IoT a szélerőművek szolgálatában

wind iot

Elsőre talán nem is gondolnánk, mennyi „okos” üzemeltetési lehetőség rejlik a szélenergia piacán is.

Az összekapcsolt világ energiával működik, a szélnek pedig nagyon is jelentős szerepe lehet mindebben. A szélerőműparkok a világhálóra csatlakoztatott gépek jó példáját adják, amelyek akár teljesen önálló működésre is képesek. A legjobb rendszerek pedig kombinálják a teljesítmény optimalizálásának és a karbantartási igények előrejelezhetőségének képességét.

A prediktív karbantartás szerepe az erőművek esetén még inkább felértékelődik a nem várt események bekövetkeztekor. Az úgynevezett szélnyírás (azaz a szél sebességének és/vagy irányának változása egy kitüntetett irány mentén), a tenger- és levegőhőmérséklet, a szélsebesség, a forgatónyomaték és a vibrálás monitorozása csak a jéghegy csúcsa. A modern megoldásoknál alapkövetelmény, hogy azonnal és/vagy előremutatóan figyelmeztessenek a többi között a csapágyhőmérsékletre vagy a huzalok állapotára a vízvonal felett és alatt egyaránt.

Az Északi-tenger esetén a fentiek különösen kritikusnak számítanak. Az északi-tengeri turbinákhoz csatlakozó ipari hálózatoknál ugyanis kiemelten fontosak a redundáns rendszerek. A tervezőmérnököknek az új turbinák kialakításakor össze kell kapcsolniuk a korai figyelmeztetéseket, a biztonsági megoldásokat, valamint a turbinák elindulásakor és leállásakor adott válaszreakciókat. Az IoT-alkalmazások pedig alkalmasak minderre, hiszen segítségükkel jobban optimalizálható a teljesítmény, és a karbantartási igények is nagyobb hatékonysággal jelezhetők előre. Az ilyen megoldások révén adatok terabájtjait lehet szinte pillanatok alatt elemezni.

Big Data és gépi tanulás
A szélsőséges körülmények között is működőképes hálózatnak mindkét irányban kell működnie. Továbbítania kell a szenzoroktól érkező adatokat, és a leállással kapcsolatos információkat is vissza kell küldenie ugyanazon a hálózaton vagy egy másik hálózaton keresztül. Példának okáért a túlmelegedésre adott válasz lehet leállás vagy lassabb működés is. Ráadásul minél több adat gyűjthető, annál inkább képes a rendszer elsajátítani a megfelelő válaszreakciókat és annál inkább képes alkalmazkodni a változó körülményekhez.

A szélerőműparkok a csatlakoztatott gépek jó példáját adják, a gépi tanulásra épülő rendszerek pedig segíthetnek a válaszreakciók „finomításában”. Így egy-egy probléma esetén látható például, hogy elég-e leállítani az adott turbinát, vagy le kell-e állítani a teljes rendszert.

Intelligens megoldásokkal akár több száz mérföld távolságban is nyomon lehet követni a háborgó tengeren történő „eseményeket”, ami sokat segíthet a kisebb turbinafarmok tervezésében, de a városi vagy közösségi villamosenergia-hálózatok kialakításakor is. Sok közműszolgáltató szeretne bevezetni szél- és napenergián alapuló megoldásokat, azonban jellemzően még mindig aggódnak a kapcsolódó költségek, a biztonság és a fenntarthatóság miatt.

Befektetés a jövőbe
A következő generációs turbinák tervezése viszont várhatóan már méretezhető lesz. Ez azt jelenti, hogy egyetlen turbinarendszeren belül a gépi tanulás és az IoT révén a lehető leghatékonyabb energiafelhasználás valósul majd meg, beleértve a leállítását vagy az áram automatikus „elküldését” az adott telephelyre.

Több példa is akad arra, hogy a vállalatok már most tervezik a jövőt. Törökország például az elmúlt 11 évben 12 milliárd dollárt invesztált a szélerőművekbe. A számok pedig azt mutatják, hogy mindez megérte. Az ország 2007-ben ugyanis még csak 146 megawattnyi energiát termelt, tavaly viszont a szélerőműveknek köszönhetően ez a szám 6.500 megawatt volt a kapcsolódó jelentés szerint.

Forrás: m2mzona.hu

Kapcsolódó hozzászólások

Leave a Comment