AI včas odhalí hrozící poruchy v přečerpávací elektrárně ve Štěchovicích

Umělá inteligence je nápomocná i v energetice. Jedním z posledních příkladů je nasazení AI pro komplexní diagnostiku provozu turbíny přečerpávací elektrárny Štěchovice II a optimalizaci plánování údržby celého soustrojí. Energetici tu ve spolupráci s brněnským VUT a s využitím neuronových sítí odhalují blížící se poruchy. Štěchovická „přečerpávačka“ si vyspělou AI diagnostiku dává jako dárek k 30 letům od znovuzahájení provozu po modernizaci v 90. letech. Na začátku štěchovického projektu byla otázka, jestli AI s využitím neuronových sítí dokáže ve velkých objemech diagnostických dat najít vzorce a příznaky blížících se výpadků a poruch. Do přesně vymezených částí turbíny byly umístěny akustické snímače a snímače vibrací a tlaku pracující s vysokými vzorkovacími frekvencemi v řádu desítek kHz. Tyto údaje v kombinaci se zaznamenávanými provozními parametry byly jako jeden obrovský datový balík zadány ke zpracování softwarovým nástrojem využívajícím umělou inteligenci. Měsíčně jsou takto zpracována data v objemu okolo 2 tisíc GB. Celý projekt by měl po svém skončení přispět k vyšší bezpečnosti provozu, optimalizaci nákladů na údržbu a řízení životnosti soustrojí.

„Dlouhodobě se snažíme zlepšovat diagnostiku vodních turbín, abychom takříkajíc viděli ´za roh´ a mohli lépe plánovat odstávky, a dosahovat tak vyšší efektivity provozu. Jsme rádi, že ve Štěchovicích se podařilo spojit unikátní know-how průmyslové a akademické sféry. Dosavadní výsledky nám potvrdily, že s pomocí umělé inteligence bychom mohli být schopni část hrozících poruch předvídat ve značném předstihu. To nám zásadním způsobem pomůže včas odhalovat blížící se závady a stavy ohrožující životnost soustrojí. V projektu proto chceme pokračovat i v tomto roce,“ říká ředitel vodních elektráren ČEZ Róbert Heczko.

„Paralelně jsme prováděli zkoušky v simulační hydraulické laboratoři a sběr dat pomocí instalované měřící techniky přímo ve Štěchovicích. Za unikátní považuji hlavně synchronizovaný sběr dat pomocí průmyslových měřicích karet a komplexní zpracování časových průběhů veličin z většího počtu datových zdrojů. Umělá inteligence nám zcela zásadně pomohla identifikovat všechny provozní stavy turbíny s pomocí dat hluku, tlakových pulzacích nebo vibracích získaných z vysokofrekvenčních snímačů,“ vysvětluje Pavel Rudolf, vedoucí odboru fluidního inženýrství V. Kaplana fakulty strojního inženýrství VUT.

Vodní elektrárny ČEZ pracují s novými technologiemi a trendy dlouhodobě. On-line diagnostiku před časem nasadili energetici na vodní elektrárně Lipno, kde teploměry měří případné přehřívání v drážkách statoru generátoru a sledují přitom až 10 parametrů. Energetici využívají také 3D tisk, který nedávno výrazně přispěl k rychlé dodávce důležitého oběžného kola čerpadla oleje pro jednu z turbín přečerpávací vodní elektrárny Dlouhé stráně, a pomohl tak udržet v provozu tento klíčový regulační zdroj české energetické soustavy.

Skupina ČEZ provozuje v České republice více než 30 vodních elektráren všech hlavních typů, od přečerpávacích přes velké akumulační, malé průtočné až po mikroturbíny pro malé spády. Predikcím poruchových stavů na vodních turbínách proto průběžně věnuje velkou pozornost a inspiraci hledá nejen u domácích ale i zahraničních partnerů. Investiční fond Inven Capital například nedávno získal podíl v izraelské společnosti WINT (Water Intelligence) zaměřující se na včasnou detekci úniků vody, omezení plýtvání a úsporné nakládání s vodou pomocí umělé inteligence a internetu věcí.

---

reklama

---