ex VAT
вкл. ДДС
Прогнозите са, че през 2024 г. размерът на пазара на прогнозна поддръжка в енергийния сектор ще бъде 1,79 млрд. щатски долара, а през 2029 г. ще се разрасне с 25,77% и ще достигне 5,62 млрд. щатски долара. Напоследък PdM е по-популярна в индустрията. Ето защо, независимо дали сте техник по поддръжката, инженер, електротехник или оперативен мениджър, може би вече прилагате прогнозна поддръжка в инсталации за възобновяема енергия.
За разлика от традиционните стратегии за поддръжка, като например реактивната поддръжка (поправяне на оборудването след повреда) и превантивната поддръжка (планирано обслужване, независимо от състоянието на оборудването), PdM използва данни в реално време, усъвършенствани анализи и машинно обучение, за да предвиди кога е вероятно оборудването да се повреди. Това дава възможност за навременна поддръжка, за да се предотврати повреда. Особено полезна е за инсталации за възобновяема енергия, където неочакваните прекъсвания могат да окажат значително влияние върху производството на енергия и икономическата възвръщаемост.
Осигуряването на надеждна и ефективна работа на оборудването през целия му жизнен цикъл е ключова функция на поддръжката в проектите за възобновяема енергия. За да се увеличи максимално енергийната мощност и да се оптимизира възвръщаемостта на инвестициите, дейностите по поддръжка са от съществено значение за предотвратяване на непредвидени повреди и свеждане до минимум на времето за престой.
Специалистите по поддръжката помагат за ранното идентифициране и намаляване на проблемите, като извършват рутинни проверки, превантивна поддръжка и бързо реагират на възникнали проблеми. Правят това, като следят състоянието и работата на оборудването. Например с помощта на усъвършенствани сензори и анализ на данни PdM непрекъснато проверява функционалността и състоянието на оборудването. Ранното идентифициране на възможни проблеми с части като инвертори, соларни панели и перките на вятърни турбини зависи от този мониторинг в реално време.
Освен това задачите по поддръжката помагат на активите за възобновяема енергия да издържат по-дълго, да се ограничи броят на необходимите замени и да се намали отрицателното въздействие върху околната среда. Като цяло поддръжката е от съществено значение за гарантиране на ефективността и устойчивостта на проектите за възобновяема енергия в дългосрочен план.
Значението на прогнозната поддръжка може да се подчертае от няколко ключови фактора, вариращи от оперативна ефективност до икономически и екологични въздействия. Ето някои от основните предимства на прогнозната поддръжка във възобновяемите енергийни източници:
Прилагането на прогнозна поддръжка в системите за възобновяема енергия не е лишено от предизвикателства. На първо място, може да се окаже трудно и скъпо да се придобият и интегрират необходимите сензорни технологии и инфраструктура за анализ на данни. За да се обработва огромното количество генерирани данни и да се гарантира безпроблемна връзка с настоящите системи за управление, са необходими значителен опит и ресурси. Освен това може да се окаже предизвикателство точното прогнозиране на авариите поради непредсказуемото естество на възобновяемите енергийни източници като слънчевата и вятърната енергия, както и поради сложните взаимодействия между различните компоненти на системата.
Освен това компаниите може да не са отворени за промени, така че експертите, свикнали с реактивни практики за поддръжка, ще трябва да се адаптират към прогнозни такива. Използването на облачни решения за анализ на данни и поддържането на сигурността на данните и неприкосновеността на личния живот добавя още едно ниво на сложност. Въпреки тези предизвикателства, преодоляването им може да донесе значителни ползи по отношение на спестяването на разходи, надеждността и подобрената ефективност на операциите с възобновяема енергия.
Поради своята сложност и големия брой движещи се части вятърните турбини са податливи на износване. Един от основните инструменти на PdM за следене на състоянието на тези компоненти е виброанализаторът.
Как работи анализът на вибрациите:
Предимства:
Слънчевите панели са високоефективни, но могат да страдат от проблеми като горещи точки и дефектни клетки, които намаляват производството на енергия. Термичното изобразяване е мощна техника за PdM, използвана за наблюдение на състоянието на соларните панели.
Как работи термичното изобразяване:
Предимства:
Изкуственият интелект (ИИ) и машинното обучение трансформират прогнозната поддръжка, като осигуряват сложна диагностика и възможности за прогнозиране за широк спектър от активи за възобновяема енергия.
Как работи диагностиката, базирана на ИИ:
Предимства:
„Предсказващата поддръжка, която се осъществява с помощта на ИИ, направи революция в областта на възобновяемата енергия, като предвижда и предотвратява повредите в оборудването, преди те да са възникнали. С използването на алгоритми за машинно обучение, ИИ анализира огромни количества данни от сензори и исторически резултати, за да идентифицира модели, показващи потенциални неизправности.“
Изкуствен интелект (ИИ) във възобновяемата енергия: Преглед на прогнозната поддръжка и енергийната оптимизация, Световен вестник за напреднали изследвания и рецензии
Софтуер за прогнозна поддръжка на ABB
Решенията за прогнозна поддръжка на ABB, пионер в областта на технологиите за електрозахранване и автоматизация в световен мащаб, помагат на компаниите да наблюдават и поддържат жизненоважни активи. Алгоритмите на ИИ се използват от софтуера за прогнозна поддръжка AbilityTM на ABB за оценка на данните в реално време, откриване на аномалии и предвиждане на повреди. ABB подпомага бизнеса в намаляването на разходите за поддръжка, повишаването на производителността и намаляването на времето за престой чрез използване на прогнозен анализ.
Платформа за прогнозиране на възобновяеми енергийни източници на IBM
Платформата на IBM за прогнозиране на възобновяеми енергийни източници, базирана на технология за ИИ, помага за прогнозиране на метеорологичните условия и оптимизиране на производството на енергия за соларни и вятърни паркове, като използва усъвършенствани анализи, loT сензори и най-добрите в класа си метеорологични данни за изготвяне на много точни прогнози за производството на енергия за вятърни и соларни паркове. Тя увеличава максимално производството на енергия от възобновяеми източници, улеснява интегрирането в мрежата и насърчава използването на устойчива енергия.
Прогнозна поддръжка с генеративен ИИ на Siemens
За да трансформира прогнозната поддръжка в предписателна и да я направи по-конвертируема, Siemens добави функционалност за генеративен ИИ към своята система за прогнозна поддръжка Senseye. С тази разработка прогнозната поддръжка става по-естествена и разговорна. Siemens има за цел да подобри уменията за машинно обучение с генеративен ИИ, за да направи прогнозната поддръжка и взаимодействията между човека и машината по-бързи и по-ефективни.
В областта на възобновяемите енергийни източници прогнозната поддръжка е революционна стратегия, която предлага значителни предимства по отношение на надеждността, ефективността и финансовите икономии. Операторите на възобновяеми енергийни източници могат да оптимизират работата на инсталациите си, като предвиждат и предотвратяват повреди в оборудването чрез използването на сложни технологии като големи данни, ИИ, машинно обучение и интернет на нещата. Прогнозната поддръжка ще става все по-важна с развитието на индустрията, за да се гарантира надеждно и устойчиво производство на възобновяема енергия.
Автор Justyna Matuszak