15 декабря 2020 года состоялась онлайн-конференция «Новые цифровые сервисы для клиентов ПАО «Силовые машины», в рамках которой была представлена современная система предиктивной диагностики, призванная повысить эффективность оборудования, снизить затраты на эксплуатацию, предотвратить аварии.

Представьте себе электростанцию будущего, где большинством процессов в режиме реального времени управляет искусственный интеллект. Техническое обслуживание оборудования здесь полностью автоматизировано, а аварийные ситуации сведены к минимуму. С помощью датчиков умная машина считывает сотни показателей по работе оборудования, сравнивает их с эталонными моделями и передает полученные данные в диагностический центр. При выявлении внештатных ситуаций решения принимаются с максимальной скоростью. Это позволяет избежать негативных последствий для оборудования. Это будущее уже совсем рядом: разработанная компанией «Силовые машины» система предиктивной диагностики — важный шаг в цифровизации электростанций.

По словам генерального конструктора ПАО «Силовые машины» Александра Ивановского, идея создания предиктивной диагностики продиктована требованиями внешней инфраструктуры и требованиями рынка — заказчик хочет понимать, как правильно эксплуатировать оборудование, чтобы обеспечить его максимальную эффективность на протяжении жизненного цикла.

Мир меняется, вводятся новые экономичные, эффективные виды генерирующего оборудования, меняется структура генерирующих мощностей. Ни у кого нет сомнений, что новым эффективным оборудованием нужно эффективно управлять. Эту задачу отчасти решают современные системы управления, но, чтобы понимать, как в будущем выстраивать системы эксплуатации, прогнозировать, каким образом нужно менять режимы эксплуатации для обеспечения максимальной эффективности, не обойтись без системы диагностики и предиктивной аналитики.

«Наша система диагностики состоит из четырех блоков, которые имеют разную алгоритмическую базу, разную математическую реализацию, но каждый из них дополняет друг друга, делая систему комплексной», — говорит Александр Ивановский.

В основе системы экспертный блок — алгоритмы определения дефектов, так называемые диагностические признаки, которые интерпретируют показания датчиков и могут локализовать дефект, определить его место и спрогнозировать, как оборудование будет эксплуатироваться в дальнейшем.

«Например, для паротурбинной установки с генератором вместе с системой мы зашиваем порядка 100 базовых дефектов, которые впоследствии расширяются, пополняются, в том числе за счет того, что мы дополняем систему тремя блоками: эталонными и прогнозными моделями и расчетным блоком. Эталонные модели — по сути, математический аппарат, который на ранней стадии прогнозирует отклонение в параметрах от нормального режима работы. Прогностические модели выстраивают тренды поведения параметров оборудования и сигнализируют о критическом состоянии в определенный момент времени. Расчетный блок определяет те параметры оборудования, которые не замеряются прямыми измерениями — КПД цилиндров, КПД отдельных степеней, температурное напряжение, недогревы. Все это основа локальной системы, которая устанавливается непосредственно на объекте генерации», — рассказал эксперт.

#энергетика

#новости_энергетики

Источник: eprussia.ru