Adaptív energiairányítás ipari létesítményekben gépi tanulással
Az energiagazdálkodás optimalizálása a modern ipar egyik legfontosabb kihívása. Az energiafelhasználás csökkentése nemcsak költségmegtakarítást és versenyképességet eredményez, hanem hozzájárul a fenntarthatóbb, környezettudatos működéshez is. Napjainkban a gépi tanulás (Machine Learning, ML) számtalan lehetőséget kínál az ipari folyamatok energiafogyasztásának valós idejű megfigyelésére, előrejelzésére és szabályozására. Az alábbi blogcikkünkben áttekintjük az adaptív energiairányítás kialakításának főbb lépéseit, a legfontosabb kihívásokat és néhány sikertörténetet z AVEVA felhasználóinál.
- Kihívások az energiagazdálkodásban az ipari termelés területén
- 1. Folyamatosan változó gyártási terhelés
Az ipari termelőüzemek változatos termelési folyamatokkal dolgoznak, amelyeknek az energiaigénye gyakran előre nem láthatóan ingadozik. Például szezonális kampánytermelésnél vagy gyorsan változó piaci keresletnél a termelés intenzitása hirtelen megnőhet, vagy éppen visszaeshet. Ilyenkor a megfelelő energiaelosztás megtervezése és szabályozása rendkívül összetett feladat.
- 2. Magas működési költségek és környezetterhelés
A gyártósorok és nagy teljesítményű berendezések jelentős energiát fogyasztanak, ami hatással van a vállalat költségvetésére. Ráadásul a fokozott energiafelhasználás sok esetben magasabb környezeti terheléssel jár, és a szabályozók is egyre szigorúbb normákat állítanak fel az ipar szereplői számára a fenntarthatóság érdekében.
- 3. Berendezések kopása és karbantartási igény
A termelési eszközök és gépek elhasználódása idővel energiahatékonysági problémákat vet fel. Ha nincs rendszeresen monitorozva a berendezések működése, akkor nehéz észrevenni a kezdődő hibákat, amelyek megemelkedett energiafogyasztással járnak. A nem megfelelően megtervezett karbantartás leállásokhoz és nagyobb költségekhez vezethet.
- Gépi tanulás alkalmazásának áttekintése az energiaoptimalizálásban
- 1. Előrejelző modellek (Predictive Analytics)
A gépi tanulással működő előrejelző modellek (például neurális hálózatok vagy idősor-elemző algoritmusok) képesek nagy pontossággal megjósolni a későbbi energiafogyasztási mintázatokat. Alapul véve a múltbéli termelési adatokat, a szerviz- és karbantartási történeteket, valamint akár külső tényezőket (például az időjárást vagy gazdasági mutatókat), a rendszer segít optimális erőforrás-elosztást és hatékonyabb gyártási ütemezést kialakítani.
- 2. Adaptív vezérlési megoldások
Az ML-alapú rendszerek nemcsak előrejelezni tudnak, hanem valós idejű döntéstámogatást is nyújtanak. Az érzékelőkből, SCADA-rendszerekből és felhő alapú adatbázisokból folyamatosan beáramló adatok feldolgozásával a gépi tanulási algoritmusok folyamatosan igazítják az energiahasználatot a legaktuálisabb állapothoz. Így például automatikusan lehet csökkenteni vagy növelni a fűtést, hűtést, szellőzést vagy egyéb rendszerek teljesítményét.
- 3. Karbantartás és hiba-előrejelzés
A Controsys által kínált prediktív analitikai megoldások jól mutatják, hogy a gépi tanulás alkalmazásával az eszközök állapota is könnyebben felmérhető. A rendszer képes jelezni, ha valamelyik berendezés működési paraméterei eltérnek a normálistól, így a technikusok célzottan, előre tudnak beavatkozni. Ez nem csak a leállások kockázatát csökkenti, de hozzájárul a jobb energiahatékonysághoz is.
- Adaptív energiairányítási rendszerek fejlesztése ML algoritmusokkal
- 1. Adatgyűjtés és -tisztítás
A sikeres gépi tanulási projektek alapja a megfelelő minőségű és mennyiségű adat. A szenzorok és okos mérőórák (smart meters) telepítésével nyerhető valós idejű információ az energiafogyasztásról, a hőmérsékletről, a berendezések állapotáról és más releváns paraméterekről. A nyers adatok tisztítása, normalizálása és integrációja nélkül a modellek pontatlan vagy félrevezető eredményeket adhatnak.
- 2. Modellek tréningje és validálása
A nagy adathalmazokra épített gépi tanulási modellek kifejlesztése idő- és erőforrás-igényes folyamat. A különböző algoritmusok, például a random forest, a neurális hálók vagy a gradient boosting modell, eltérő erősségekkel és korlátokkal rendelkeznek. A legjobb eredmény általában több algoritmus összehasonlítása és paraméterhangolása (hyperparameter tuning) után születik meg. A validációs lépések során felderíthetők a modellgyengeségek, és finomhangolható a rendszer.
- 3. Valós idejű monitorozás és beavatkozás
Miután a modell megbízhatóan működik, érdemes automatizált vezérlőrendszerekkel összekapcsolni. Így valós idejű adat alapján azonnali döntések születhetnek, például a gépek teljesítményének csökkentése vagy növelése, a légkondicionálás szabályozása, esetleg a megújuló energiaforrások felhasználásának növelése. A Tech-Stack példái jól szemléltetik, hogyan lehet a mesterséges intelligenciát a hálózati optimalizálásban és a dinamikus irányításban alkalmazni.
- Integráció a meglévő energiamegfigyelő eszközökkel
- 1. Rendszerek kompatibilitása
Az ipari vállalatok többsége már rendelkezik valamilyen energiamenedzsment- vagy termelésfelügyeleti (pl. MES, ERP, SCADA) rendszerrel. Kulcsfontosságú, hogy az újonnan bevezetett ML-megoldások zökkenőmentesen illeszkedjenek ezekhez, elérjék a releváns adatokat, és a kimenetüket visszacsatolják a folyamatok vezérlésébe.
- 2. Költséghatékony skálázhatóság
A folyamatosan növekvő adatállomány és a termelési volumenek változásai miatt egy adaptív energiairányítási rendszernek rugalmasan bővíthetőnek kell lennie. A felhőalapú (cloud-based) megoldások ebben nagy segítséget nyújthatnak, mert a skálázás nem igényel jelentős hardveres beruházást.
- 3. Riasztások és valós idejű jelentések
Egy jól integrált rendszernek képesnek kell lennie automatikusan riasztást küldeni, ha valamilyen kritikus anomália vagy energiamegtakarítási lehetőség merül fel. A folyamatos jelentések biztosítják, hogy a vezetők és a folyamatmérnökök naprakészek legyenek és azonnal reagálhassanak.
- AVEVA Sikertörténetek energia-megtakarításról és hatékonyságnövelésről
- 1. Duke Energy – Integrált energia- és adatfelügyelet
Az AVEVA és Duke Energy közös sikertörténete megmutatja, hogy a modern szoftvereszközöket integrálva jelentős költségcsökkenést és hatékonyságnövelést lehet elérni. A Duke Energy több mint 60 erőművet üzemeltet hét amerikai államban, köztük szén-, gázturbina-, kombinált ciklusú és integrált gázturbina-erőműveket.
A vállalat Monitoring and Diagnostic (M&D) központjának célja a berendezések teljesítményének optimalizálása és magas operational excellence elérése a legjobb digitális technológiák felhasználásával.
A megoldás hardver- és szoftverfüggetlen kialakítású, így minimalizálható a meglévő rendszerek cseréjének szükségessége.
A kihívást az jelenti, hogy a Duke Energy 7,2 millió ügyfelet lát el, összesen 58 000 MW kapacitással, és mindössze öt elemző felügyeli a több államban szétszórt eszközöket.
Az M&D központ az erőművek 87%-át lefedi, több mint 11 000 modellel és 500 000 adatponttal dolgozva az előrejelzésekhez és hibamegelőzéshez.
Az időben érkező figyelmeztetések és a prediktív karbantartás révén a Duke Energy egyetlen korai problémafelismeréssel 2016-ban több mint 34 millió dollárt takarított meg.
Az AVEVA prediktív elemző szoftvere segít a Duke Energynél a központi erőmű-felügyeletben, hozzájárulva az üzemeltetés javításához és a költségek csökkentéséhez.
- 2. Drax – Alacsony szén-dioxid-kibocsátású energia
A Drax példája is egyértelműen rávilágít: a fejlett prediktív analitikák és a valós idejű rendszerfigyelés olyan energia-előállítási modellt eredményezhet, amely egyszerre megbízható és környezetbarát.
Drax az Egyesült Királyság egyik vezető megújulóenergia-szolgáltatója, amely korábban szénnel működtetett erőművét biomassza tüzelésére állította át, jelentősen csökkentve a szén-dioxid-kibocsátást. Miután lejárt a távoli felügyeleti szerződésük, olyan előrejelző analitikai megoldásra volt szükségük, amely éjjel-nappal biztosítja az eszközök folyamatos megfigyelését. Az AVEVA Predictive Analytics szoftver bevezetésével a Drax valós időben követheti nyomon a termeléskritikus berendezések állapotát és működését, így időben felismerheti a rejtett problémákat.
A jelentés szerint a turbinák, generátorok és egyéb kulcsfontosságú elemek esetében több olyan rejtett meghibásodást azonosítottak már korán, melyek elhárításával többmilliós váratlan költségeket spóroltak meg.
Az új előrejelző megközelítés támogatja a rugalmasabb, szakaszos üzemeltetést, ami létfontosságú a szélerőművek és naperőművek változó teljesítményéhez való alkalmazkodás szempontjából. Emellett a Draxnál a tapasztalt szakemberek és mérnökök tudását is kihasználják a modellek továbbfejlesztéséhez, csökkentve a szervezet tudásvesztésének kockázatát.
A következő lépésként céljuk a karbantartási stratégia további finomítása és kiterjesztése a teljes cégcsoportban – beleértve a vízerőműveket és a BECCS-technológiát –, hogy még hatékonyabban támogassák a szén-dioxid-mentes energiatermelést.
Összegzés
Az ipari vállalatok számára az adaptív energiairányítás a gépi tanuláson alapuló megoldásokkal már nem a jövő, hanem a jelen lehetősége. Az automatizált adatgyűjtés, a fejlett analitikai modellek és a valós idejű beavatkozási képességek együttese jelentős versenyelőnyt biztosít. Ezzel nemcsak a költségek csökkenthetők, de egy fenntarthatóbb, környezetbarát ipari működés is elérhetővé válik.
A siker kulcsa a megfelelő technológiai partner kiválasztása, illetve a szakmai csapatok együttműködése – az adatgyűjtő mérnököktől és az IT-szakemberektől kezdve egészen a folyamatmérnökökig és az üzleti döntéshozókig. Az AVEVA Predictive #Analytics példái és sikertörténetei egyértelműen mutatják, hogy az ilyen rendszerek már rövid távon is látványos eredményeket hoznak, hosszú távon pedig stabil, innovatív és fenntartható gyártási környezetet építenek ki.
További információkért és részletekért látogasson el a honlapunkra: ipari energiamonitoring rendszer
Források:
- Controsys termék: Predictive Analytics
https://controsys.hu/termekek/asset-performance-management/predictive-analytics/
- Duke Energy Predictive Analytic Success Story
https://www.aveva.com/en/perspectives/success-stories/duke-energy/
- Drax: Maintaining reliable, low carbon power generation with AVEVA Predictive Analytics
- Exploring the Potential of AI for Energy Management
https://tech-stack.com/blog/ai-in-energy-sector/#autonomous-grid-operations
- Boosting Energy Efficiency: Real-Life Success Stories
https://altumtechnologies.com/boosting-energy-efficiency-real-life-success-stories/