Hoe energie- en nutsbedrijven kunnen profiteren van AI-gestuurd voorspellend onderhoud en computer vision

Van oudsher vertrouwen de energie- en nutssectoren voornamelijk op persoonlijke kennis, intuïtie en ervaring voor procesoptimalisatie en besluitvorming. Tegenwoordig hebben mensen en bedrijven het moeilijk door de complexiteit van hun systemen. Voor kunstmatige intelligentie vormt deze toenemende complexiteit echter geen obstakel.

"Kunstmatige intelligentie kan een essentiële bijdrage leveren aan lagere productiekosten, snellere processen, verhoogde efficiëntie, reductie van arbeidskosten en ondersteuning van besluitvorming. Echter, beide sectoren worden als conservatief gezien, waardoor hun aanpassingsvermogen beperkt is. Daarnaast is er op de werkvloer enige weerstand tegen het omarmen van nieuwe digitale technologieën," stelt Artur Mroczkowski, directeur CEE Software Services bij Etteplan.

In het verleden was energieproductie sterk gecentraliseerd, maar dat is veranderd door de verspreiding van productiemiddelen. Regelgeving vereist dat hernieuwbare energiebronnen prioriteit krijgen. Bedrijven moeten nu vraag en aanbod van energie met hoge precisie kunnen voorspellen.

"Wind- en zonneparken zijn sterk afhankelijk van de weersomstandigheden. Bij gebrek aan wind of bij zware bewolking is de kans op aanzienlijke netwerkuitval zonder voorspellende maatregelen groot. Energiebedrijven moeten ook overproductie voorkomen en zich bewust zijn van vraagpieken. Daarom is het essentieel dat ze vraag en aanbod nauwkeurig kunnen voorspellen en tijdig andere energiebronnen inschakelen wanneer dat nodig is," legt Mroczkowski uit.

Hij benadrukt dat voorspellende analyses op basis van AI waardevolle inzichten kunnen bieden in netwerkkracht, load balancing, prijsfluctuaties en klimatologische patronen. Deze inzichten helpen handelsstrategieën voor elektriciteit te optimaliseren en ondersteunen de naleving van milieuregelgeving.

Wat betreft regelgeving kunnen AI-tools helpen om de productie op basis van fossiele brandstoffen te minimaliseren en hoge boetes voor koolstofuitstoot te vermijden. Ze maximaliseren ook het gebruik van geografisch verspreide hernieuwbare energiebronnen.

Wanneer AI lage energieprijzen voorspelt, kan het aanbevelingen doen om energie die door hernieuwbare bronnen is geproduceerd, op te slaan in grote batterijopslag. Het verkopen van die energie tijdens piekuren levert de beste prijs op.

De mogelijkheden van AI strekken zich ook uit tot de nutssector. Gemeentelijke watersystemen gebruiken al slimme meters voor facturering, maar AI kan deze data omzetten in operationele inzichten. Door meterdata te analyseren in combinatie met andere sensoren, helpt AI bij het opsporen van lekken, verbetert het de systeemefficiëntie en verhoogt het de betrouwbaarheid van de dienstverlening.

"AI-gedreven monitoring kan onregelmatige gebruikspatronen in gebouwen en industriële faciliteiten detecteren en signaleren waar reparaties in het leidingsysteem nodig zijn. De tool kan een melding genereren voor een onderhoudsteam, waardoor grotere problemen worden voorkomen en aanzienlijke kostenbesparingen worden gerealiseerd," zegt Mroczkowski.

Vergelijkbare situaties zijn ook van toepassing op andere industrieën. In een grote chemische fabriek kan het opsporen van lekkages in complexe leidingen waardevol zijn.

Computer vision is een veelbelovende toepassing van AI in de energie-industrie en biedt aanzienlijke verbeteringen in efficiëntie, veiligheid en kosten. Een belangrijk aandachtspunt is de inspectie van elektriciteitsleidingen, normaal gesproken een arbeidsintensief, tijdrovend en kostbaar proces.

"Ongeveer 80% van de transmissielijnen ligt boven de grond en is daardoor kwetsbaar voor omgevingsbedreigingen zoals vallende bomen en corrosie. Toegang tot en inspectie van deze uitgestrekte infrastructuren, vaak miljoenen kilometers groot, is zeer uitdagend."

Drones met AI-gestuurde computer vision kunnen autonoom grote delen van het elektriciteitsnet scannen, waardoor inspecties aanzienlijk sneller gaan en onderhoudsteams in het veld beter worden ondersteund. Deze systemen analyseren de omringende vegetatie en detecteren vroegtijdige tekenen van structurele problemen, waardoor nutsbedrijven onderhoudsactiviteiten kunnen prioriteren en mogelijke stroomuitval kunnen voorkomen. Geavanceerde AI-algoritmes kunnen nauwkeurig subtiele tekenen van corrosie, structurele vermoeidheid en opkomende zwakheden identificeren.

De integratie van computer vision met AI-gestuurde software verandert de monitoring en het beheer van windparken, vooral in afgelegen offshore omgevingen.

"Deze geavanceerde aanpak verandert hoe de industrie offshore activa beheert en onderhoudt. Het biedt niet alleen continue bewaking van de staat van de turbines, maar ook de identificatie van fysieke achteruitgang, zoals oppervlaktecorrosie, structurele slijtage of bladschade, die mogelijk niet te detecteren is met standaard sensorgebaseerde systemen," zegt Mroczkowski.

Deze slimme platforms optimaliseren de prestaties van turbines in realtime op basis van omgevingsdata, anticiperen op componentstoringen, verminderen de afhankelijkheid van handmatige inspecties en zorgen voor een betrouwbare energie-output.

Wil je meer weten over hoe AI de efficiëntie en betrouwbaarheid in de energie- en nutssector kan verbeteren? Download dan onze gratis whitepaper Create value with Industrial AI (Opent in een nieuw venster) voor praktische toepassingen en inzichten.