Robots
Cookies

Ustawienia cookies

Strona Teraz Środowisko wykorzystuje cookies. Część z nich jest niezbędna do funkcjonowania strony. Inne służą poprawianiu jakości naszych usług.
Więcej  ›
04.08.2025 04 sierpnia 2025
Mając za sobą 10 lat tworzenia autorskich treści o ochronie środowiska, Teraz-Środowisko szuka nabywcy. W celu uzyskania wszelkich informacji prosimy o kontakt z administracją strony.

Sztuczna inteligencja pomoże w przewidywaniu awarii w energetyce

   Powrót       08 lutego 2021       Energia   

Technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego pomogą w przewidywaniu awarii w energetyce i poprawią niezawodność urządzeń - zakładają inżynierowie, którzy pracują nad takim rozwiązaniem w Elektrowni Łagisza w Będzinie.

Opracowaniu i wdrożeniu takiego systemu służy trzyletni projekt badawczo-rozwojowy o wartości 21 mln zł. Prawie 14 mln zł na ten cel pochodzi z Narodowego Centrum Badań i Rozwoju. Projekt realizuje konsorcjum przemysłowo-naukowe, w skład którego wchodzą spółka Tauron Wytwarzanie - właściciel elektrowni, a także Politechnika Śląska i spółka Sumitomo SHI FW Energia Polska. - Tworzony model pozwoli na dynamiczne zarządzanie procesem produkcji energii elektrycznej, co bezpośrednio pozytywnie przełoży się na dyspozycyjność i niezawodność. System opracowywany jest dla bloku o mocy 460 megawatów w Elektrowni Łagisza, lecz projekt zakłada możliwość zastosowania systemu w innych jednostkach, jak również w innych gałęziach przemysłu - poinformował w piątek wiceprezes Tauronu Jerzy Topolski.

Czytaj też: Technologia w służbie efektywności energetycznej

Projektowany system OPTI AI UNIT ma być wsparciem zwiększającym odporność infrastruktury nie tylko na awarie i przestoje wynikające z normalnego zużywania się części urządzeń, ale też na wyjątkowe i nieprzewidywalne zdarzenia. Zadaniem systemu będzie przewidywanie awarii i rekomendowanie działań zapobiegających ich występowaniu. Będzie to możliwe dzięki połączeniu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Działanie systemu będzie oparte na historycznych danych pomiarowych, wiedzy eksperckiej i modelach cyfrowych o różnym poziomie złożoności. Dzięki zastosowaniu zaawansowanych modeli predykcyjnych można będzie stworzyć algorytmy, umożliwiające kontrolę stanu urządzeń, a to pozwoli na lepsze niż dotąd planowanie przeglądów i remontów infrastruktury - zakładają inżynierowie.

Ponad dwa lata temu w Elektrowni Łagisza wdrożono już system diagnostyki predykcyjnej dla turbiny i urządzeń pomocniczych bloku energetycznego. System, nad którym trwają obecnie prace, ma monitorować także pracę kotła, urządzeń elektrycznych oraz rurociągów.(PAP)

Polecamy inne artykuły o podobnej tematyce:

Nowe inicjatywy KE będą odpowiedzią na kryzys konkurencyjności. Pomóc ma przemysł zielonych technologii (11 lutego 2025)190 GW w SMR-ach do 2050 r. przy maksymalnym scenariuszu? IEA o energetyce jądrowej (24 stycznia 2025)Bez danych nie podejmuje się decyzji. Dokąd zmierza Kraków? (19 listopada 2024)Co zawiera Polska strategia rozwoju przemysłu morskich farm wiatrowych? (07 listopada 2024)Rozwój data center to nawet 40% wzrostu zapotrzebowania na energię elektryczną w Europie (06 listopada 2024)
©Teraz Środowisko - Wszystkie prawa zastrzeżone.
Kopiowanie i publikacja tekstów, zdjęć, infografik i innych elementów strony bez zgody Wydawcy są zabronione.
▲  Do góry strony