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如何利用高精度数据提高资产可追溯性

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作为Locusview的电力行业专家,Bob实施并支持公司在电力市场的战略扩张。一个有着广泛背景的工程师…

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本文是《增强数字效用- 2022年9月特刊》的一部分,点击这里了解更多

自2007年以来,联邦政府已投资近智能电网技术投资80亿美元.随着去年里程碑式的1.2万亿美元基础设施投资和就业法案的通过,这一数字预计将大幅增长。新的资金可能会集中在通过安装智能设备、当前监测设备和智能开关来优化能源输送系统,以及利用监测数据来优化能源效率。

变压器、开关设备、断路器、电容器、稳压器和智能电表都依赖于技术来控制、监测和通信潮流。产生大量的数据用于跟踪能源使用,并将数据传输回公用事业,并通过ADMS或其他操作系统管理能源概况。

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然而,这些设备及其产生的数据可能面临网络安全威胁和操作效率的风险。在制造过程中,可能会引入恶意软件或不合格的硬件,潜在地影响这些设备的控制、访问和可用性。

公用事业公司如何加强他们的系统以抵御这些威胁?

识别和评估弱点

首先,必须识别公用事业网络中的任何弱点,并分析未经授权访问的潜在影响。

例如,恶意软件可以用来破坏电力分配和传输系统,造成长时间的停电和重大的社会经济损失。个人或金融消费者数据被盗可能会发生,数据中心或军事地点等敏感地点的识别可能会受到威胁。

信任的问题

这些日益增长的担忧导致公用事业公司在设备和资产获取过程中投入额外的资源。关键是要确保每个部件都是由可信的制造商制造和组装的。

不合格的材料可能会导致资产过早失效,导致服务中断,暴露电力网络中的漏洞,这可能会增加网络攻击的风险。

在日常维护和维修工作中,通常会发现材料、工艺和其他质量控制方面的缺陷。如果发现了系统性的产品或质量问题,公用事业公司必须测试或更换来自同一制造商生产批次的类似资产,由于缺乏资产可追溯性数据,机组人员和承包商无法定位这些项目。相反,他们被迫依赖不准确或不完整的数据或猜测。

公用事业公司有一个额外的动机来跟踪单个部件的制造和组装:新的联邦政府要求用于购买或获得在美国生产的货物,其中包括公用事业分配和传输设备。

时机问题

在新的基础设施构建开始时,捕获资产可跟踪性数据是最关键的。

在资产安装期间,公用事业公司必须能够识别投入服务的每个资产的特定制造和原产地数据。先进的数字化施工技术可以使这一过程自动化,而无需手动记录数据。使用扫描技术可以大大增强现场用户在安装点捕获高保真数据的能力,从而确保在单一过程中无缝收集资产、位置和技术数据。这种技术的另一个优点是能够在多个后台应用程序中填充资产数据,减轻了多个数据传递的需求,并消除了数据输入错误和延迟。

树立新的行业标准

公用事业公司和输配电设备制造商必须就管理、跟踪和报告生产和交付给美国公用事业公司的公用事业设备的方法进行合作。他们必须制定流程来准确跟踪已安装设备的位置,以便在制造商发出召回通知或在这些设备中检测到恶意组件或软件时,能够快速定位并更换这些设备。

实现这一目标最有效的方法之一是建立一个条码定义的行业标准它可以被整合到电力分配和传输系统中使用的所有设备和用品中。

目前,大多数公用事业公司和制造商使用由IEEE、ASTM等知名组织建立的产品特定数据标准,为他们提供的每个产品提供详细的技术数据表。此外,每个制造商可以在其产品上应用条形码,以满足他们自己的库存、生产和运输要求。这些条形码都是在没有使用任何行业标准的情况下创建的。

为了实现资产可追溯性,公用事业公司和制造商将需要标准化信息,如制造商名称、生产或批号、生产日期、设施和组装细节或原产国。通过包含这些详细信息,公用事业公司可以快速识别可能会被召回的已安装资产的位置,降低风险并改进资产管理程序。

最近,一家多州燃气公用事业公司接到通知,在塑料配件的特定生产中存在制造缺陷。由于该公司实施了标准化的资产可追溯条形码,该公司能够定位所有召回的2英寸塑料t恤,并在以前的方法所花费的时间的一小部分内完成了所有所需的更换工作。

在使用资产可追溯条形码标准之前,公用事业公司将面临广泛的研究工作,以确定在一系列工作订单完成日期内所有2英寸塑料三通的安装。一旦这些潜在的缺陷产品被发现,公用事业公司将需要挖掘所有这些地点,以确认是否安装了召回的塑料t恤。这将导致大量的劳动力和材料成本,并对客户满意度产生重大影响。

随着国家推进发电脱碳,扩大电网以支持加热和烹饪电气化的过渡,并推动电动汽车的发展,重建和扩大电力基础设施的需求是至关重要的。为了支持电力基础设施的空前增长,制造商将被迫扩大生产能力,可能会将供应链的某些方面分包出去,并将原材料需求外包出去。这种供应链来源的快速扩张可能会影响整个北美电力公用事业公司使用的产品的整体质量。

这些快速的变化将加速公用事业公司维护健壮的资产可追溯性程序的需求。这些程序中最成功的将基于在安装时以数字方式捕获的高保真资产数据。

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