TRANSITION NUMÉRIQUE - INNOVATION - COMPÉTITIVITÉ

SNCF : Supervision du réseau électrique grâce à l’analyse de données

La SNCF a fait le choix de la plateforme Splunk par Adista pour disposer d’une visibilité totale et prédictive sur ses infrastructures électriques.

Quel était le contexte de départ ?
La SNCF dispose d’une infrastructure d’interconnexion entre l’électricité provenant d’ERDF et sa distribution sur son réseau électrique. 50 systèmes de télésurveillance SENTINEL sont répartis sur le réseau pour collecter différents types de données et superviser cette interconnexion.

Qu’est-ce que SENTINEL ?
SENTINEL (Système d’Enregistrement Numérique Tensions et Intensités Electriques) est un dispositif industriel de télésurveillance des postes de distribution électrique (sous-stations de traction électrique et de signalisation, postes d’énergie des gares…) développé à 100 % par le département de la mesure et des essais, de la direction générale industrielle et ingénierie de SNCF Réseau.

Les algorithmes et traitements réalisés par l’applicatif SENTINEL permettent de disposer d’informations précises et nécessaires pour éviter les incidents et la dégradation anormale des installations, minimiser l’impact des incidents et optimiser la maintenance et l’exploitation…

Ce système est composé de capteurs et de cartes d’acquisition conditionnés sous forme de coffret pour les installations à demeure ou sous forme de valise mobile pour des expertises ponctuelles.

Les données sont mises à disposition, sur une plateforme WEB sécurisée, à différents types de profils utilisateurs (experts techniques, mainteneurs, régulateurs sous-station …), elle permet de :

-visualiser en temps réel les paramètres d’un poste électrique,
-détecter et d’enregistrer les phénomènes perturbateurs,
-surveiller et alerter par le biais de remontée d’alarmes (mail).

SENTINEL est en cours de déploiement sur le RFN avec déjà 57 postes équipés.

Quelle a été la problématique ?
Avant Splunk, la remontée des informations était chronophage ; elle se faisait manuellement et de manière incomplète. La validation de la cohérence était faite de manière aléatoire et échantillonnée. Pour pallier ce manque et fiabiliser le réseau, Adista a déployé une solution d’analyse de données. Explications.

Quels ont été les enjeux ? 
L’enjeu était de fiabiliser ce réseau d’adduction électrique. C’est dans ce contexte que la plateforme Splunk par Adista a été déployée. Une plateforme unique aux enjeux pluriels : 

1 – Disposer d’un monitoring temps réel automatisé / industrialisé des données informatiques (CPU/Mémoire, espace disque, utilisation des disques, etc.) = vérifier que les PC sont bien opérationnels, qu’il n’y a pas d’interruption de service ; et en cas de problème de pouvoir le résoudre plus rapidement grâce à la capacité de recherche et d’investigation qu’offre la plateforme sur les données collectées. 

2 –  Disposer d’un monitoring temps réel des données métiers (tensions, courant, puissance, harmonique…) relevées par le capteur = vérifier la cohérence des données, leur qualité, mais également de s’assurer qu’il n’en manque pas. 

3 – Mettre en place un monitoring pro actif = repérer les séquences problématiques, les analyser, pour pouvoir ensuite les éviter.

4 – S’assurer du respect des normes électriques sur le réseau = vérifier que la tension délivrée sur l’infrastructure est bien conforme pour éviter des défauts électriques engendrant des coûts et des pénalités. 

Quels en sont les avantages ? 

  • Disposer d’une seule plateforme pour répondre à des enjeux différents (supervision informatique, supervision données métier, conformité, maintenance prédictive)
  • Fiabiliser le réseau grâce à une collecte de données continue et automatique, permettant d’identifier/résoudre/anticiper plus rapidement les pannes.
  • Libérer un temps considérable pour les agents qui devaient auparavant passer 2 heures chaque matin à vérifier manuellement la qualité des mesures physiques relevées. 
  • Fournir une couche d’expertise supplémentaire aux agents grâce à la réalisation d’outils statistiques, les aidant dans leur métier et prise de décision.
  • Générer des économies, la maintenance prédictive permettant de ne déclencher les équipes qu’au bon moment.

« Nous avons le plaisir d’accompagner la SNCF dans sa valorisation des données machines. Nous avons travaillé sur des données de supervision d’infrastructures et de communication informatique avec également des éléments de métrologie industrielle – de type « IoT ». Un des premiers succès sur le projet ? Gagner plusieurs heures par jour de validation et de contrôle. Le temps et la qualité gagnés par l’industrialisation du contrôle ont permis d’introduire d’autres succès : les outils et rapports de conformité vont par exemple pouvoir être utilisés dans les négociations avec leurs fournisseurs. » Gautier Papazian, Référent commercial Big Data, Eric Follea, Directeur de la BU Big Data et Jérémy Gautier, Consultant Big Data.

Article réalisé en collaboration avec
Janakan SIVA
Adjoint au chef de la section
SNCF Réseau – Direction Générale Industrielle & Ingénierie
Département de la Mesure & des Essais – Section compatibilité électromagnétique 

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