在快速發展的能源領域，智能電網物聯網應用正在推動一場深刻的變革，邁向更綠色、更可持續的未來。
隨著*的可再生能源技術的發展，能源分配的方式正在發生革命性的轉變。
然而，伴隨這些進步而來的是挑戰，從多樣化的基礎設施到預測性維護的基本需求。
本文將探討這一領域的復雜性，并深入研究LwM2M等開放協議在釋放基于物聯網的預測性維護的全部潛力方面的作用。
開發智能電網物聯網應用的挑戰
實施的DSO(配電系統運營商)模式將最大限度地整合可再生能源，加速經濟脫碳，為客戶帶來更高的效益。
智能電網在這一轉型中發揮著至關重要的作用，其采用了*的計量基礎設施、負載控制開關、智能電器、可再生能源和節能技術等各種措施。
然而，這一進展并非沒有挑戰。智能電網面臨著基礎設施、設備和協議多樣化，以及對其功能的零散知識等方面的障礙。此外，快速變化的物聯網標準和協議市場進一步增加了復雜性。
為了確保智能電網物聯網應用的成功，對真正智能基礎設施管理的需求變得顯而易見。預測性維護有助于確定現場設備狀況，以便及時維護，這已成為滿足對高效正常運行時間和快速服務反應日益增長的需求的關鍵要求。
構建基于物聯網的預測性維護需求
能源公用事業企業需要一個全面的解決方案來克服挑戰，并充分利用基于物聯網的預測性維護的全部潛力。
解決方案應包括：
無縫和安全的過程遠程固件通過空中更新(FOTA)到物聯網設備
安全且簡化的設備配置
廣泛的設備引導功能
多組件OTA更新
具有實時健康監控功能的強大設備群管理
支持端到端生命周期管理的物聯網運營中心
業務邏輯自動化能力
與現有基礎設施的必要集成
實施這樣一個全面的解決方案使能源公用事業企業能夠釋放其運營的全部潛力。其使企業能夠優化設備正常運行時間，顯著降低維護成本，并將整體運營績效提升到新的高度。
另一方面，忽視基于物聯網的預測性維護可能會產生嚴重的影響。這可能會導致不遵守法律法規、增加基礎設施維護成本，并削弱其競爭優勢。此外，如果實施不正確，可能會導致供應商鎖定的封閉解決方案，從而沒有為現有設備提供創新建議的空間，并且整個設備群缺乏統一性。
哪些物聯網數據可用于預測性維護?
在智能電網預測維護用例中，LWM2M在跟蹤基本遙測和設備數據方面發揮著至關重要的作用，包括實時能耗、電能質量參數、設備運行狀況和狀態、故障日志、負載概況和儲能系統的電池運行狀況。
公用事業企業可以通過收集和分析這些數據來實施主動維護策略。機器學習算法可以識別潛在的設備故障，使公用事業企業能夠主動安排維護活動，最大限度地減少停機時間，降低維修成本并優化整體智能電網性能。
架構示例
智能電網物聯網項目的一個實際示例涉及集成功能有限的傳統設備和新的LwM2M設備，提供完整的功能。LwM2M可實現無縫互操作性和設備管理，并與應用支持層集成。與HES集成可實現遠程監控、預測性維護和優化能源資產性能，從而通過主動故障檢測和高效能源利用來減少停機時間，并增強客戶體驗。
這種綜合解決方案的主要優勢包括：
全面了解設備可用性和服務質量
設備狀況的個體評估和總體分析
網絡和應用因素分析
對設備執行操作
利用可重復使用的組件
每層擴展的靈活性
憑借這些優勢，該解決方案使能源公用事業企業能夠增強設備管理、優化運營并提高整個基礎設施的效率。
總結
總之，基于物聯網的預測性維護，由LwM2M等開放協議提供支持，為能源行業決策者提供了變革的機會。采用主動維護策略可以優化效率、降低成本并提高可持續性。
采用這種方法使公用事業企業能夠鞏固其作為更綠色、有彈性的能源生態系統先驅的地位。
