ENERGETYKA, RYNEK ENERGII - CIRE.pl - energetyka zaczyna dzień od CIREInformatyzacja w energetyce
Właścicielem portalu jest ARE S.A.
ARE S.A.

SZUKAJ:



PANEL LOGOWANIA

X
Portal CIRE.PL wykorzystuje mechanizm plików cookies. Jeśli nie chcesz, aby nasz serwer zapisywał na Twoim urządzeniu pliki cookies, zablokuj ich stosowanie w swojej przeglądarce. Szczegóły.





SERWIS INFORMACYJNY CIRE 24

Tauron: sztuczna Inteligencja i big data wspierają zarządzanie Elektrownią Łagisza
30.11.2018r. 12:43

Wykorzystujący nowoczesne modele wykrywania anomalii i przewidywania awarii system, został wdrożony w należącej do Taurona Elektrowni Łagisza. Działanie systemu sprowadza się do analizy dużych zbiorów danych sensorowych z wykorzystaniem najnowocześniejszych metod sztucznej inteligencji (m.in. Deep Learning - nowoczesna odmiana sieci neuronowych).
Głównym zadaniem systemu klasy Product Data Management, zainstalowanego w Łagiszy, jest inteligentne wspomaganie procesu zarządzania eksploatacją ukierunkowane na zmniejszenie ilości awarii, podniesienie gotowości oraz bezpieczeństwa technicznego maszyn.

Dzięki zaawansowanym technikom typu Data Mining, a w szczególności uczenia maszynowego, system na podstawie próby historycznych danych eksploatacyjnych (danych z sensorów, danych dotyczących zaistniałych awarii i wykonanych napraw, danych opisujących proces produkcyjny, tryby pracy maszyn, jak również różnego rodzaju modeli eksploatacyjnych) buduje matematyczne modele predykcyjne.

W kolejnym kroku, na podstawie bieżących danych z czujników przekazywanych do modelu predykcyjnego on-line, system daje możliwość wykrywania nieprawidłowości w pracy maszyn, a nawet wykrywania awarii na wiele godzin przed jej wystąpieniem.

- Dzięki takiej wiedzy istnieje możliwość prowadzenia uzasadnionego ekonomicznie serwisu prewencyjnego, a w konsekwencji minimalizowania prawdopodobieństwa wystąpienia awarii oraz jej skutków - podkreśla Kazimierz Szynol, prezes zarządu Taurona Wytwarzanie
Modele i analizy predykcyjne wykorzystują historyczne i bieżące dane w celu przewidywania przyszłych zdarzeń, potencjalnych zagrożeń i możliwych trendów. Najważniejszym procesem jest budowa modeli analitycznych, na podstawie których dokonywana będzie aktualna predykcja stanu technicznego maszyn (wykrywanie anomalii i przewidywanie awarii). Model analityczny powstaje na podstawie danych historycznych i gdy zostanie wygenerowany, stanowi pewnego rodzaju "czarną skrzynkę", przez którą, w kolejnym kroku, przepuszczane są bieżące dane celem uzyskania predykcji aktualnego stanu technicznego maszyn.

Wypowiedź Daniela Iwana, rzecznika prasowego Grupy Tauron


Strategia predykcyjnego utrzymania ruchu bloków energetycznych, na bazie wniosków z analizy danych, daje możliwość oceny stanu technicznego maszyn oraz przewidywania wystąpienia ich awarii, jak również pomaga identyfikować ich przyczyny.

W odróżnieniu od strategii reaktywnej lub strategii prewencyjnej ustalonej w oparciu o średnie okresy pracy bezawaryjnej danej jednostki, strategia predykcyjnego utrzymania ruchu bloków energetycznych daje możliwość świadomego zarządzania eksploatacją maszyn oraz procesem produkcyjnym.

Blok 910 MW, który powstaje w Jaworznie, również będzie wyposażony w systemy predykcyjne oraz systemy zarządzania aktywami, których celem jest utrzymywanie jak najwyższej dyspozycyjności, żywotności i sprawności bloku.

KOMENTARZE ( 1 )


Autor: radca 01.12.2018r. 06:55
No proszę normalna inteligencja juz dawno uciekła z T, Trzeba wspomóc sie sztuczna.
ODPOWIEDZ ZGŁOŚ DO MODERACJI
Dodaj nowy Komentarze ( 1 )

DODAJ KOMENTARZ
Redakcja portalu CIRE informuje, że publikowane komentarze są prywatnymi opiniami użytkowników portalu CIRE. Redakcja portalu CIRE nie ponosi odpowiedzialności za ich treść.

Przesłanie komentarza oznacza akceptację Regulaminu umieszczania komentarzy do informacji i materiałów publikowanych w portalu CIRE.PL
Ewentualne opóźnienie w pojawianiu się wpisanych komentarzy wynika z technicznych uwarunkowań funkcjonowania portalu. szczegóły...

Podpis:


Poinformuj mnie o nowych komentarzach w tym temacie




cire
©2002-2019
Agencja Rynku Energii S.A.
mobilne cire
IT BCE