Case study: wdrożenie strategii PdM dla bloku energetycznego w Tauron Wytwarzanie
20 lipca 2020

Case study: wdrożenie strategii PdM dla bloku energetycznego w Tauron Wytwarzanie

Projekt: wdrożenie strategii Predictive Maintenance dla bloku energetycznego w Tauron Wytwarzanie

Wyzwania we wdrożeniu strategii PdM dla bloku energetycznego

Kluczowym zadaniem przedsiębiorstw energetycznych jest zapewnienie stabilnego i nieprzerwanego poziomu dostaw energii. Awarie instalacji mogą powodować wielotygodniowe nieplanowane przestoje, a w konsekwencji ogromne straty finansowe spowodowane usuwaniem skutków awarii oraz utratą przychodów np. z tytułu świadczenia usługi systemowej – ORM (Operacyjnej Rezerwy Mocy). Celem współpracy pomiędzy TAURON Wytwarzanie a ReliaSol było zminimalizowanie ilości oraz skutków awarii bloku 460 MW w Elektrowni Łagisza.

Na skutek ciężkich warunków eksploatacyjnych wewnątrz kotła fluidalnego, dochodziło do zmniejszenia przekrojów ścianek rur z wodą pod wysokim ciśnieniem, co prowadziło do uszkodzeń parownika pierwotnych i wtórnych spowodowanych wysokim ciśnieniem pary, a w konsekwencji do kosztownych przestojów.

Rozwiązanie

Zadaniem specjalistów z firmy ReliaSol było opracowanie modelu predykcyjnego dla wykrywania awarii powodujących przestoje instalacji. Dodatkowym wyzwaniem była również konieczność lokalizacji miejsc uszkodzeń. Predykcja awarii ma szanse działać w momencie, gdy stan techniczny urządzenia nie pogorszył się na skutek wystąpienia awarii, a koszty przywrócenia do prawidłowego stanu technicznego nie są duże.

Podstawowym wymaganiem jest posiadanie danych procesowych, charakteryzujących pracę wybranej instalacji w czasie oraz informacje o występujących na niej usterkach. Z powodu małej ilości rzeczywistych awarii jako stan awaryjny uznano pocienienie ścianki parownika poniżej wymiaru obliczeniowego, co pozwoliło na stworzenie modeli diagnostyki predykcyjnej dla kotła.

W pierwszej fazie system diagnostyki predykcyjnej wykorzystywał około 180 pomiarów zasilających jeden model hierarchiczny, przewidujący 8 typów awarii. Model lokalizuje jeden z typów awarii w 6 potencjalnych sektorach kotła. Rozwiązanie RSIMS zostało zintegrowane z systemem DCS jako osobny ekran systemu, gdzie wyniki predykcji zwracane są na wewnętrzny pulpit załogi elektrowni.

Kolejnym krokiem było objęcie nadzorem pozostałych urządzeń krytycznego bloku nr 10 w Łagiszy. Realizacja tej fazy projektu wymagała rozbudowy systemu do około 1000 pomiarów i 150 modeli monitorujących stan obiektów różnych instalacji kotła. Modele monitorują bieżący stan techniczny maszyn krytycznych, przekazują informację o anomaliach w pracy oraz przewidują takie zdarzenia jak skoki wibracji czy gwałtowne wzrosty temperatur.

W wyniku prac wdrożony i uruchomiony został pulpit systemu RSIMS, który na bieżąco raportuje o wynikach predykcji. Na dedykowanym i dostosowanym do potrzeb elektrowni schemacie zarządzania majątkiem umieszczone zostały kluczowe obiekty, do których podpięte zostały odpowiednie modele predykcyjne. Pulpit raportowy wraz z dedykowanymi grafikami, na którym prezentowane są wyniki zwracane przez modele, dostosowany został w taki sposób, aby umożliwić łatwą obsługę przez operatorów i był intuicyjnie powiązany ze schematami systemu DCS. Moduł raportowania i obsługi zgłoszeń wraz z powiadomieniami mailowymi pozwala na zdalne kontrolowanie niepożądanych sytuacji bez konieczności stałej koncentracji na systemie.

Obecnie trwają prace nad dalszą rozbudową systemu. 

Predictive Maintenance dla bloku energetycznego
Elektrownia Łagisza (Zdjęcie: materiały prasowe firmy Tauron)

Korzyści z wdrożenia Predictive Maintenance dla bloku energetycznego

Rozwiązanie PdM przygotowane dla TAURON jest w stanie przewidzieć do 100% awarii urządzeń monitorowanych przez system w horyzoncie czasowym 3-17 godzin, wskazując przy tym miejsce awarii. Jest to szybszy i dokładniejszy wgląd w pracę maszyn niż jakikolwiek inny system monitorowania.

System predykcyjnej diagnostyki w postaci platformy RSIMS (ReliaSol Intelligence Maintenance System) oparty na sztucznej inteligencji, dzięki wczesnej sygnalizacji przez modele anomalii stanów pracy odbiegających od normalnych warunków pozwala na wcześniejszą, tradycyjną diagnostykę urządzeń i decyzję o dalszej eksploatacji oraz ograniczenie  kosztów usuwania awarii w przypadku działania modeli predykcyjnych a dzięki dodatkowym godzinom, w których blok może być dostępny, zwiększa przychody z Operacyjnej Rezerwy Mocy i przychody z rynku energii.

Rozwiązanie PdM przygotowane dla TAURON jest w stanie przewidzieć do 100% awarii urządzeń monitorowanych przez system w horyzoncie czasowym 3-17 godzin, wskazując przy tym miejsce awarii. Jest to szybszy i dokładniejszy wgląd w pracę maszyn niż jakikolwiek inny system monitorowania.

O Tauron Wytwarzanie

Grupa TAURON jest jednym z największych podmiotów gospodarczych w Polsce i należy do największych holdingów energetycznych w Europie Środkowo-Wschodniej. Dostarcza ponad 51 TWh energii elektrycznej rocznie do 5,6 milionów Klientów końcowych.

Grupa TAURON Działa we wszystkich obszarach rynku energetycznego – od wydobycia węgla, poprzez wytwarzanie, dystrybucję i sprzedaż energii elektrycznej i ciepła oraz obsługę klienta. Na mniejszą skalę holding prowadzi także sprzedaż hurtową paliw oraz produktów pochodnych (handel węglem i biomasą). W 2014 r. Tauron wszedł również na rynek obrotu paliwem gazowym. Grupa TAURON dysponuje kapitałem w wysokości ponad 8,7 mld zł. Holding zatrudnia ponad 25 tys. osób.

Tauron Wytwarzanie, jako jedna ze spółek Grupy odpowiada za wytwarzanie energii elektrycznej oraz wytwarzanie i zaopatrywanie klientów w parę wodną. Spółka dysponuje 4 291 MWe mocy elektrycznej zainstalowanej oraz 1 236,9 MWt mocy cieplnej osiągalnej.

Czy ten post był pomocny?

Kliknij w gwiazdkę aby ocenić

Ocena: 5 / 5. Liczba głosów: 2

Bądź pierwszym który oceni!

Autor:

Reliasol

Reliasol

Wierzymy, że predykcyjne i preskrypcyjne utrzymanie ruchu to fundament dla przyszłości nowoczesnego przemysłu, który w ReliaSol budujemy już dzisiaj! Dowiedz się, jak połączenie AI z wiedzą ekspercką w naszych rozwiązaniach działa dla firm, które nam zaufały!
Starszy post
Uzyskaj pełny wgląd w działanie maszyn i reaguj na niepożądane zdarzenia
Nowszy post
Case study: wdrożenie rozwiązania PdM RSIMS dla układnicy magazynowej
0 0 votes
Article Rating
Subscribe
Powiadom o
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments

Ostatnio na naszym blogu

29 grudnia 2022

Oczami handlowca: Najpierw diagnoza i rokowania, następnie recepta i zalecenia. Preskrypcyjne Utrzymanie Ruchu w służbie zdrowia procesów produkcyjnych.

Zdarzają się awarie i przestoje produkcji, których nie można uniknąć, nawet wiedząc o nich wcześniej. Co w takiej sytuacji oferują algorytmy AI?

Czytaj więcej
6 czerwca 2023

Webinar online | Czwartek 22 czerwiec godz. 10:30 | Wdrożenie innowacyjnych projektów w celu optymalizacji i utrzymania produkcji.

Czego się nauczysz? 🗣 🚀Jak efektywnie podejść do innowacji w obszarze produkcji? 🚀Kiedy się opłaca wdrażać innowacje?🚀Jak przekonać i przygotować organizację do wprowadzenia innowacji? 🚀 Czy czujesz, że Twój zakład produkcyjny może jeszcze bardziej się rozwijać? Chcesz dowiedzieć się, jak wykorzystać innowacyjne projekty w celu optymalizacji produkcji? A może jak działać na maksymalnych obrotach? 🔝 […]

Czytaj więcej
5 kwietnia 2023

Webinar online | Czwartek 13 kwietnia godz. 10:30 | Jak zmonetyzować dane z maszyn produkcyjnych?

W trakcie wydarzenia dowiesz się: Jak zacząć zbierać dane, aby móc je sensownie wykorzystać w celu zwiększenia efektywności procesów produkcyjnych i osiągnięcia lepszych wyników? Kiedy osiągniesz realne korzyści z zastosowania analizy w diagnostyce maszyn? Jak bezpiecznie wejść na drogę do cyfrowej transformacji i wykorzystania nowoczesnych technologii? Zapisz się już dziś ! Czy ten post był pomocny? […]

Czytaj więcej