다.

이 사례의 결과

• 검토와 예방 정비에 사용할 고위험 변압기 목록을 사전에 만들었습니다.
• 과부하 변압기를 식별하는 속도가 120배 빨라졌으며, 일 단위로 걸리던 작업을 시간 단위로 줄였습니다.
• 설비 건전성 데이터를 통합해 조사에 걸리던 시간을 수시간에서 수분으로 줄였습니다.

경고 검토와 조사 및 코호트 구성 패턴을 함께 사용합니다.