Машинное обучение в энергетике - Часть I
Машинное обучение для производства энергии
4 варианта использования ML для электростанций
Если вы управляете ветропарками или любой другой электростанцией, то вам хорошо известно: техническое обслуживание, человеческие ошибки, простои и неэффективность планирования могут стоить миллионы в год.
Там, где более простая статистика не достигла большого прогресса, машинное обучение оказалось очень эффективным инструментом для:
- Прогнозирование неисправностей раньше и точнее
- Выявляйте человеческие ошибки, прежде чем они станут большой проблемой
- Оптимизируйте графики работы электростанции, чтобы повысить рентабельность
- Прогнозирование порядка оценки, чтобы оптимизировать планирование различных источников питания.
Прогнозирование неисправности турбины
Ветер - отличный возобновляемый источник энергии, но, как известно, обслуживание ветряных турбин стоит дорого. На его долю приходится до 25% стоимости 1 кВтч. А устранение проблем после того, как они возникли, может быть еще дороже.
Машинное обучение может помочь вам решить эту проблему, сократив расходы на техническое обслуживание за счет выявления проблем до того, как турбина выйдет из строя. Это особенно важно, когда ветряные электростанции расположены в труднодоступных местах, например, посреди океана, что еще больше увеличивает затраты на ремонт.
Данные в реальном времени, собранные с помощью системы диспетчерского управления и сбора данных (SCADA), могут помочь заранее определить возможные неисправности в системе, чтобы предотвратить сбой.
Например, мы можем использовать данные от датчиков, обнаруженных в турбинах, таких как датчики масла, смазки и вибрации, для обучения моделей машинного обучения выявлению предвестников отказа, таких как низкий уровень смазки. Этот метод может прогнозировать сбои на срок до 60 дней.
Снизить вероятность человеческой ошибки
Ежегодно человеческая ошибка составляет 25% отказов электростанций. Наряду с потерей до 30 миллионов мегаватт-часов электроэнергии ежегодно, это вызывает перебои в обслуживании потребителей или, что еще хуже, - просто подумайте о Чернобыле и Три-Майл-Айленде. Это также означает ненужные расходы, связанные с исправлением ошибки и восстановлением работы системы.
Чтобы бороться с этим, мы можем использовать машинное обучение для поддержки решений, принимаемых операторами диспетчерской.
Машинное обучение обеспечивает постоянный мониторинг систем, который помогает обнаруживать аномалии. Мы также автоматически предлагаем план действий, чтобы ситуация не ухудшилась. Он даже может решить проблему до того, как станет необходимым вмешательство человека.
Это снижает риск человеческой ошибки из-за отвлечения внимания, недостатка знаний или скорости реакции - иногда операторы диспетчерской просто не могут двигаться достаточно быстро, чтобы решить проблему.
Повышение рентабельности электростанции с помощью оптимизированного планирования и ценообразования
Огромный объем данных, которыми мы располагаем в наши дни, помогает людям принимать более обоснованные решения о том, как они ведут бизнес. Утилиты ничем не отличаются. Неустойчивый характер цен на энергию означает, что эксплуатация электростанции может быть более или менее прибыльной в зависимости от чего-то столь же простого, как время суток.
Но поскольку рынок коммунальных услуг очень динамичный, может быть трудно вручную отслеживать все данные, необходимые для принятия этих решений.
Мы можем использовать машинное обучение, чтобы помочь. Вводя исторические данные о ценах и использовании в алгоритм машинного обучения, вы можете предсказать наилучшее время для запуска завода и заработать больше денег. Машинное обучение может быть в периоды, когда его интенсивность использования высока, но цены на сырье, используемое для производства энергии, низки. Эти чрезвычайно точные прогнозы создают оптимизированный график генерации, который максимизирует прибыльность.
Прогнозирование цен на энергию
У поставщиков коммунальных услуг есть множество вариантов выбора источников энергии - от возобновляемых источников энергии, таких как ветер и солнечная энергия, до ископаемого топлива и ядерной энергии. Когда приходит время продавать электроэнергию, эти различные источники сгруппированы в порядок оценки в зависимости от цены. Это определяет порядок, в котором продается энергия из этих различных источников.
Поскольку у нас есть доступ к данным из самых разных источников, мы можем использовать машинное обучение для анализа как данных в реальном времени, так и исторических данных. Алгоритмы машинного обучения также лучше учитывают все различные факторы, влияющие на цену, такие как погода, спрос, количество энергии, доступное из различных источников, историческое использование и т. Д., Чтобы создать оптимизированный порядок оценки.
Это поможет вам принимать более обоснованные решения о том, где вы берете свою силу. Это особенно полезно на рынках, где много возобновляемой энергии, такой как ветер, потому что трудно гарантировать доступность энергии из этих источников.
Эта статья является частью серии из трех статей о приложениях машинного обучения в энергетической отрасли:
- Часть I (эта статья) - Машинное обучение для производства энергии
- Часть II - Машинное обучение для передачи энергии
- Часть II - Машинное обучение для распределения энергии
Первоначально опубликовано на https://www.datarevenue.com.
