Ontology model for risk-based maintenance

Авторы: А.В. Глотов, С.В. Черемисинов, АО «Мобильные ГТЭС», М.В. Щербаков, ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет»

Authors: A.V. Glotov, S.V. Cheremisinov, Mobile Gas Turbine Energy Stations JSC company, M.V. Shcherbakov, Volgograd State Technical University

Ключевые слова: надежность электроснабжения; риск – -ориентированное управление; онтологическая модель ; интеллектуальная платформа; фабрика данных.

Keywords: power supply reliability; risk-based management; ontological model; intelligent platform; data factory.

Аннотация: Для корректного перехода к работоспособной цифровой модели энергетического предприятия необходимо провести глубокий анализ существующих систем и имеющихся научных и технических данных. В статье предложена онтологическая модель риск-ориентированного управления техническим состоянием технологического оборудования (на примере малой генерации - АО «Мобильные ГТЭС») как результат подготовительного этапа пилотного проекта в рамках ведомственной программы «Единая техническая политика – надежность электроснабжения». Предлагаемая онтологическая модель, включающая основные концепты предметной области, позволяет формировать требования для создания систем предиктивного анализа работы основного технологического оборудования для широкого круга потребителей на примере газотурбинного оборудования МГТЭС.

Abstract: Digital transformation of energy companies requires deep analysis of existing systems and cutting-edge IT technologies including state of the art research. The article proposes an ontological model for risk-based management of technological equipment using as an example of turbine generators of the Mobile Gas Turbine Energy Stations JSC company. The ontology is a result of the kickoff stage of the pilot project under the Federal program “Unified Technical Policy - Power Supply Reliability”.
The proposed ontological model, which includes the main domain concepts, allows creating requirements for predictive analytics systems as a part of risk-based management and predictive maintenance for the wide range of generation and grid equipment.