随着先进的可再生能源技术的发展，能源分配的方式正在发生革命性的转变。
然而，伴随这些进步而来的是挑战，从多样化的基础设施到预测性维护的基本需求。
本文将探讨这一领域的复杂性，并深入研究LwM2M等开放协议在释放基于物联网的预测性维护的全部潜力方面的作用。
开发智能电网物联网应用的挑战
实施的DSO（配电系统运营商）模式将最大限度地整合可再生能源，加速经济脱碳，为客户带来更高的效益。
智能电网在这一转型中发挥着至关重要的作用，其采用了先进的计量基础设施、负载控制开关、智能电器、可再生能源和节能技术等各种措施。
然而，这一进展并非没有挑战。智能电网面临着基础设施、设备和协议多样化，以及对其功能的零散知识等方面的障碍。此外，快速变化的物联网标准和协议市场进一步增加了复杂性。
为了确保智能电网物联网应用的成功，对真正智能基础设施管理的需求变得显而易见。预测性维护有助于确定现场设备状况，以便及时维护，这已成为满足对高效正常运行时间和快速服务反应日益增长的需求的关键要求。
构建基于物联网的预测性维护需求
能源公用事业企业需要一个全面的解决方案来克服挑战，并充分利用基于物联网的预测性维护的全部潜力。
解决方案应包括：
- 无缝和安全的过程远程固件通过空中更新(FOTA)到物联网设备
- 安全且简化的设备配置
- 广泛的设备引导功能
- 多组件OTA更新
- 具有实时健康监控功能的强大设备群管理
- 支持端到端生命周期管理的物联网运营中心
- 业务逻辑自动化能力
- 与现有基础设施的必要集成
实施这样一个全面的解决方案使能源公用事业企业能够释放其运营的全部潜力。其使企业能够优化设备正常运行时间，显著降低维护成本，并将整体运营绩效提升到新的高度。
另一方面，忽视基于物联网的预测性维护可能会产生严重的影响。这可能会导致不遵守法律法规、增加基础设施维护成本，并削弱其竞争优势。此外，如果实施不正确，可能会导致供应商锁定的封闭解决方案，从而没有为现有设备提供创新建议的空间，并且整个设备群缺乏统一性。
哪些物联网数据可用于预测性维护?
在智能电网预测维护用例中，LWM2M在跟踪基本遥测和设备数据方面发挥着至关重要的作用，包括实时能耗、电能质量参数、设备运行状况和状态、故障日志、负载概况和储能系统的电池运行状况。
公用事业企业可以通过收集和分析这些数据来实施主动维护策略。机器学习算法可以识别潜在的设备故障，使公用事业企业能够主动安排维护活动，最大限度地减少停机时间，降低维修成本并优化整体智能电网性能。
架构示例
智能电网物联网项目的一个实际示例涉及集成功能有限的传统设备和新的LwM2M设备，提供完整的功能。LwM2M可实现无缝互操作性和设备管理，并与应用支持层集成。与HES集成可实现远程监控、预测性维护和优化能源资产性能，从而通过主动故障检测和高效能源利用来减少停机时间，并增强客户体验。
这种综合解决方案的主要优势包括：
- 全面了解设备可用性和服务质量
- 设备状况的个体评估和总体分析
- 网络和应用因素分析
- 对设备执行操作
- 利用可重复使用的组件
- 每层扩展的灵活性
凭借这些优势，该解决方案使能源公用事业企业能够增强设备管理、优化运营并提高整个基础设施的效率。
总结
总之，基于物联网的预测性维护，由LwM2M等开放协议提供支持，为能源行业决策者提供了变革的机会。采用主动维护策略可以优化效率、降低成本并提高可持续性。
采用这种方法使公用事业企业能够巩固其作为更绿色、有弹性的能源生态系统先驱的地位。
