(untitled) (Инновационные технологии, 2026)
В статье рассмотрен метод, служащий для обеспечения непрерывной и надёжной работы силовых трансформаторов, который является одним из ключевых требований современных электрических сетей. Возрастающая сложность энергосистем обуславливает необходимость внедрения инновационных методов мониторинга в режиме реального времени и предиктивного технического обслуживания. В данной работе представлена интеллектуальная система оценки технического состояния трансформаторов на основе технологий Интернета вещей (IoT), объединяющая многоканальный сбор данных с датчиков, беспроводную передачу информации и облачную аналитическую обработку с применением алгоритмов машинного обучения. Предложенная модель осуществляет мониторинг критически важных параметров, включая температуру обмоток, качество трансформаторного масла и уровень вибрации. Анализ данных выполняется с использованием искусственных нейронных сетей (ANN) и метода опорных векторов (SVM), что позволяет динамически определять индекс технического состояния трансформатора. Статистический корреляционный анализ выявил выраженную взаимосвязь между температурными колебаниями, кислотностью масла и процессами деградации изоляции. Экспериментальная проверка модели на данных, полученных в режиме реального времени с подстанций 110/35 кВ, показала прогнозную точность на уровне 97,5 %. Интеграция IoT-ориентированной аналитики в среды SCADA обеспечивает переход к предиктивному обслуживанию, снижает эксплуатационные риски и способствует увеличению срока службы оборудования. Полученные результаты подтверждают практическую реализуемость перехода от традиционных стратегий технического обслуживания к интеллектуальным самодиагностирующимся энергетическим системам.