Data publikacji: Listopad 20, 2024
Zaawansowane algorytmy AI do prognozowania awarii w sektorze energetycznym
W branży energetycznej awarie infrastruktury prowadzą do poważnych konsekwencji. Przestoje w pracy elektrowni czy problemy w przesyle energii nie tylko generują wysokie koszty, ale także mogą prowadzić do negatywnych skutków dla gospodarki i bezpieczeństwa publicznego. Rozwiązaniem, które zyskuje na popularności, jest wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) do przewidywania awarii. Konserwacja predykcyjna to zaawansowane narzędzie, które z pomocą analityki predykcyjnej pozwala ograniczać ryzyko awarii, zwiększać efektywność pracy maszyn i poprawiać bezpieczeństwo operacyjne.
Awarie energetyczne – wyzwanie sektora energetycznego
W sektorze energetycznym awarie przemysłowe stanowią jedno z największych wyzwań operacyjnych. Awarie elektrowni mogą powodować zakłócenia w dostawie prądu na ogromną skalę, prowadząc do znacznych strat finansowych i problemów dla odbiorców energii. Awaria prądu może być wynikiem zarówno problemów z kluczowymi elementami infrastruktury, jak i trudnych do przewidzenia uszkodzeń mechanicznych. Z tego powodu firmy energetyczne stale poszukują nowoczesnych metod monitorowania sprzętu oraz metod przewidywania awarii energetycznych, aby zapobiegać nieplanowanym przerwom w dostawie prądu.
Tradycyjne podejście do konserwacji oparte jest na regularnych inspekcjach i przeglądach technicznych, jednak w obliczu wzrastających potrzeb efektywnego zarządzania infrastrukturą to nie wystarcza. Coraz częściej stosowane są nowoczesne rozwiązania, takie jak analityka predykcyjna oraz konserwacja predykcyjna, które pozwalają na wykrywanie potencjalnych awarii na długo przed ich wystąpieniem.
Konserwacja predykcyjna to podejście, które wykorzystuje dane do przewidywania awarii i planowania działań zapobiegawczych. W sektorze energetycznym techniki te są niezwykle istotne. Przykłady zastosowania konserwacji predykcyjnej obejmują monitorowanie stanu urządzeń oraz analizę danych dotyczących ich wydajności. Dzięki temu można zminimalizować ryzyko takie, jak awarie elektrowni oraz zwiększyć efektywność operacyjną.
AI w prognozowaniu awarii w energetyce – rola i korzyści
Sztuczna inteligencja w sektorze energetycznym to dziedzina, która w ciągu ostatnich lat rozwija się bardzo dynamicznie. Wartość światowego rynku AI w energetyce wynosiła 13,18 mld dolarów w 2023 roku. Szacuje się, że w 2024 roku będzie to 15,45 mld dolarów, a do 2034 roku jego wartość ma wynieść około 75,53 mld dolarów.
Wykorzystanie AI do prognozowania awarii umożliwia monitorowanie danych z czujników i analizę wzorców działania urządzeń, co pozwala na identyfikację odchyleń od normy. Na tej podstawie można przewidzieć, gdzie i kiedy może wystąpić awaria.
Zaawansowane algorytmy AI stosowane do konserwacji predykcyjnej są w stanie analizować ogromne ilości danych z wielu źródeł – od czujników zamontowanych na maszynach, przez systemy SCADA, aż po dane historyczne. Dzięki sztucznej inteligencji można skuteczniej monitorować stan urządzeń, przewidywać momenty awarii, a także optymalizować harmonogramy konserwacji. Do korzyści wynikających z zastosowania AI w energetyce można zaliczyć między innymi następujące:
- Zwiększenie niezawodności systemów – dzięki wczesnemu wykrywaniu awarii, AI pozwala zminimalizować ryzyko przerwania dostaw energii.
- Optymalizacja kosztów utrzymania – planowe naprawy są znacznie tańsze niż usuwanie awarii w trybie pilnym.
- Poprawa bezpieczeństwa pracy – AI może wykrywać potencjalne zagrożenia dla pracowników, np. przegrzanie urządzeń.
- Zwiększenie efektywności energetycznej – algorytmy AI mogą optymalizować pracę urządzeń, co prowadzi do redukcji zużycia energii.
Algorytmy AI stosowane do przewidywania awarii energetycznych
Sztuczna inteligencja wykorzystuje różne algorytmy, by precyzyjnie analizować dane i przewidywać awarie. Do najważniejszych algorytmów AI stosowanych w sektorze energetycznym należą:
- Uczenie maszynowe (ML) – modele ML są w stanie rozpoznawać wzorce na podstawie dużych zbiorów danych, np. mogą przewidywać, kiedy wystąpi awaria, na podstawie analizy historii awarii oraz danych z czujników.
- Głębokie uczenie – sieci neuronowe głębokiego uczenia to zaawansowane narzędzia, które potrafią przetwarzać złożone dane, takie jak obrazy z kamer monitorujących stan maszyn. Dzięki temu mogą wykrywać najmniejsze odchylenia od normy.
- Analiza predykcyjna – na podstawie wzorców analityka predykcyjna pozwala przewidzieć możliwe problemy techniczne, zanim nastąpią. W połączeniu z AI stanowi jedno z najbardziej zaawansowanych rozwiązań w zarządzaniu ryzykiem awarii.
- Algorytmy probabilistyczne – na podstawie danych historycznych tworzą modele, które obliczają prawdopodobieństwo awarii dla konkretnego komponentu. Dzięki nim możliwe jest efektywne zarządzanie zasobami i prewencyjna wymiana zużywających się elementów.
Przykłady zastosowania AI do przewidywania awarii w sektorze energetycznym
Sztuczna inteligencja znajduje szerokie zastosowanie w sektorze energetycznym – również jeśli chodzi o prognozowanie awarii. Na przykład wdrożenie algorytmów AI w turbinach wiatrowych pozwala na monitorowanie stanu technicznego każdego komponentu. Na podstawie danych z czujników AI analizuje zmiany prędkości obrotowej, wibracji i temperatury, co umożliwia przewidywanie awarii przed ich wystąpieniem.
Sztuczna inteligencja wykorzystuje również obrazy z kamer oraz analizy termowizyjne, by monitorować stan linii przesyłowych. Dzięki temu można wykryć miejsca przegrzewania się elementów, co pozwala uniknąć przestojów w dostawie prądu. AI pozwala też monitorować temperaturę transformatorów, ich napięcie oraz inne parametry pracy, co pozwala przewidywać moment, kiedy może dojść do usterki.
Rynkowym przykładem wykorzystania AI do prognozowania awarii energetycznych jest amerykański startup Rhizome. Firma stworzyła system sztucznej inteligencji mający na celu przewidywanie prawdopodobieństwa awarii sieci elektroenergetycznych w wyniku ekstremalnych zjawisk pogodowych, takich jak śnieżyce czy pożary lasów. Rozwiązanie to wykorzystuje historyczne dane przedsiębiorstw użyteczności publicznej dotyczące wydajności urządzeń energetycznych i łączy je z globalnymi modelami klimatycznymi.
Kolejnym przykładem może być projekt I-NERGY, którego celem jest stworzenie platformy wpierającej zarządzanie energetyką w oparciu o AI. Prototyp systemu został przetestowany w 9 ośrodkach pilotażowych. Wyniki pilotaży były obiecujące – np. analiza usterek oparta na sztucznej inteligencji oraz predykcyjna konserwacja wyłączników obwodowych pozwoliły na dokładną klasyfikację incydentów w około 96% przypadków.
Polska firma Solar Spy oferuje oparte o AI rozwiązanie typu SaaS do kompleksowego zarządzania farmami fotowoltaicznymi, które jako Pragmile mieliśmy przyjemność współtworzyć. Pozwala ono między innymi automatycznie wykrywać anomalie, takie jak chociażby zacienienia, zanieczyszczenia paneli czy awarie inwerterów, przyczyniając się do minimalizacji przestojów i zapewniając ciągłość produkcji energii. Platforma integruje dane pogodowe, historyczne zapisy wydajności oraz bieżące wskaźniki operacyjne, by przewidywać potencjalne awarie.
Wykorzystanie zaawansowanych algorytmów sztucznej inteligencji w przewidywaniu awarii energetycznych przynosi znaczące korzyści dla całej branży. Konserwacja predykcyjna wspierana sztuczną inteligencją pozwala zmniejszyć ryzyko nieplanowanych przestojów, ograniczyć koszty związane z naprawami oraz zapewnić ciągłość dostaw energii. Dzięki AI sektor energetyczny staje się bardziej efektywny, bezpieczny i przygotowany na kolejne wyzwania.
Jeśli chcesz zgłębić temat wykorzystania algorytmów AI w przewidywaniu awarii energetycznych i dowiedzieć się, jak możesz wykorzystać to rozwiązanie w swoim biznesie, umów się na bezpłatną konsultację z Marcinem Jabłonowskim – Dyrektorem Zarządzającym i Architektem Rozwiązań AI w Pragmile.
Umów się na bezpłatną konsultację z
naszymi ekspertami AI i technologii
Skorzystaj z najnowszych rozwiązań AI, dopasowanych do potrzeb Twojej firmy. Zarezerwuj konsultację z architektami rozwiązań AI w Pragmile i odkryj nowe możliwości w zarządzaniu energią.
Aby umówić się na spotkanie, podaj swój e-mail firmowy
