Konieczność podjęcia działań wspierających zrównoważone źródła energii napędza rozwój branży energii odnawialnej. Wraz ze wzrostem liczby elektrowni wiatrowych, słonecznych i innych systemów energii odnawialnej, niezwykle istotne staje się zapewnienie ich wydajności operacyjnej i niezawodności. Konserwacja predykcyjna (PdM) stanowi rewolucyjną strategię utrzymania systemów energii odnawialnej, wykorzystując najnowocześniejsze technologie do przewidywania awarii sprzętu i ich zapobiegania.
Niniejszy artykuł poświęcony jest roli, znaczeniu, korzyściom i wyzwaniom związanym z wdrażaniem konserwacji predykcyjnej w instalacjach energii odnawialnej. Ponadto koncentruje się na rozwiązaniach z zakresu technologii konserwacji predykcyjnej, takich jak analiza drgań, obrazowanie termiczne i diagnostyka oparta na sztucznej inteligencji, wykorzystywanych do optymalizacji wydajności i żywotności turbin wiatrowych, paneli fotowoltaicznych i innych zasobów energii odnawialnej.
Table of Contents
- Znaczenie konserwacji predykcyjnej w instalacjach energii odnawialnej
- Korzyści z konserwacji predykcyjnej w energetyce odnawialnej
- Wyzwania związane z implementacją konserwacji predykcyjnej
- Jak zoptymalizować zasoby energii odnawialnej dzięki technologiom konserwacji predykcyjnej?
- Przykłady konserwacji predykcyjnej opartej na sztucznej inteligencji
- Podsumowanie
Znaczenie konserwacji predykcyjnej w instalacjach energii odnawialnej
Według prognoz wielkość rynku konserwacji predykcyjnej w sektorze energetycznym wyniesie 1,79 mld USD w 2024 r. i będzie wzrastać ze skumulowanym rocznym wskaźnikiem wzrostu (CAGR) na poziomie 25,77%, osiągając 5,62 mld USD do 2029 r. Konserwacja predykcyjna (PdM) w branży energii odnawialnej zyskuje w ostatnim czasie na popularności.
W odróżnieniu od tradycyjnych metod utrzymania ruchu, takich jak konserwacja reaktywna (naprawa sprzętu po awarii) i konserwacja zapobiegawcza (zaplanowane serwisowanie niezależnie od stanu sprzętu), PdM wykorzystuje dane w czasie rzeczywistym, zaawansowaną analitykę i uczenie maszynowe, aby przewidzieć, kiedy sprzęt może ulec awarii. Dzięki temu konserwacja może być przeprowadzona w odpowiednim czasie. To szczególnie korzystne rozwiązanie w przypadku instalacji energii odnawialnej, gdzie nieoczekiwane przestoje mogą znacząco wpłynąć na wydajność energetyczną i rezultaty finansowe.
Rola utrzymania ruchu w instalacjach energii odnawialnej
Kluczowym aspektem utrzymania ruchu w sektorze odnawialnych źródeł energii jest zapewnienie niezawodnego i wydajnego działania urządzeń przez cały okres ich eksploatacji. Konserwacja odgrywa zasadniczą rolę w zapobieganiu nieprzewidzianym awariom i minimalizowaniu przestojów, co pozwala na maksymalizację produkcji energii i optymalizację zwrotu z inwestycji.
Konserwatorzy sprzętu są odpowiedzialni za wczesną identyfikację i łagodzenie problemów, przeprowadzając rutynowe kontrole, konserwację zapobiegawczą i szybko reagując na wszelkie pojawiające się wątpliwości. Jest to możliwe dzięki ciągłemu monitorowaniu stanu i wydajności sprzętu. Wykorzystując na przykład zaawansowane czujniki i analizę danych możliwe jest sprawdzanie funkcjonalności i stanu urządzeń. Od monitorowania w czasie rzeczywistym zależy wczesna identyfikacja ewentualnych problemów z częściami takimi jak falowniki, panele słoneczne i łopaty turbin wiatrowych.
Konserwacja urządzeń umożliwia dłuższą eksploatację odnawialnych źródeł energii, ogranicza wymagania dotyczące wymiany części i sprzętu oraz wywiera mniejszy negatywny wpływ na środowisko. Utrzymanie ruchu ma zasadnicze znaczenie dla zagwarantowania wydajności i trwałości projektów związanych z energią odnawialną w perspektywie długoterminowej.
Korzyści z konserwacji predykcyjnej w energetyce odnawialnej
Konserwacja predykcyjna odgrywa ważną rolę ze względu na kilka kluczowych czynników, począwszy od wydajności operacyjnej, a skończywszy na wpływie na gospodarkę i środowisko. Oto niektóre z największych zalet konserwacji predykcyjnej w branży odnawialnych źródeł energii:
- Redukcja kosztów: Dzięki przewidywaniu usterek przed ich wystąpieniem możliwe jest proaktywne zarządzanie utrzymaniem ruchu, minimalizowanie przestojów i unikanie kosztownych napraw awaryjnych.
- Większa niezawodność: Poprzez wczesne diagnozowanie degradacji sprzętu, konserwacja predykcyjna zapewnia, że systemy energii odnawialnej działają optymalnie przez dłuższy czas.
- Optymalizacja wydajności: Poprzez ciągłe monitorowanie sprzętu możliwe jest zmaksymalizowanie wydajności i produkcji energii.
- Poprawa bezpieczeństwa: Wczesna identyfikacja wszelkich usterek sprzętu redukuje zagrożenia związane z bezpieczeństwem instalacji odnawialnych źródeł energii, chroniąc ludzi i mienie.
- Wydłużona żywotność zasobów: Regularne monitorowanie i odpowiednia konserwacja oparta na analityce predykcyjnej pozwala wydłużyć żywotność odnawialnych źródeł energii i zwiększyć zwrot z inwestycji.
Wyzwania związane z implementacją konserwacji predykcyjnej
Wdrożenie konserwacji predykcyjnej w systemach energii odnawialnej wiąże się z pewnymi wyzwaniami. Po pierwsze, stworzenie odpowiedniej infrastruktury wykorzystującej wymagane czujniki może być trudnym i kosztownym zadaniem. Aby przetworzyć ogromną ilość generowanych danych i zagwarantować płynne połączenie z obecnymi systemami sterowania, niezbędna jest specjalistyczna wiedza i odpowiednie zasoby. Dokładne przewidywanie awarii może być ponadto trudne ze względu na nieprzewidywalny charakter odnawialnych źródeł energii, takich jak energia słoneczna i wiatrowa, a także złożone interakcje między poszczególnymi komponentami systemu.
Czasami zdarza się, że niektóre firmy nie są otwarte na wprowadzanie zmian, a dostosowanie się do praktyk predykcyjnych bywa dla nich trudne. Jeszcze większy problem stanowi wykorzystanie rozwiązań opartych na chmurze do analizy danych oraz zapewnienie ich bezpieczeństwa i prywatności. Pokonanie tych wyzwań może jednak przynieść znaczące korzyści w postaci oszczędności kosztów, niezawodności i lepszej wydajności procesów związanych z energią odnawialną.
Jak zoptymalizować zasoby energii odnawialnej dzięki technologiom konserwacji predykcyjnej?
Wykorzystanie innowacyjnych technologii poprawia wydajność i wydłuża żywotność instalacji energii odnawialnej. Oto niektóre z rozwiązań technologicznych, które usprawniają utrzymanie ruchu w instalacjach odnawialnych źródeł energii:
Analiza drgań: Zapewnienie niezawodności turbin wiatrowych
Turbiny wiatrowe są podatne na zużycie ze względu na złożoność konstrukcji i dużą liczbę ruchomych części. Jednym z podstawowych narzędzi PdM do monitorowania stanu tych komponentów jest analizator drgań.
Na czym polega analiza drgań?
- Do najważniejszych części turbiny wiatrowej należą skrzynia biegów, generator i łopaty wirnika, wyposażone w akcelerometry i inne czujniki drgań.
- Czujniki te na bieżąco zbierają dane dotyczące drgań, przesyłając je w czasie rzeczywistym do centralnego systemu monitorowania.
- Dane te są analizowane przez zaawansowane algorytmy w celu znalezienia anomalii, wskazujących na potencjalne problemy, takie jak niewspółosiowość, niewyważenie lub zużycie łożysk.
Zalety:
- Wczesne wykrycie usterki: Analiza drgań pozwala zidentyfikować problemy, zanim dojdzie do ich eskalacji.
- Minimalizacja przestojów: Planowanie prac konserwacyjnych na okresy o niskim natężeniu wiatru pozwala ograniczyć wpływ na wydajność energetyczną.
- Dłuższa żywotność komponentów: Działania prewencyjne oparte na analizie drgań wydłużają żywotność krytycznych podzespołów, co prowadzi do obniżenia kosztów związanych z ich wymianą.
Obrazowanie termowizyjne: Zwiększanie wydajności paneli słonecznych
Panele fotowoltaiczne to wysoce wydajne urządzenia, które często są jednak narażone na problemy takie jak gorące punkty i uszkodzone ogniwa, co zmniejsza ich wydajność energetyczną. Obrazowanie termiczne to skuteczna metoda PdM wykorzystywana do monitorowania stanu paneli słonecznych.
Jak działa termowizja?
- Z pomocą dronów lub urządzeń ręcznych wyposażonych w kamery termowizyjne wykonywane są zdjęcia termowizyjne paneli słonecznych.
- Na zdjęciach tych widoczne są zmiany temperatury na powierzchni panelu, co pozwala zidentyfikować gorące punkty i inne nieprawidłowości.
- Obrazy termiczne są analizowane przez specjalistyczne oprogramowanie pod kątem nieprawidłowego działania ogniw, błędów łączności i innych nieprawidłowości.
Zalety:
- Szybka i dokładna diagnostyka: Kamery termowizyjne umożliwiają szybką i precyzyjną analizę stanu paneli.
- Zwiększona wydajność energetyczna: Szybkie rozwiązywanie problemów pozwala utrzymać najwyższą wydajność.
- Ekonomiczna konserwacja: Nieprzerwane generowanie energii podczas obrazowania zmniejsza koszty.
Diagnostyka oparta na sztucznej inteligencji: Rewolucja w zarządzaniu aktywami
Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe zmieniają sposób konserwacji predykcyjnej, oferując zaawansowaną diagnostykę i możliwości predykcyjne dla szerokiej gamy zasobów energii odnawialnej.
Jak działa diagnostyka oparta na sztucznej inteligencji?
- Systemy AI integrują dane z różnych źródeł, w tym czujników drgań, kamer termowizyjnych, prognoz pogody i historycznych zapisów dotyczących konserwacji.
- Następnie algorytmy uczenia maszynowego analizują dane, identyfikują wzorce i przewidują potencjalne awarie.
- Platformy oparte na sztucznej inteligencji nieprzerwanie monitorują stan zasobów energii odnawialnej, przekazując powiadomienia w czasie rzeczywistym i zalecenia dotyczące konserwacji.
Zalety:
- Zwiększona dokładność: Sztuczna inteligencja rozpoznaje subtelne różnice we wzorcach w celu precyzyjnego przewidywania, przewyższając tradycyjne metody.
- Optymalne planowanie konserwacji: AI przewiduje moment wystąpienia awarii, umożliwiając efektywne planowanie konserwacji i minimalizując zakłócenia.
- Świadome podejmowanie decyzji: Wnioski dostarczane przez sztuczną inteligencję pomagają operatorom optymalizować wydajność i wydłużać żywotność sprzętu.
Przykłady konserwacji predykcyjnej opartej na sztucznej inteligencji
„Konserwacja predykcyjna, wspierana przez sztuczną inteligencję, zrewolucjonizowała branżę energii odnawialnej poprzez przewidywanie awarii sprzętu i zapobiegając im przed ich wystąpieniem. Za pomocą algorytmów uczenia maszynowego sztuczna inteligencja analizuje ogromne ilości danych z czujników i historyczne wyniki wydajności, aby zidentyfikować wzorce wskazujące na potencjalne usterki”.
Artificial intelligence (AI) in renewable energy: A review of predictive maintenance and energy optimization, World Journal of Advanced Research and Reviews
Oprogramowanie ABB do konserwacji predykcyjnej
Technologia predykcyjnej konserwacji opracowana przez ABB, światowego pioniera w dziedzinie technologii energetyki i automatyki, pozwala monitorować i konserwować najważniejsze aktywa. Oprogramowanie ABB AbilityTM wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do oceny danych w czasie rzeczywistym, wykrywania anomalii i przewidywania awarii. Dzięki wykorzystaniu rozwiązań analityki predykcyjnej ABB może obniżać koszty utrzymania ruchu, zwiększać produktywność i skracać czas przestojów.
IBM: Platforma do prognozowania dostępności odnawialnych źródeł energii
Platforma IBM Renewables Forecasting oparta na technologii AI umożliwia precyzyjne prognozowanie produkcji energii na farmach solarnych i wiatrowych dzięki zaawansowanej analizie danych, czujnikom IoT oraz wysokiej jakości danym pogodowym. Rozwiązanie to maksymalizuje wytwarzanie energii odnawialnej, ułatwia integrację z siecią i promuje korzystanie ze zrównoważonej energii.
Siemens: Konserwacja predykcyjna z wykorzystaniem generatywnej sztucznej inteligencji
Aby przekształcić konserwację predykcyjną w działania konserwacyjne, firma Siemens wprowadziła funkcję generatywnej sztucznej inteligencji do swojego systemu konserwacji predykcyjnej Senseye. Wraz z tym udoskonaleniem konserwacja predykcyjna staje się bardziej naturalna i interakcyjna. Celem firmy Siemens jest zwiększenie umiejętności uczenia maszynowego dzięki generatywnej sztucznej inteligencji, co pozwoli na szybszą i bardziej efektywną konserwację predykcyjną oraz interakcje człowiek-maszyna.
Podsumowanie
Konserwacja predykcyjna to rewolucyjna strategia stosowana w dziedzinie energii odnawialnej, która oferuje znaczące korzyści pod względem niezawodności, efektywności i oszczędności finansowych. Dostawcy energii odnawialnej mogą dzięki niej zoptymalizować wydajność swoich instalacji, przewidując awarie sprzętu i zapobiegając im dzięki wykorzystaniu zaawansowanych technologii, takich jak Big Data, sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i Internet rzeczy. W miarę rozwoju branży konserwacja predykcyjna będzie nabierać coraz większego znaczenia oraz pozwoli zagwarantować niezawodną i zrównoważoną produkcję energii odnawialnej.
