|
|
StatSoft Power Solutions
Zarys podejścia
StatSoft Power Solutions oferuje pakiety rozwiązań projektowane w celu optymalizacji działania elektrowni,
zwiększenia jej sprawności i redukcji poziomu emisji szkodliwych substancji. Bazując na ponad 20 latach doświadczeń
w analizie danych i sterowaniu procesami technologicznymi w różnych gałęziach przemysłu, StatSoft wypracował
metodykę pozwalającą usprawnić pracę elektrowni. Wykorzystując dane zbierane codziennie przez systemy pomiarowe,
procedury zaprojektowane przez StatSoft wskazują potencjalne źródła problemów i miejsca, które pozwolą podnieść
efektywność pracy nawet urządzeń starego typu.
Sytuacje w których data mining pomaga zwiększyć wydajność elektrowni
Większość instalacji w elektrowniach jest wyposażonych w urządzenia rejestrujące parametry ich pracy.
W ten sposób gromadzone są duże ilości danych historycznych, które można bez problemu zintegrować z rozwiązaniami
takimi jak OSI PI. Jednak w większości przypadków analizy prowadzone są „AD HOC” i tylko na
małych podzbiorach, dlatego duża część wiedzy zawarta w danych pozostaje niewykorzystana.
Dla przykładu w elektrowniach opalanych węglem rozwiązania StatSoft pozwolą zidentyfikować optymalny zestaw parametrów
pracy, aby zmniejszyć emisje NOx, CO i LOI bez jakichkolwiek ingerencji w istniejącą infrastrukturę.
Czym jest data mining? Dlaczego właśnie data mining?
Data mining jest terminem używanym do określenia zbioru technik segmentacji, uczenia maszyn rozpoznawania wzorców i
innych metod statystycznych pozwalających wydobyć zależności ukryte w danych. Techniki te pozwalają znaleźć bezcenne
zależności, które mogą być ukryte głęboko w zbiorze danych. Zaawansowane techniki data mining pozwalają odkryć te
zależności, przetwarzając zbiory z dziesiątkami, a nawet setkami zmiennych, ujawniając jednocześnie złożone zależności
między nimi.
Data mining umożliwia modelowanie „rzeczywistego świata” na podstawie „rzeczywistych danych”
pochodzących z konkretnej elektrowni. W tym podejściu przeprowadzona zostanie identyfikacja, które spośród setek czy nawet
tysięcy parametrów są kluczowe dla zachowania niskiej emisji szkodliwych substancji i określone zostaną optymalne
przedziały dla parametrów oraz kombinacje ustawień, które zapewnią stabilną i niską emisję, zapewniając wysoką
niezawodność systemu (brak nagłych skoków poziomów emisji, niezaplanowanych przeglądów serwisowych).
Wyniki te można uzyskać w długotrwałym procesie dostosowywania parametrów funkcjonujących systemów sterowania lub
skorzystać z zaawansowanego narzędzia StatSoft MultiStream,
które pozwoli uzyskać optymalny efekt szybko i na stałe.
W czym to podejście jest lepsze od sieci neuronowych dla sterowania ze sprzężeniem zwrotnym?
Jedno z najczęściej zadawanych pytań brzmi: W czym rozwiązania data mining różnią się od programów sterujących, które wykorzystują sieci neuronowe w systemach sterowania ze sprzężeniem zwrotnym (podejście stosowane w niektórych elektrowniach, ale bez spodziewanych sukcesów)?
Dzieje się tak, ponieważ systemy te są dosyć proste: tradycyjne sieci neuronowe mogą przetwarzać jednocześnie tylko kilka parametrów. Nie są one zdolne do wychwytywania optymalnych ustawień całych zestawów dla setek dostępnych parametrów, co uczyniłoby wszystkie procesy w elektrowni bardziej odpornymi na zmiany czy wahnięcia parametrów, na które nie mamy wpływu – np. jakość węgla.
Najnowocześniejsza technologia oferowana przez StatSoft Power Solutions to nie wdrożenie gotowego rozwiązania „z pudełka”, które jest dopasowane do całej branży energetycznej i i da tylko ogólne polepszenie wydajności. Rozwiązanie StatSoft gwarantuje świeże spojrzenie na wszystkie gromadzone dane i procesy w celu optymalizacji ich wydajności. Takie podejście pozwala skupić się tylko na kluczowych parametrach dla konkretnej elektrowni i danej konfiguracji sprzętu.
Oferujemy rozwiązanie bazujące na najnowocześniejszych technikach analizy danych, pozwalające w optymalny sposób monitorować procesy, zarządzać nimi i przewidywać możliwe problemy.
Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się więcej.
Warto przeczytać:
|