Asset Performance Management application for power system condition monitoring in an Internet of Things platform

Loading...
Thumbnail Image
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Sähkötekniikan korkeakoulu | Master's thesis
Date
2019-05-06
Department
Major/Subject
Sähköenergiatekniikka
Mcode
ELEC3024
Degree programme
AEE - Master’s Programme in Automation and Electrical Engineering (TS2013)
Language
en
Pages
96
Series
Abstract
Fingrid is making the transition from time-based maintenance to condition-based maintenance in order to increase the cost-efficiency of substation asset condition management and to prevent equipment failures. Digitalization improves real-time visibility to asset condition as Fingrid is developing an Internet of Things (IoT) concept for online asset condition monitoring. The objective of this Thesis was to specify Fingrid's requirements for asset condition data visualization in an Asset Performance Management (APM) application. A secondary objective was to document Fingrid's IoT concept and existing condition monitoring practices. Asset maintenance strategies, digitalization and Internet of Things were discussed as a background. For the IoT data of switchgear, simple illustrations of dashboards were drawn to show how the data could be visualized in an APM application. Regarding power transformers, the necessary basic elements for condition data visualization were reviewed. Specifications for visualization of all the available condition data were listed in Appendices. Online condition monitoring is currently concentrated on switchgear, power transformers and substation buildings. The IoT solution for switchgear consists of low-cost sensor units installed in switchgear control cabinets and bay marshalling cabinets. Power transformers are equipped with online DGA (Dissolved Gas Analysis) instruments which is a well-established practice. In substation buildings, the climate is monitored with low-cost IoT sensors. The conclusion of the study was that there are two types of condition data that determine Fingrid's requirements for data visualization in an APM application: time series data and event data. Monitoring of continuous processes produces a large amount of continuous time series data. A tool with efficient functionalities for time series data presentation and analysis is needed. Switchgear operations and oil sampling produce event data that require visualization in forms of data reporting and special analyses. The amount of event data is small even though it will increase due to IoT.

Fingrid on siirtymässä aikaperusteisesta sähköasemien kunnossapidosta kuntoperusteiseen kunnossapitoon kustannustehokkuuden parantamiseksi ja laitevikojen ennalta ehkäisemiseksi. Reaaliaikaista näkyvyyttä omaisuuden kuntoon parannetaan kehittämällä "Esineiden Internet" (\textit{engl. Internet of Things, IoT}) -konsepti omaisuuden käytönaikaiseen kunnonvalvontaan. Tämän diplomityön tavoitteena oli laatia määrittelyt kunnonvalvontadatan visualisoinnille omaisuuden kunnonvalvontajärjestelmässä. Toisena tavoitteena oli dokumentoida Fingridin IoT-konsepti ja käytössä olevat perinteiset kunnonvalvontamenetelmät. Taustana työlle esiteltiin omaisuuden kunnonhallintamalleja, digitalisaatiota ja Esineiden Internetiä. Kytkinlaitteiden IoT-datan visualisoinnin tarpeiden hahmottamiseksi laadittiin luonnoksia kunnonvalvontajärjestelmän näkymistä. Muuntajien kunnonvalvonnan tarpeelliset osa-alueet kunnonvalvontajärjestelmässä käytiin läpi käytössä olevia ratkaisuja tutkimalla. Määrittelyt kaiken käytettävissä olevan kunnonvalvontadatan visualisoinnille listattiin työn liitteissä. Käytönaikainen kunnonvalvonta keskittyy tällä hetkellä kytkinlaitteisiin, muuntajiin ja sähköasemarakennuksiin. Kytkinlaitteiden IoT-ratkaisu koostuu kytkinlaitteen ohjainkaappiin sekä kytkinkentän jakokaappiin asennetuista kustannustehokkaista sensoriyksiköistä. Muuntajat on varustettu jatkuva-aikaisella vikakaasujen seurannalla, mikä on toimivaksi todettu ja vakiintunut kunnonvalvontamenetelmä. Asemarakennusten olosuhteita valvotaan huoneisiin sijoitetuilla IoT-sensoriyksiköillä. Työn johtopäätöksenä voidaan todeta kunnonvalvontadatan jakaantuvan pääasiassa kahteen muotoon, jotka määrittelevät Fingridin tarpeet kunnonvalvontajärjestelmälle. Jatkuva-aikaisten prosessien valvonta tuottaa suuren määrän jatkuvaa aikasarjadataa, minkä vuoksi tehokkaat työkalut aikasarjadatan esittämiselle ovat tarpeen. Kytkinlaitteiden ohjaukset ja muuntajien öljynäytteet puolestaan tuottavat tapahtumaperusteista dataa, jonka visualisointi muistuttaa datan raportointimenetelmiä. Tarvitaan erilaisia datan esitystapoja ja mukautettuja analysointimenetelmiä. Tapahtumadatan määrä on pieni siitä huolimatta, että sen määrä kasvaa huomattavasti IoT:n myötä.
Description
Supervisor
Lehtonen, Matti
Thesis advisor
Tammi, Juhani
Keywords
IoT, Internet of Things, condition monitoring, Switchgear, asset performance management, data visualization
Other note
Citation