IoT 구현이 풍력 발전으로 항해

북해 풍력 발전소는 몇 가지 눈에 띄는 전투를 치르고 있으며 해양 생물에 관한 것이 아닙니다. 그들은 15주 만에 독일에서 가장 큰 터빈 베어링 구조의 붕괴로 시작했습니다. 15개월 동안 지속되는 구조물에 대한 예측 유지 보수가 계획되었습니다. 그 결과 참담한 유지보수 비용이 발생했고 범인으로 보이는 거대한 블레이드가 재설계되었습니다. MRO Electric and Supply의 Joseph Zulick은 말합니다. .

북해 구조는 올해 주요 터빈 하우징을 잃어버렸고 엔지니어들은 바다에서 이 크기의 206개 단위를 모두 검사하고 수리해야 할 수도 있다고 결정했습니다. 북해는 바람이 가장 거세고 해류가 심한 지역으로 거대 터빈 농장이 문제가 되고 있지만 다른 지역에서도 유지 관리 문제가 발생하고 있습니다. (또한 참조)

이러한 거대 기업을 위한 설계 엔지니어링에서 예측 유지 관리의 역할은 고객이 전체 농장 계획에 메가와트를 추가할 때마다 중요성 사다리를 올라갑니다. 윈드 시어, 바다/공기의 온도, 풍속, 토크 및 진동을 모니터링하는 것은 이제 빙산의 일각에 불과합니다. 모든 설계에는 흘수선 위와 아래의 베어링 온도, 하우징 무결성 및 배선에 대한 즉각적인 조기 경고가 포함되어야 합니다.

구축

더 나은 연결 유지 관리에 대한 기사(1)에서 저자는 북해 터빈과 같이 가장 멀리 떨어진 구조물에 연결된 산업 네트워크에서 중복 시스템의 중요성을 설명합니다. 모든 설계자는 새로운 터빈 설계에서 조기 경고, 보안 및 차단/차단과 같은 대응을 결합해야 합니다. 유지 관리 전략은 항상 루틴으로 설계되었습니다. 이러한 루틴은 심각한 업그레이드가 필요하지만 보다 적극적인 접근 방식은 능동 경고 장치를 추가하는 것입니다.

최고의 시스템은 이제 성능을 최적화하고 유지 관리 요구 사항을 더 잘 예측하는 기능을 결합합니다. 시스템은 빠르고 강력합니다. 기사는 "1초 미만의 응답 시간으로 테라바이트급 데이터를 분석하는 플랫폼의 고유한 기능은 IoT 애플리케이션에서 상당한 가치를 생성하는 능력을 더욱 향상시킵니다."라고 말했습니다. 이 연구에 따라 작동 중인 모든 풍력 터빈에는 속도, 날씨, 진동 및 가속도(감속)를 확인하는 150개 이상의 센서가 있습니다.

프리미엄 기능의 또 다른 예는 예측 데이터를 즉시 분석할 뿐만 아니라 비상 사태가 발생하기 전에 안전 장치 작동을 시작하는 극한 기상 취약성을 위해 설계된 시스템입니다. 가장 안정적인 정보 전송을 추구하는 IoT 설계자는 악천후로 인해 다양한 통신 시스템이 중단될 수 있음을 인식해야 합니다. 때로는 유선 연결이 유일한 방법입니다. 이 경우 주 전송 케이블을 따라 실행되는 강력한 케이블 기반 연결이 Wi-Fi 및 위성을 무시할 수 있습니다.

비상 안전 장치로서 이 비상 계획은 차단기 및 감속기와 같은 기계 간의 잘못된 통신을 줄이거나 없앨 수 있습니다. 이것은 또한 심하게 변화하는 바람에 취약한 기계의 손상을 막을 수 있습니다.

지능형 소프트웨어

극한 환경을 위한 네트워크는 양방향으로 작동해야 합니다. 센서 또는 프로브에서 보호된 메인프레임을 통해 비상 보드 위치로 전송해야 합니다. 종료에 대한 결과 결정은 동일하거나 다른 네트워크를 통해 다시 전송되어야 합니다. 심한 날씨 변화의 결과로 과열 또는 파손에 대한 반응은 가동 중단 또는 감속이 될 수 있습니다.

각 사건에서 수집할 수 있는 데이터가 많을수록 네트워크는 진행 방법과 진행하지 않는 방법을 더 잘 "학습"할 수 있습니다. 장비의 안전을 최우선으로 하는 머신러닝은 상황에 따라 조정됩니다.

풍력 발전 단지는 문제가 발생할 때까지 독립적으로 작동할 수 있는 연결된 기계의 훌륭한 예입니다. 기계 학습의 시스템은 운영자의 선택을 개선하는 데 도움이 되어 시스템을 완전히 종료하거나 단일 터빈을 종료할 필요도 없습니다. 네트워크의 학습 측면이 더 강력하고 중복된 시스템과 결합되면 함께 작동하여 학습을 만듭니다. 더 빠르고 효율적입니다.

한 가지 예는 Siemens의 개발입니다. (2) 회사가 "완전히 통합된 자동화의 핵심 구성 요소"라고 부르는 SIMATIC 컴퓨팅의 개발. 이 기술은 터빈 농장을 자동 생산에 더 가깝게, 더 중요하게는 안전을 위한 자체 규제로 이동시킵니다.

크기는 중요하지 않습니다.

성난 바다에서 수백 마일 떨어진 곳에 위치한 추적 및 문제 해결 시스템에서 배운 교훈은 도시 또는 커뮤니티 전력망 규모의 소규모 터빈 농장으로 안전을 설계할 때 도움이 될 것입니다. 대부분의 유틸리티는 풍력 및 태양열 계획을 가지고 있지만 여전히 비용, 안전 및 지원에 대해 우려하고 있습니다.

오늘날 농장이 확장 가능한 것처럼 차세대 터빈을 위한 설계도 확장 가능합니다. 단일 터빈 시스템 내부에는 머신 러닝과 IoT를 사용하여 스스로를 종료하거나 배터리 사이트에 자동으로 전력을 전송하는 등 가장 효율적인 용도로 자체적으로 확장할 수 있는 기능이 있습니다.

현재 미래를 위해 설계하는 기업의 많은 예가 있습니다. 몇 년 전만 해도 풍력과 태양열 발전에 대해 덜 걱정하는 것처럼 보였던 국가들이 이제는 막대한 투자를 하고 있습니다. 예를 들어 터키는 지난 11년 동안 풍력에 120억 달러(102억 8000만 유로)의 투자를 유치했습니다. (3) 2007년에 국가의 생산 출력은 146메가와트였습니다. 작년에 풍력 발전소는 6,500메가와트를 생산했다고 보고서는 전했다. 11년 동안 50배 성장한 산업에서 유지 관리와 더 나은 모니터링이 필수적일 것입니다.

터키는 풍력 발전을 10배나 늘리고 있는 나라가 아닙니다. 상호 연결된 세계는 에너지로 작동합니다. 미래의 에너지도 상호 연결될 것입니다. 하드웨어 제조업체가 무선 전자 기기 요구 사항도 충족되도록 보장할 수 있다면 바람은 그림에서 매우 큰 부분을 차지할 수 있습니다.

이 블로그의 작성자는 MRO Electric and Supply의 Joseph Zulick 작가이자 관리자입니다.