Энергетические технологии

С появлением технологии «Индустрия 4.0» существующая информация часто используется для разработки решений машинного обучения, которые приносят реальную пользу, улучшают принятие решений, повышают эластичность и привлекают лучших специалистов.

По мере того, как выработка электроэнергии переходит на новый уровень, решающее значение приобретает использование современных цифровых и передовых аналитических инструментов. Многие энергетические компании начали свою цифровую трансформацию с технологических решений, таких как модели данных, которые помогают улучшить уставки, позволяют принимать более эффективные решения по диспетчеризации и поддерживают подходы к техническому обслуживанию и выбору режима работы. Однако в последнее время дальновидные предприятия начали использовать инструменты визуализации для управления производительностью генерации в реальном времени и программное обеспечение для цифрового управления для передачи прогнозных данных для регулирования помещений. Тем не менее, реформы основаны на заметном улучшении результатов заводских процессов и, таким образом, являются лишь частью электростанции следующего поколения с цифровым питанием.

Быстрое внедрение инструментов следующего поколения и их значительная ценность

Сегодня электростанции невероятно сенсоризированы с невероятным объемом данных, которые постоянно собираются и хранятся. Однако, согласно исследованиям, лишь 20–30 процентов собранной информации

Используется для непосредственного информирования принятия решений, которые часто лучше дополняются знаниями, полученными от датчиков.

Например, одна электростанция собрала и хранила более 30 000 различных тегов или эксклюзивных типов данных о заводе более десяти лет, но эта информация осталась совершенно незамеченной руководством. Такую статистику обычно сложно вводить, а связь между информационным набором и его экономическим эффектом не всегда заметна. Следовательно, многие операторы могут воспринимать такую ​​информацию как самописец, не зная о внутренней работе, если только они не были вовлечены в процесс сбора данных сразу же.

Полезное следующего поколения будет собираться на информационной основе. Операторы могут применять тактику, основанную на аналитике, для поиска уникальных данных, предсказывающих производительность предприятия. Следовательно, расширение выводов с помощью операционных идей и инженерных решений может усилить ранее неизвестные факторы ценности. Например, в настоящий момент быстрые алгоритмы машинного обучения могут распознавать оптимальные параметры для повышения производительности парогазовой установки и теплопроизводительности. Передовые методы распознавания образов могут классифицировать и прогнозировать необходимость технического обслуживания, а также активно рекомендовать интенсивное профилактическое обслуживание.

Модели оптимизации гибкости, эффективности и работоспособности агрегатов могут дополнительно помочь операторам довести свои предприятия до теоретических пределов производительности. Результаты могут поставить под угрозу их прибыль из-за совокупной доступности энергии и снижения потребления топлива для уменьшения выбросов углерода.

См. также:Energy Tech Review