استراتژی های مبتنی بر داده طول عمر ژنراتور اضطراری را افزایش می دهد

وابستگی زیاد جامعه مدرن به برق باعث می شود ثبات و قابلیت اطمینان شبکه بسیار مهم باشد. در حالی که اپراتورهای شبکه به طور مداوم برای بهبود قابلیت اطمینان تامین برق کار می کنند،حوادث غیر قابل پیش بینی مانند خرابی ناگهانی یا بلایای طبیعی هنوز هم می تواند باعث قطع برق در مقیاس بزرگ شوددر این لحظات بحرانی، مجموعه های ژنراتور اضطراری (EGS) به عنوان منابع انرژی پشتیبان عمل می کنند و نقش مهمی در حفظ عملیات در امکانات ضروری و حفظ نظم اجتماعی دارند.

با این حال، قابلیت اطمینان EGS را نمی توان به عنوان یک واقعیت تلقی کرد. بسیاری از سازمان ها اغلب نگهداری و مدیریت مناسب این سیستم ها را نادیده می گیرند، که منجر به پیری زودرس، کاهش عملکرد،و شکست احتمالی در مواقع اضطراریاین نظارت نه تنها خطر قطع کار را افزایش می دهد بلکه ممکن است منجر به خسارت های اقتصادی و پیامدهای اجتماعی شود.

"مدت عمر" EGS شامل ابعاد متعددی است که نیاز به تمایز بین "زمان کسری" مبتنی بر حسابداری و "مدت عمر عملیاتی واقعی" دارد.

• دوره کسری:یک مفهوم حسابداری که به طور معمول برای اهداف مالیاتی و گزارشگری مالی استفاده می شود. در بسیاری از حوزه های قضایی، دوره های کسری تجهیزات عمومی از 5 تا 10 سال می باشد.اگرچه واحدهای EGS برای کاربردهای خاص ممکن است برای سیاست های مختلف واجد شرایط باشند..
• طول عمر عملیاتی:مدت زمان واقعی یک EGS می تواند با نگهداری مناسب به طور ایمن و قابل اعتماد کار کند. این طول عمر بستگی به عوامل متعددی دارد از جمله کیفیت تجهیزات، محیط عملیاتی،و استراتژی های نگهداریتحقیقات نشان می دهد که با تعمیرات سالانه مشخص شده توسط سازنده، واحدهای EGS می توانند تا 30 سال در حال کار باشند.

ارزیابی دقیق طول عمر عملیاتی EGS نیاز به جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده های جامع از تولید کنندگان تجهیزات (تفصیلات طراحی) ، ارائه دهندگان تعمیرات (اسنادی از خدمات) ،و کاربران نهایی (پارامترهای عملیاتی)تجزیه و تحلیل آماری این داده ها امکان شناسایی عوامل تعیین کننده طول عمر کلیدی را فراهم می کند.

روش های تجزیه و تحلیل بقا ابزارهایی قدرتمند برای ارزیابی قابلیت اطمینان EGS فراهم می کنند:

• منحنی های کاپلان-مییر:تخمین احتمال زنده ماندن در طول زمان، اجازه می دهد تا مقایسه بین استراتژی های نگهداری مختلف.
• مدل های خطر متناسب با کوکس:شناسایی عوامل خطرناکی که بر طول عمر EGS تاثیر می گذارند با تجزیه و تحلیل کیفیت تجهیزات، شرایط عملیاتی و پروتکل های نگهداری.

سه عامل حیاتی به طور قابل توجهی بر طول عمر EGS تاثیر می گذارند:

به عنوان یک جزء حیاتی برای راه اندازی EGS، عملکرد باتری به طور مستقیم بر قابلیت اطمینان عملیاتی تأثیر می گذارد. تخریب منجر به کاهش ولتاژ، جریان ناکافی و شکست های بالقوه راه اندازی می شود.

تجزیه و تحلیل داده:مدل های تخریب عملکرد باتری که شامل اندازه گیری ولتاژ، مقاومت داخلی، دمای محیط و روش های شارژ می شوند، برنامه ریزی پیش بینی کننده تعمیرات را امکان پذیر می کنند.

کار با دمای بالا باعث اکسیداسیون روغن می شود، حفاظت از موتور را به خطر می اندازد و به طور بالقوه باعث آسیب شدید می شود.

تجزیه و تحلیل داده:نظارت منظم بر کیفیت روان کننده ها (سفتی، تعداد اسید، میزان رطوبت، ذرات فلزی) در ترکیب با الگوریتم های یادگیری ماشین، برنامه ریزی پیش بینی کننده جایگزینی را تسهیل می کند.

استفاده طولانی مدت از مایع خنک کننده، خواص ضد یخ و ضد خوردگی را کاهش می دهد، که به طور بالقوه منجر به گرم شدن بیش از حد و آسیب موتور می شود.

تجزیه و تحلیل داده:ارزیابی عملکرد از طریق اندازه گیری نقطه یخ، ارزش pH و رسانایی امکان پیش بینی آماری عمر باقی مانده مایع خنک کننده را فراهم می کند.

طول عمر EGS نیاز به رعایت پروتکل های عملیاتی مناسب و استراتژی های نگهداری دارد:

رعایت دقیق پروتکل های راه اندازی / خاموش کردن و اجتناب از شرایط بیش از حد باعث جلوگیری از فرسایش زودرس می شود.

تجزیه و تحلیل داده:نظارت در زمان واقعی بر سرعت موتور، قدرت خروجی، دمای روغن و دمای مایع خنک کننده از طریق شبکه های سنسور، تشخیص ناهنجاری را با استفاده از روش های آماری و یادگیری ماشین امکان پذیر می کند.

بازرسی های منظم و تعویض فعال اجزای ضروری است، به ویژه با توجه به قطع تولید قطعات به طور معمول 15-20 سال پس از تولید رخ می دهد.

تجزیه و تحلیل داده:مدل های پیش بینی نقص بر اساس داده های شکست تاریخی (نوع شکست، زمان بندی، علل، مدت تعمیر) موجودی قطعات جایگزین را از طریق پیش بینی تقاضا بهینه می کنند.

نگهداری EGS شامل دو روش اصلی است:

شامل بازرسی های دوره ای قانونی (ماهانه تا سالانه) که توسط متخصصان معتبر انجام می شود و با بررسی های عملیاتی معمول توسط پرسنل تاسیسات تکمیل می شود.

تجزیه و تحلیل داده:الگوریتم های بهینه سازی که هزینه های نگهداری را با قابلیت اطمینان تجهیزات متعادل می کنند می توانند کارایی نگهداری پیشگیرانه را افزایش دهند.

مداخله حرفه ای سریع در هنگام تشخیص خطاها مانع از افزایش مشکلات کوچک به شکست های بزرگ می شود.

تجزیه و تحلیل داده:تشخیص خطا با کمک یادگیری ماشین همراه با تکنیک های بهینه سازی فرآیند، زمان توقف را کاهش می دهد و کارایی تعمیر را بهبود می بخشد.

به عنوان خون حیات سیستم های EGS، کیفیت سوخت به طور مستقیم بر عملکرد و طول عمر تاثیر می گذارد.آلودگی ها) در ترکیب با مدل های پیش بینی تقاضا تامین کافی در حالی که جلوگیری از شکست های راه اندازی مربوط به سوخت.

قرار دادن مناسب EGS باید موجب ایجاد سر و صدا، لرزش، انتشار گازهای خروجی و مقررات ایمنی آتش باشد.سیستم های اطلاعات جغرافیایی (GIS) و مدل های تاثیر زیست محیطی تصمیمات بهینه را در مورد مکان آسان می کنند.

انتخاب روغن های سنگین و سبک شامل تعادل بین هزینه و قابلیت اطمینان است.و ثبات عرضه به استراتژی های انتخاب بهینه کمک می کند..

قابلیت اطمینان EGS همچنان برای امنیت برق حیاتی است. از طریق تجزیه و تحلیل جامع داده، سازمان ها می توانند چرخه های زندگی تجهیزات را بهتر درک کنند، عوامل قابلیت اطمینان را شناسایی کنند،و راهبردهای بهینه سازی را برای افزایش طول عمر عملیاتی و اطمینان از تداوم برق اجرا کنید.

فناوری های نوظهور از جمله اینترنت اشیا، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و هوش مصنوعی وعده می دهند که مدیریت EGS را از طریق نظارت در زمان واقعی، تشخیص پیش بینی خطای پیش بینی،و برنامه ریزی بهینه شده نگهداری، در نهایت باعث افزایش قابلیت اطمینان و کارایی عملیاتی می شود.