AI-vođeno prediktivno održavanje koje je dobilo privlačnost

Prediktivno održavanje koje omogućuje umjetna inteligencija (AI) sada postaje ključna komponenta u potrazi za poboljšanom pouzdanošću i isplativošću u energetskoj industriji, a kako se i dalje razvija, tehnika se sve više pojavljuje kao glavna pokretača inovacija i učinkovitosti, navodi se u istraživanju iz Globaldata.

Izvještaj, Prediktivno održavanje na vlasti: Strateška inteligencijanamjerava pružiti uvid u industriju kako prediktivno održavanje pokreće proaktivnu strategiju održavanja i može pružiti učinkovitu proizvodnju energije.

Njegov vrhunski nalaz je da je AI postao ključna inovacija u prediktivnom održavanju električne infrastrukture, postavljene na revoluciju u operacijama u elektranama poboljšavajući predvidljivost nadoknade opreme, optimizirajući raspodjelu resursa i povećavajući ukupnu učinkovitost postrojenja. Globalni podaci vjeruju da ima potencijal smanjiti troškove održavanja za čak 30% i povećati raspoloživost opreme za 20%.

Kombinacijom analitike podataka, strojnog učenja i praćenja u stvarnom vremenu, komunalije sada mogu preciznije predvidjeti budući uvjet njihove opreme, navodi se u izvješću.

Rehaan Shidelar, analitičar moći u Globaldata, rekao je da su razlozi ovog pojačanja jasni. “Nedavni tehnološki trendovi, uključujući digitalnu tehnologiju blizanaca, Internet stvari (IoT) i Edge Computing, sve se više koristi u prediktivnom održavanju”, rekao je. „Ovi napredak dokazuje instrumentaciju u poboljšanju točnosti i učinkovitosti strategija održavanja u cijeloj elektrani.

“Vjetroelektrane i solarni paneli često se nalaze u udaljenom ili oštrom okruženju, što može popraviti i izazovne i skupe”, rekao je Shidelar. “Prediktivno održavanje igra ključnu ulogu u osiguravanju učinkovitog rada, smanjujući tako rizik od neočekivanih kvarova i povezanih troškova.”

Izvještaj je također istaknuo kompanije koje su ponudile ono što su nazivale „sofisticiranim“ rješenjima za prediktivno održavanje energetske industrije. Vodeći naboj bili su Ge Vernova, Siemens i Schneider Electric, dok je također napomenuo da su tvrtke poput E.ON i Enel opremile svoje turbine senzorima za nadzor različitih varijabli, poput temperature, brzine vjetra i izlaza vibracije.

Globaldata kaže da ovo poboljšanje omogućava precizno prikupljanje podataka, olakšavajući poboljšane performanse i održavanje turbina. RWE je rasporedio sustav za nadzor stanja u svojoj mreži vjetroagregata. Enel Green Power, u suradnji s Raptor Maps, implementirao je dijagnostičku softversku uslugu za otkrivanje nepravilnosti u fotonaponskim pločama.

Prediktivno održavanje također postaje istaknuta u području sustava skladištenja energije, koji su ključni u održavanju stabilnosti, pouzdanosti i učinkovitosti elektroenergetskih mreža, kao i igranju značajne uloge u integraciji različitih obnovljivih izvora energije. Izvještaj je primijetio da je Enel Green Power implementirao strategiju prediktivnog održavanja kako bi se poboljšala učinkovitost i sigurnost svojih baterijskih sustava. Također se udružio s njemačkom voditeljem dijagnostike baterije Volitica Diagnostics radi poboljšanja učinkovitosti i sigurnosti sustava za skladištenje energije.

U smislu ostalih elemenata koji pokreću tehnologije u industriji, Globaldata je pozvao Europsku komisiju Horizon Europe Twineu projektkoji ima za cilj stvoriti digitalni blizanac europskog električnog sustava. U lipnju 2024. godine Windtwin inicijativa je dobila financiranje Inovacija uk. Trogodišnji projekt usmjeren je na razvoj digitalnih blizanaca radi repliciranja vjetroagregata.

Pored toga, istaknuo je tvrtke poput Montelna energija Korištenje prediktivnog održavanja temeljenog na IoT-u putem IoT senzora za praćenje stanja energetske imovine, poput transformatora i pretvarača, u stvarnom vremenu.

Edge Computing je u studiji također navedeno kao ne manje od revolucije u području prediktivnog održavanja omogućavajući obradu podataka u stvarnom vremenu u izvoru stvaranja podataka. Microsoft je istaknut svojim programima za poboljšanje tradicionalnih oblačnih usluga s rubnim računanjem kroz ponude kao što su Azure IoT Edge, Azure Stack Edge i Azure Edge Zones. ABB pruža usluge praćenja stanja na temelju Edge računala, integrirajući analitiku i automatizaciju u stvarnom vremenu u industrijske tokove rada.

“Kako se tržište električne energije i dalje razvija, prediktivno se održavanje pojavljuje kao ključni pokretač inovacija i učinkovitosti”, zaključio je Shidelar u izvješću. „To ne samo da pokreće pomak industrije prema digitalizaciji, već se usklađuje s sve većim fokusom na održivost pomažući kompanijama za energetiku u upravljanju njihovom imovinom na ekološki odgovoran način. Usvajanje prediktivnog održavanja spremno je porasti kao dionici na tržištu energije koji prihvaćaju njegovu sposobnost da potakne operativne izvrsnosti i poslovnim uspjehom.”