Ученые Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого разработали алгоритм для оптимизации работы энергетического оборудования. В основе технологии лежат цифровые двойники, динамическая самопараметризация и искусственный интеллект. Новая разработка позволяет прогнозировать изменения в работе сложного энергетического оборудования, предотвращать аварийные ситуации и увеличивать маржинальный доход генерирующих предприятий.
«Наша разработка уникальна тем, что с помощью машинного обучения автоматически учитывает изменения физических характеристик ключевых узлов оборудования. Это происходит, например, из-за естественного износа. Модель самопараметризуется, восполняет пробелы в данных (например, о тех узлах, где невозможно установить датчик мониторинга) и устраняет неточности существующих измерений. В результате мы получаем точную цифровую копию сложнейшего энергетического оборудования. Это позволяет проводить глубокий анализ работы станции, прогнозировать появление дефектов и оценивать комплексное влияние множества факторов на технические процессы. Ранее такие данные получить было невозможно ни теоретически, ни практически», – поделилась руководитель проекта, кандидат технических наук, доцент Высшей школы атомной и тепловой энергетики СПбПУ Ирина Аникина.
Прогнозирование изменений параметров работы в зависимости от условий эксплуатации особенно актуально для новых отечественных газотурбинных установок, для которых пока не накоплено достаточно статистической информации. Пилотный прототип системы уже был протестирован на некоторых станциях Северо-Западного региона. Ученые считают, что следование рекомендациям системы позволит увеличить маржинальный доход ТЭЦ на 7-8% за счет оптимизации режимов работы с учетом состояния оборудования.
Интеграция новых гибридных алгоритмов в систему поможет снизить частоту незапланированных ремонтов и оптимизировать график технического обслуживания оборудования. Коллектив планирует дальнейшее развитие системы, ее адаптацию для других типов генерирующего оборудования и масштабирование на предприятия энергетической отрасли.
Исследовательский проект реализуется в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030» Минобрнауки РФ.
Источник: ТАСС
распечатать статью
