Как AI может помочь в принятии решений в системе SCADA?

Использование AI — это отправная точка для понимания того, как машинное обучение может повысить ценность вашей компании. Давайте посмотрим, как ИИ может помочь в принятии решений в системе SCADA фотоэлектрической станции.

Искусственный интеллект (ИИ) — это способ программирования компьютеров для решения проблем способами, аналогичными тому, как их решают люди.

Взаимосвязь и значительный рост вычислительной мощности приводят к сбору огромных объемов данных из точек данных.

Чтобы получить обзор собранных данных, поместить их в контекст и превратить в практические идеи, потребность в искусственном интеллекте растет. AI может помочь в принятии решений на основе данных с такой скоростью и точностью, с которыми люди не могут справиться.

Как это работает?

AI начинает со сбора данных временных рядов с датчиков.

Следующим шагом является нормализация данных с помощью фильтров. Фильтры необходимо настроить с учетом времени суток, освещенности, условий ясного неба, ограничения и т.д. Затем применяются ежедневные агрегированные значения, взвешенные по освещенности, и становится возможным анализ выработки, степени загрязнения, деградации и т.д.

Наличие системы SCADA на базе искусственного интеллекта может помочь интерпретировать данные и помогать людям в принятии решений, повышая эффективность работы, увеличивая производительность, сокращая время простоев и потери и тем самым увеличивая рентабельность инвестиций.

В производстве энергии обычно задействовано несколько активов, и растущая гибридизация активов становится новой нормой по мере того, как предприятия формируют свой портфель возобновляемых источников энергии. В такой ситуации существует потребность в системах SCADA, внедренных на уровне завода каждого актива, для отслеживания производства и производительности, а также для оказания помощи работникам в принятии правильного решения в нужное время, например, когда использовать трекер, очистить панель или отремонтировать инвертор.

Пропуск данных с устройств предприятия через программное обеспечение искусственного интеллекта с применением различных фильтров гарантирует, что квалифицированные данные будут учитываться при окончательном принятии решения на основе данных. Этот выходной сигнал может затем генерировать рабочий заказ для групп эксплуатации и технического обслуживания или уведомлять технических специалистов о неисправности, например, в трекере или инверторе.

Проблемы фотоэлектрической станции: чем может помочь AI?

Системы SCADA, управляемые искусственным интеллектом, могут снизить затраты на эксплуатацию и обслуживание за счет разработки улучшенных, экономичных процедур эксплуатации и обслуживания с интеллектуальным планированием на основе данных.

Кроме того, такая система приводит к увеличению производства фотоэлектрической энергии за счет снижения производственных потерь из-за недостаточной производительности и сбоев за счет получения отчетов о производительности и исправности модулей, инверторов, трекеров и других физических компонентов установки.

Данные из системы SCADA также снизят инвестиционный риск в будущих проектах. Исторические данные могут помочь определить такие параметры, как надежность работы, загрязнение и деградация, для оценки производительности.

Система обеспечит ценность инвестиций. Серьезные неисправности легко обнаружить. Мягкие неисправности, такие как постепенное ухудшение качества за пределами гарантированных пределов, трудно обнаружить экономически эффективно. Получение непрерывных данных из системы SCADA, которая систематизирует данные с течением времени с помощью ИИ, упрощает отслеживание потерь.

Система SCADA также поможет соблюдать нормативные требования и обеспечить надежность и энергетическую безопасность. Это делает возможной «умную интеграцию»/гибридизацию с другими видами электростанций посредством непрерывного мониторинга и контроля каждого актива в режиме реального времени.

Системы SCADA на базе искусственного интеллекта делают возможной автоматизацию работы фотоэлектрических электростанций, сокращая затраты на эксплуатацию и техническое обслуживание и одновременно повышая производительность за счет решений, основанных на данных.

Могут ли цифровые приложения использоваться для обеспечения безопасной эксплуатации систем водоснабжения и очистки сточных вод в США? Муниципалитеты и сообщества говорят «да». И теперь они начинают смотреть на еще более смелый цифровой рубеж: искусственный интеллект.

В то время как очистка воды и сточных вод традиционно контролируется группами профессионалов, контролирующих функции очистных сооружений, многие муниципалитеты обнаружили, что усилия обученных операторов могут быть дополнены цифровыми технологиями, такими как компьютеры, которые предоставляют данные в режиме реального времени о производительности конкретного предприятия (широко известные как системы SCADA).

Эволюция систем SCADA помогла предприятиям минимизировать ошибки, которые могут привести к сбоям в работе или нарушениям нормативных разрешений, повышая эффективность и помогая снизить затраты на энергию и материалы. Системы интегрированы с данными в реальном времени, что помогает операторам выполнять свою работу более эффективно и безопасно. Операторы привыкли использовать эти инструменты и реагировать на представленные данные, тем самым избегая проблем, экономя затраты и обеспечивая более высокую производительность.

Но новые достижения в области искусственного интеллекта меняют будущее операций по водоснабжению и водоотведению.

Благодаря технологии искусственного интеллекта цифровой мониторинг и ввод данных помогают предвидеть проблемы до их возникновения. Технология также может дать совет или рекомендации о том, как решить проблему до того, как она станет более серьезной, или действовать более эффективно.

Большинство предприятий имеют контуры управления, в которых производятся ограниченные эксплуатационные корректировки на основе нескольких точек данных - подача хлора, где измерения расхода и остаточного количества используются для регулировки подачи для поддержания заданного остатка.

Представьте себе распространение этой идеи единой точки на ключевые процессы предприятия, такие как хлорирование и нитрификация, удаление питательных веществ на очистных сооружениях, изменение времени биологической очистки из-за приближающегося зимнего сезона. Благодаря технологии искусственного интеллекта данные SCADA теперь могут стать оперативными рекомендациями в режиме реального времени для выполнения этих сложных операций или фактически действовать без вмешательства оператора.

Помимо эксплуатации, проблемы технического обслуживания прогнозируются до их возникновения и определяются меры по их устранению. Во многих случаях датчики также способны автоматически вносить коррективы в существующие приборы предприятия для устранения любых обнаруженных ими проблем.

Этот тип расширенного профилактического обслуживания отличает AI от традиционных систем SCADA.

Один из примеров этого происходит прямо сейчас в Такоме, штат Вашингтон, где город активно стремится достичь ряда целей с помощью AI, в том числе:

• Обнаруживать изменения в потоке сточных вод в режиме реального времени и возможности корректировки для улучшения качества воды.
• Предпринимать оперативные корректировки для снижения эксплуатационных расходов (т.е. сокращения потребления энергии или химикатов).
• Обеспечивается соответствие городских заводов требованиям разрешений.
• Интегрируется AI с существующими компьютеризированными системами управления.

Менее масштабные пилотные программы искусственного интеллекта уже реализованы в других местах в США, включая завод по очистке сточных вод в Пиджен-Фордж, штат Теннесси, где операторы недавно установили стратегически расположенные датчики искусственного интеллекта для измерения уровня растворенного кислорода. Датчики, которые способны контролировать уровень химических веществ и при необходимости регулировать, помогли снизить затраты на электроэнергию на заводе на целых 20 процентов.

Муниципалитеты США, желающие внедрить искусственный интеллект в свои системы очистки воды, воодушевлены примерами успешного применения передовых систем искусственного интеллекта на аналогичных предприятиях. В Куксхафене, Германия, в 2017 году на городской станции очистки сточных вод были установлены сложные датчики искусственного интеллекта, чтобы помочь снизить затраты на электроэнергию, связанную с аэрацией. Это привело к 30-процентному сокращению потребления энергии на заводе, что привело к экономии затрат муниципалитета и способствовало достижению климатических целей страны.

В Дании, где на очистку воды и сточных вод приходится два процента потребления электроэнергии в стране (так же, как и в США), искусственный интеллект был встроен в несколько заводов, объединяя данные, собранные с помощью нескольких датчиков, со статистическим анализом и знаниями о процессах, что позволяет системе автоматически адаптироваться к изменяющимся условиям. Ожидается, что эти усилия будут способствовать повышению производительности предприятия и снижению количества ошибок.

Звучит здорово. С чего компании начать?

Успешное применение AI начинается с определения целей. Вам нужна более высокая производительность отдельного процесса, например использования кислорода в аэротенке или остатков дезинфекции, или более масштабного использования? Вам требуется только руководство для оператора или руководство и контроль?

Таким образом, интеграция искусственного интеллекта в существующие водоочистные сооружения требует тщательного анализа компонентов каждой установки, чтобы определить оптимальный способ установки сенсорных датчиков, которые предоставляют данные в режиме реального времени о том, как работает установка, а затем вносят соответствующие коррективы, а также предупреждают операторов о потенциальных проблемах.

Это шаги, в которых опытный партнер по водоснабжению и водоотведению может помочь муниципалитетам.

Для муниципалитетов, рассматривающих решение на основе искусственного интеллекта:

• Обновление существующего оборудования предприятия и обновление существующих цифровых платформ, таких как компьютерные системы данных SCADA, для соответствия технологии искусственного интеллекта.
• Установка автоматических датчиков в ключевые компоненты заводского оборудования таким образом, чтобы они были стратегически расположены и обеспечивали точные показания.
• Обеспечение регулярной очистки, проверки, калибровки и замены датчиков при необходимости.

Операторам также необходимо проявлять осторожность и не оставлять свои обновленные системы уязвимыми для атак кибербезопасности, обеспечивая работу системы максимально независимо от открытых интернет-платформ.

Поскольку AI предлагает огромный потенциал для экономии средств и повышения экологической устойчивости, муниципалитеты США уже стремятся инвестировать в эти новые технологии AI.

Несмотря на преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения для систем HMI и SCADA, существуют также некоторые проблемы и ограничения, которые необходимо решить. Например, AI и ML требуют высококачественных и актуальных данных, которые не всегда могут быть доступны. Искусственный интеллект и машинное обучение также требуют вычислительных ресурсов, таких как вычислительная мощность, хранилище и пропускная способность, которые не всегда могут быть достаточными или совместимыми. AI и ML также поднимают этические и юридические вопросы, такие как конфиденциальность, подотчетность, прозрачность и доверие, которые необходимо учитывать и регулировать.

Ценность AI/ML: пример производства и эксплуатации печей

ОТРАСЛИ, ОСНОВАННЫЕ НА ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ

В мире производства системы SCADA (диспетчерский контроль и сбор данных) уже давно являются основой управления и мониторинга промышленных процессов. Они обеспечивают надежный и эффективный способ сбора данных с различных датчиков и устройств управления, позволяя операторам централизованно отслеживать и контролировать процессы. Но какими бы мощными ни были системы SCADA, в настоящем появился новый игрок, который выводит управление промышленными процессами на новый уровень: AI/ML (искусственный интеллект/машинное обучение).

Хотя системы SCADA превосходны в своей работе, они, как правило, основаны на правилах и по своей сути не обладают способностью учиться на данных, прогнозировать будущие события или обнаруживать сложные закономерности. Именно здесь на помощь приходит AI/ML. Анализируя данные, собранные системами SCADA, алгоритмы AI/ML могут предоставить дополнительную информацию и возможности, которые могут повысить эффективность, снизить затраты и повысить качество производимой продукции.

Вот таблица, в которой четко показаны различия между системами SCADA и AI/ML:

Чтобы проиллюстрировать ценность интеграции AI/ML с системами SCADA, давайте рассмотрим реальный пример, связанный с производством и эксплуатацией печей.

Представьте себе компанию, которая производит и эксплуатирует большие промышленные печи. У них есть система SCADA, которая контролирует и управляет их печами в режиме реального времени. Система SCADA собирает данные с различных датчиков и устройств управления, позволяя операторам контролировать температуру, давление и другие важные параметры. Система также позволяет операторам управлять печами, регулируя температуру, расход топлива и другие переменные по мере необходимости.

Теперь предположим, что эта компания решает инвестировать в технологии AI/ML и интегрировать их с существующей системой SCADA. Вот как это может обеспечить дополнительную ценность:

• Прогнозируемое обслуживание: AI/ML может анализировать исторические данные и данные в реальном времени из систем SCADA, чтобы прогнозировать сбои оборудования до того, как они произойдут. Это позволяет значительно сократить время простоев и затраты на техническое обслуживание, а также увеличить срок службы оборудования.
• Оптимизация операций: AI/ML может выявлять закономерности и тенденции в данных, собранных системами SCADA, которые могут быть не очевидны для людей-операторов. Эти данные можно использовать для оптимизации работы печи, повышения эффективности и снижения энергопотребления.
• Контроль качества: AI/ML может анализировать данные из систем SCADA, чтобы контролировать качество производимой продукции. При обнаружении каких-либо аномалий система может предупредить операторов или даже скорректировать производственный процесс в режиме реального времени, чтобы устранить проблему.
• Обнаружение аномалий. Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения могут обнаруживать аномалии в данных, которые могут указывать на проблему. Это может обеспечить раннее вмешательство, предотвращение потенциального ущерба и снижение затрат на ремонт.
• Адаптивность: модели искусственного интеллекта и машинного обучения могут обучаться и адаптироваться с течением времени, поскольку они подвергаются воздействию большего количества данных. Это означает, что со временем они могут улучшить свою производительность и точность, обеспечивая тем большую ценность, чем дольше они используются.

Хотя отказ от внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения не обязательно приводит к прямым потерям, он может привести к упущенным возможностям и потенциальным косвенным потерям в виде более высоких затрат, снижения качества и снижения конкурентоспособности. Вот некоторые потенциальные потери от отказа от внедрения AI/ML:

• Упущенный прирост эффективности. AI/ML может помочь оптимизировать операции, что приведет к повышению эффективности и снижению затрат. Без искусственного интеллекта и машинного обучения этот прирост эффективности может быть упущен, что приведет к более высоким эксплуатационным расходам, чем необходимо.
• Увеличение времени простоя: AI/ML может помочь предсказать сбои оборудования до того, как они произойдут, обеспечивая упреждающее обслуживание и сокращая время непредвиденных простоев. Без искусственного интеллекта и машинного обучения эти сбои невозможно предсказать, что приводит к неожиданным простоям и связанным с ними затратам.
• Более низкий контроль качества: AI/ML может помочь улучшить контроль качества, прогнозируя качество продукта на основе текущих условий и допуская корректировки. Без искусственного интеллекта и машинного обучения качество продукции может быть больше, что может привести к увеличению потерь и снижению удовлетворенности клиентов.
• Обнаружение пропущенных аномалий: AI/ML может помочь обнаружить аномалии, которые могут указывать на проблему. Без искусственного интеллекта и машинного обучения эти аномалии могут оставаться незамеченными до тех пор, пока не вызовут проблемы, ведущие к потенциальному повреждению оборудования или проблемам безопасности.
• Отсутствие конкурентных преимуществ. Поскольку все больше и больше компаний внедряют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, те, кто этого не делает, могут оказаться в невыгодном положении с точки зрения конкуренции. Они могут потерять долю рынка в пользу конкурентов, которые могут работать более эффективно, производить продукцию более высокого качества или предлагать более низкие цены из-за использования AI/ML.

В то время как системы SCADA обеспечивают важнейшую основу для мониторинга и контроля промышленных процессов, AI/ML может предоставить дополнительные возможности, которые могут повысить эффективность, снизить затраты и повысить качество производимой продукции. Таким образом, даже при наличии системы SCADA инвестиции в AI/ML могут принести значительную выгоду.

В постоянно развивающейся сфере промышленной автоматизации системы SCADA (диспетчерский контроль и сбор данных) сыграли решающую роль в мониторинге и управлении различными производственными процессами. Однако по мере развития технологий и роста спроса на более интеллектуальные и эффективные системы интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в системы SCADA становится важной тенденцией. Мы рассказываем о будущем SCADA, исследуется потенциал использования искусственного интеллекта для интеллектуальной автоматизации и мониторинга.

SCADA представляет собой архитектуру системы управления, которая объединяет аппаратные и программные компоненты для мониторинга и управления промышленными процессами. Система обеспечивает сбор, визуализацию и управление данными в режиме реального времени для широкого спектра приложений, включая производство электроэнергии, нефть и газ, производство и многое другое. Системы SCADA состоят из удаленных терминальных устройств (RTU), программируемых логических контроллеров (PLC), человеко-машинных интерфейсов (HMI) и центральной системы управления.

За прошедшие годы системы SCADA претерпели значительные преобразования. Первоначально они полагались на ручной сбор данных и простой анализ данных. По мере развития технологий системы SCADA становились все более сложными, позволяя осуществлять удаленный мониторинг, управление и сбор данных. С появлением Интернета вещей (IoT) системы SCADA стали более взаимосвязанными и способны обрабатывать огромные объемы данных из нескольких источников.

Интеграция искусственного интеллекта в системы SCADA имеет огромный потенциал для расширения возможностей автоматизации и мониторинга. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать большие наборы данных в режиме реального времени, позволяя системам SCADA принимать разумные решения и оптимизировать операции. Алгоритмы машинного обучения могут обнаруживать закономерности, прогнозировать сбои и предоставлять рекомендации по профилактическому обслуживанию. Методы глубокого обучения могут выявить сложные корреляции и аномалии, которые люди могут не заметить.

Системы SCADA на базе искусственного интеллекта могут использовать различные технологии искусственного интеллекта, такие как:

1. Машинное обучение (ML)

Алгоритмы машинного обучения могут анализировать исторические данные и данные в реальном времени, чтобы изучать закономерности и делать прогнозы. Они могут оптимизировать параметры управления, обнаруживать аномалии и обеспечивать профилактическое обслуживание.

2. Обработка естественного языка (NLP)

Методы NLP могут облегчить взаимодействие человека и машины, позволяя операторам общаться с системами SCADA, используя команды или запросы на естественном языке. Это упрощает процесс контроля и мониторинга.

3. Компьютерное зрение

Методы компьютерного зрения можно использовать для анализа визуальных данных, снятых камерами или датчиками, в режиме реального времени. Это позволяет системам SCADA отслеживать физические процессы, выявлять дефекты и выполнять визуальный контроль.

Интеграция искусственного интеллекта в системы SCADA дает множество преимуществ, в том числе:

1. Повышенная эффективность и производительность

Алгоритмы искусственного интеллекта могут автоматизировать повторяющиеся задачи, оптимизировать операции и сократить количество ручного вмешательства. Это повышает общую эффективность и производительность системы.

2. Прогностическое обслуживание

Анализируя закономерности данных и обнаруживая аномалии, AI может прогнозировать сбои или неисправности оборудования до того, как они произойдут. Это обеспечивает профилактическое обслуживание, сокращая время простоя и затраты на техническое обслуживание.

3. Улучшение процесса принятия решений

Алгоритмы искусственного интеллекта могут обрабатывать огромные объемы данных из разных источников, предоставляя операторам полезную информацию и рекомендации. Это облегчает принятие обоснованных решений и сокращает время реагирования.

4. Мониторинг и контроль в режиме реального времени

Системы SCADA на базе искусственного интеллекта могут отслеживать процессы в режиме реального времени, быстро выявлять отклонения и принимать немедленные корректирующие действия. Это обеспечивает оптимальную производительность процесса и безопасность.

Проблемы и соображения

Хотя интеграция искусственного интеллекта в системы SCADA приносит многочисленные преимущества, она также создает проблемы и соображения, которые необходимо решить:

1. Качество и безопасность данных

Алгоритмы искусственного интеллекта во многом полагаются на качество данных для точных прогнозов и принятия решений. Обеспечение целостности и безопасности данных становится критически важным для поддержания надежности системы и защиты от киберугроз.

2. Сложность системы и интеграция

Интеграция искусственного интеллекта в существующие системы SCADA требует тщательного планирования и реализации. Сложностью алгоритмов ИИ и самим процессом интеграции необходимо эффективно управлять, чтобы избежать сбоев.

3. Сотрудничество человека и машины

Поскольку ИИ берет на себя все больше автономных задач, сотрудничество между людьми и машинами становится жизненно важным. Должны быть реализованы эффективные программы обучения и образования, чтобы операторы могли понимать и взаимодействовать с системами SCADA на базе искусственного интеллекта.

Реальные приложения

Интеграция искусственного интеллекта в системы SCADA уже нашла практическое применение в различных отраслях:

1. Энергетический менеджмент

Системы SCADA на базе искусственного интеллекта оптимизируют выработку и распределение энергии, обеспечивая эффективную балансировку нагрузки и реагирование на спрос.

2. Производство и контроль качества

Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют данные датчиков в режиме реального времени, чтобы гарантировать качество продукции, выявлять дефекты и оптимизировать производственные процессы.

3. Умные сети

Системы SCADA с поддержкой искусственного интеллекта контролируют и управляют инфраструктурой интеллектуальных сетей, повышая надежность, стабильность и обнаруживая неисправности.

4. Управление водными ресурсами и сточными водами

AI может анализировать данные датчиков и устройств Интернета вещей, чтобы оптимизировать распределение воды, обнаруживать утечки и повышать общую эффективность управления водными ресурсами.

В заключение

Будущее SCADA – за интеграцией искусственного интеллекта, обеспечивающей интеллектуальную автоматизацию и мониторинг. Сочетание систем SCADA с технологиями искусственного интеллекта открывает новые возможности для повышения эффективности, прогнозного обслуживания, принятия решений и контроля в реальном времени. Несмотря на проблемы, преимущества искусственного интеллекта в системах SCADA значительны и могут произвести революцию в различных отраслях. Поскольку технологии продолжают развиваться, мы можем ожидать, что системы SCADA на базе искусственного интеллекта будут становиться все более распространенными, изменяя способы мониторинга и управления промышленными процессами.

Читайте анонсы наших статей:

Почитать наши архивные публикации можно и в Yandex Q