Korzyści z Predykcyjnego Utrzymania Ruchu w Sektorach Energetycznym i Użytku Publicznego – wykorzystanie AI i wizji komputerowej

Do tej pory sektor energetyczny i użyteczności publicznej opierały się głównie na wiedzy pracowników, intuicji i doświadczeniu w optymalizacji procesów, zarządzaniu kosztami i podejmowaniu decyzji. Teraz jednak zarówno ludzie, jak i firmy mierzą się z nadmierną złożonością systemów. Dla technologii AI  to wyzwanie nie stanowi problemu.

„Sztuczna inteligencja może znacznie obniżyć koszty produkcji, przyspieszyć procesy, zwiększyć efektywność, zredukować koszty pracy i wspierać podejmowanie decyzji. Niemniej jednak oba sektory są postrzegane jako konserwatywne, a ich zdolność do transformacji pozostaje stosunkowo niska. Wyzwaniem jest też przyjmowanie nowych technologii cyfrowych na poziomie operacyjnym” – mówi Artur Mroczkowski, dyrektor CEE Software Services w Etteplan.

W przeszłości produkcja energii była bardzo scentralizowana. Obecnie zasoby produkcyjne są rozproszone, a regulacje wymagają priorytetyzacji odnawialnych źródeł energii. Firmy muszą precyzyjnie prognozować podaż i popyt energii.

„Farmy wiatrowe i słoneczne są silnie uzależnione od warunków atmosferycznych. Niespodziewany brak wiatru czy gęste chmury mogą prowadzić do poważnych awarii sieci. Firmy energetyczne muszą unikać nadprodukcji i być świadome, kiedy występuje szczyt w zużyciu energii. Dlatego prognozowanie podaży i popytu jest kluczowe.” – wyjaśnia Mroczkowski.

Podkreśla, że analityka predykcyjna wspierana przez AI może dostarczyć cennych informacji na temat wydajności sieci, równoważenia obciążenia, trendów cenowych i warunków pogodowych. Te dane pomagają optymalizować strategie handlu energią i wspierać zgodność z regulacjami środowiskowymi.

W kontekście regulacji, systemy AI mogą minimalizować produkcję opartą na paliwach kopalnych, aby uniknąć wysokich kar za emisję dwutlenku węgla. Maksymalizują również wykorzystanie odnawialnych źródeł energii rozmieszczonych geograficznie.

Gdy AI przewiduje niskie ceny energii, może sugerować przechowywanie energii wytworzonej z odnawialnych źródeł w dużych bankach bateryjnych. Sprzedaż energii w godzinach szczytowego popytu przynosi najlepsze ceny.

Możliwości AI sięgają również sektora użyteczności publicznej. Choć miejskie systemy wodne już korzystają ze smart meterów do rozliczeń, AI może przekształcić te dane w cenne informacje operacyjne. Analizując dane z liczników i innych czujników, AI pomaga wykrywać wycieki, poprawiać wydajność systemu i zwiększać niezawodność usług.

„Monitorowanie napędzane przez AI może wskazywać nieregularne wzorce zużycia w budynkach i obiektach przemysłowych oraz zaznaczać miejsca w systemie rurociągów, które wymagają naprawy. System generuje powiadomienia dla zespołów konserwacyjnych, co pozwala uniknąć większych problemów w sieci i przynosi znaczne oszczędności” – mówi Mroczkowski.

Podobne zastosowania są zauważalne w innych branżach. Duże zakłady chemiczne mogą borykać się z problemami z wyciekami w skomplikowanych instalacjach rurociągowych, dlatego łatwe ich lokalizowanie ma dużą wartość.

Wizja komputerowa to jedna z najbardziej obiecujących aplikacji AI w branży energetycznej, oferująca znaczące usprawnienia w zakresie efektywności, bezpieczeństwa i opłacalności. Kluczowym obszarem jest inspekcja linii energetycznych, która w tradycyjnym modelu była pracochłonna i kosztowna.

„Ponieważ około 80% linii przesyłowych znajduje się nad ziemią, są one narażone na zagrożenia środowiskowe, takie jak opadające drzewa czy korozja. Dostęp do tej ogromnej infrastruktury, często rozciągającej się na miliony kilometrów, może być niezwykle trudny”.

Drony z wizją komputerową, wspieraną przez AI, mogą autonomicznie skanować duże obszary sieci energetycznej, znacznie przyspieszając inspekcje i wspierając zespoły konserwacyjne. Te systemy analizują otaczającą roślinność i wykrywają wczesne oznaki problemów strukturalnych, co pozwala firmom energetycznym priorytetyzować działania konserwacyjne i zapobiegać potencjalnym awariom. Zaawansowane algorytmy AI mogą z wysoką precyzją identyfikować subtelne oznaki korozji, zmęczenia strukturalnego i pojawiających się słabości.

Integracja wizji komputerowej z oprogramowaniem opartym na AI przekształca sposób monitorowania i zarządzania farmami wiatrowymi, szczególnie w zdalnych środowiskach morskich.

„To zaawansowane podejście zmienia sposób, w jaki branża obsługuje i utrzymuje zasoby offshore, umożliwiając nie tylko ciągłe monitorowanie stanu turbin, ale także identyfikację degradacji fizycznej, takiej jak korozja powierzchni, zużycie strukturalne czy uszkodzenia łopat, które mogą być niedostrzegalne w standardowych systemach opartych na czujnikach.” – mówi Artur Mroczkowski.

Te inteligentne platformy optymalizują wydajność turbin w czasie rzeczywistym na podstawie danych środowiskowych, przewidują awarie komponentów, ograniczają zależność od inspekcji manualnych i zapewniają niezawodne dostawy energii.