Архитектура_цифрового_двойника_3_слайда (1)

1.

Архитектура цифрового двойника
Единая модель распределительной электрической сети + аналитика и AI для раннего выявления отклонений
SCADA / АСУТП
GIS
телеметрия,
состояния
EAM / ТОиР
топология,
геометрия
ремонты,
дефекты
История событий
аварии,
отключения
Доп. данные
РЗА, погода,
журналы — уточнить
DATA INTEGRATION LAYER
API / ETL / Streaming • контроль качества • нормализация • единые идентификаторы объектов
DIGITAL TWIN CORE — ЕДИНАЯ МОДЕЛЬ ОБЪЕКТОВ
Подстанции • линии • трансформаторы • выключатели • кабели • связи • текущее и историческое состояние
ANALYTICS
AI / ML
История • тренды • KPI • сценарный анализ
Anomaly Detection • прогноз риска • ранние сигналы
ЧЕЛОВЕК — ИНЖЕНЕР / ДИСПЕТЧЕР
AI обнаруживает и объясняет → человек принимает эксплуатационное решение
Цифровой двойник инженерной инфраструктуры | Пилот: распределительные электрические сети
DECISION SUPPORT
Dashboard • alerts • risk map • рекомендации

2.

Как работает архитектура
Логика движения данных: от физического объекта до эксплуатационного решения
1. СБОР И ОБЪЕДИНЕНИЕ ДАННЫХ
• Получение данных из существующих систем
• Сопоставление одного физического объекта
между SCADA, GIS и EAM
• Контроль полноты, качества и временной
согласованности
Результат:
единая достоверная модель объектов
2. ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК +
АНАЛИТИКА
• Топология и связи объектов
• Dashboard состояния сети
• Текущее состояние
• Приоритизация объектов по риску
• История эксплуатации и событий
• Уведомления об аномалиях
• Тренды и сценарии
• Рекомендации для проверки
• AI выявляет аномальные режимы и формирует
оценку риска
• Фиксация реакции персонала
Результат:
ранние сигналы и объяснение факторов риска
АРХИТЕКТУРНЫЙ ПРИНЦИП
Сначала единые данные и цифровая модель → затем AI → затем изменение эксплуатационного процесса
Цифровой двойник инженерной инфраструктуры | Пилот: распределительные электрические сети
3. ПОДДЕРЖКА РЕШЕНИЙ
Результат:
инженер / диспетчер принимает решение

3.

Этапы реализации пилота: 0–90 дней
Цель пилота — проверить, позволяет ли объединение топологии, эксплуатационных данных и истории раньше выявлять отклонения и потенциальные риски
0–30 ДНЕЙ
АУДИТ И ОСНОВА
31–60 ДНЕЙ
ПОСТРОЕНИЕ MVP
• выбрать участок пилота
61–90 ДНЕЙ
ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗЫ
• создать цифровую модель участка
• запустить MVP
• аудит источников и качества данных
• объединить историю событий
• проверить на исторических событиях
• определить baseline
• подключить / импортировать телеметрию
• тестировать ранние сигналы
• единая модель объектов
• подготовить данные для AI
• сравнить с baseline
КОНТРОЛЬНАЯ ТОЧКА 1
Есть данные + baseline + единые объекты
КОНТРОЛЬНАЯ ТОЧКА 2
Digital Twin MVP работает на пилоте
Пилот не должен доказывать весь бизнес-эффект сразу: он должен дешево проверить техническую и эксплуатационную жизнеспособность решения.
КОНТРОЛЬНАЯ ТОЧКА 3
Решение: масштабировать / доработать / остановить