Miten energiayhtiöt ja yleis­hyö­dyl­li­set palvelut hyötyvät merkittävästi te­ko­ä­ly­poh­jai­ses­ta ennakoivasta huollosta ja konenäöstä?

Perinteisesti energia-ala- ja yleishyödylliset palvelut ovat nojanneet henkilökohtaiseen osaamiseen, intuitioon ja kokemukseen prosessien optimoinnissa, kustannusten hallinnassa ja kunnossapidossa. Nyt järjestelmät ovat kuitenkin niin monimutkaisia, ettei yksittäinen ihminen enää kykene hallitsemaan niitä kokonaisuutena. Tekoälylle tämä ei ole ongelma.

"Tekoäly voi merkittävästi vähentää tuotantokustannuksia, nopeuttaa prosesseja, lisätä tehokkuutta, vähentää työvoimakustannuksia ja tukea päätöksentekoa. Molempia sektoreita pidetään kuitenkin melko konservatiivisina, ja niiden muutoskyky on ollut melko vähäistä. Myös tuotantotasolla on vastustusta uusien digitaalisten teknologioiden käyttöönotolle", sanoo Artur Mroczkowski, Etteplanin CEE Software Services -yksikön johtaja.

Aiemmin energiantuotanto oli hyvin keskitettyä, mutta nykyään tuotanto on hajautettua. Sääntely edellyttää uusiutuvien energialähteiden priorisointia. Yritysten on pystyttävä ennustamaan energian kysyntää ja tarjontaa erittäin tarkasti.

"Tuuli- ja aurinkovoimalat ovat vahvasti riippuvaisia sääolosuhteista. Jos tuuli lakkaakin puhaltamasta tai taivas on pilvinen, ilman ennakoimista on suuri riski verkon laajoihin häiriöihin. Energiayhtiöiden on myös vältettävä ylikapasiteettia ja oltava tietoisia kysynnän huipuista. Siksi niiden on pystyttävä ennakoimaan tarjontaa ja kysyntää ja oltava valmiita käynnistämään muita energialähteitä tarvittaessa", Mroczkowski selittää.

Tekoälypohjainen ennakoiva analytiikka voi tarjota syvällisiä tietoja sähköverkon suorituskyvystä, kuormituksen tasapainottamisesta, hintatrendeistä ja sääolosuhteista. Näiden avulla voidaan optimoida sähkökaupan strategioita ja varmistaa sääntelyn noudattaminen.

Sääntelyn osalta tekoäly voi varmistaa, että fossiilinen tuotanto minimoidaan, jolloin vältetään hiilidioksidipäästöistä aiheutuvat sakkomaksut. Se voi myös maksimoida maantieteellisesti hajautettujen uusiutuvien energialähteiden käytön.

Kun tekoäly ennustaa matalia energiahintoja, se voi suositella uusiutuvista lähteistä tuotetun energian varastoimista suurille akkulaitteille ja myyntiä kysyntähuippujen aikana, jolloin hinta on paras.

Tekoälyn mahdollisuudet ulottuvat myös yleishyödyllisiin palveluihin. Vaikka kunnalliset vesijärjestelmät käyttävät jo älymittareita laskutuksessa, tekoäly voi muuttaa tämän datan operatiiviseksi tiedoksi. Analysoimalla mittaridataa yhdessä muiden sensorien tietojen kanssa tekoäly auttaa havaitsemaan vuodot, parantamaan järjestelmän tehokkuutta ja lisäämään palvelun luotettavuutta.

"Tekoälypohjainen valvonta voi havaita epäsäännöllisiä kulutusmalleja rakennuksissa ja teollisuuslaitoksissa sekä paikantaa putkiston korjausta vaativan kohdan. Järjestelmä voi lähettää huoltotiimille hälytyksen, mikä estää suuremmat ongelmat ja tuo merkittäviä säästöjä", Mroczkowski kertoo.

Samanlaisia käyttötapauksia löytyy muiltakin aloilta. Esimerkiksi suurilla kemianteollisuuden laitoksilla voi olla ongelmia vuotojen kanssa monimutkaisissa putkistoissa, joten vuotojen paikantaminen on erittäin arvokasta.

Konenäkö on yksi lupaavimmista tekoälyn sovelluksista energia-alalla. Se parantaa tehokkuutta, turvallisuutta ja kustannustehokkuutta. Yksi keskeinen käyttökohde on sähkölinjojen tarkastus, joka on perinteisesti ollut työlästä, aikaa vievää ja kallista.

"Noin 80 % siirtolinjoista kulkee ilmajohdoissa, joten ne ovat suuressa vaarassa ympäristön uhkille, kuten kaatuville puille ja korroosiolle. Näiden laajojen rakenteiden tarkastus voi olla erittäin haastavaa."

Tekoälypohjaiset konenäköä hyödyntävät droonit voivat itsenäisesti skannata suuria osia sähköverkosta, mikä nopeuttaa tarkastuksia ja tukee kenttähuoltotiimejä. Nämä järjestelmät analysoivat ympäröivää kasvillisuutta ja havaitsevat rakenteellisista ongelmia ajoissa, jolloin huoltotoimia voidaan priorisoida ja sähkökatkoja ehkäistä. Kehittyneet tekoälyalgoritmit voivat tunnistaa korroosiota, rakenteellista väsymystä ja heikkeneviä kohtia tarkasti. 

Konenäön ja tekoälyohjelmistojen yhdistäminen muuttaa tuulivoimaloiden seurantaa ja hallintaa, erityisesti syrjäisillä merialueilla.

"Tämä edistynyt lähestymistapa mahdollistaa jatkuvan turbiinien kunnon seurannan ja fyysisen kulumisen, kuten pintakorroosion, rakenteellisen kulumisen tai lapavaurioiden, tunnistamisen – asioita, joita tavalliset sensorit eivät havaitse", Artur Mroczkowski sanoo.

Nämä älykkäät järjestelmät optimoivat turbiinien suorituskyvyn reaaliaikaisesti ympäristötietojen perusteella, ennakoivat komponenttivikoja, vähentävät manuaalisten tarkastusten tarvetta ja varmistavat luotettavan energiantuoton.

Haluatko tietää lisää, miten tekoäly voi lisätä tehokkuutta ja luotettavuutta energia- ja yleishyödyllisillä aloilla? Lataa ilmainen opaskirjamme: Create value with Industrial AI.