Implementasi IoT berlayar ke tenaga angin

Peternakan angin Laut Utara sedang bertempur dalam pertempuran sengit, dan itu bukan tentang kehidupan laut. Mereka mulai dengan kerusakan struktur bantalan turbin terbesar di Jerman setelah 15 minggu; pemeliharaan prediktif telah direncanakan untuk struktur tersebut selama 15 bulan. Hasilnya adalah tagihan perawatan yang membawa malapetaka dan rekayasa ulang bilah raksasa yang tampaknya menjadi biang keladinya:bilah tersebut benar-benar mengguncang turbin hingga mati, kata Joseph Zulick dari MRO Electric and Supply .

Sebuah struktur Laut Utara kehilangan rumah turbin utamanya tahun ini, mendorong para insinyur untuk menentukan bahwa semua 206 unit dengan ukuran ini di laut mungkin perlu diperiksa dan dipasang kembali. Laut Utara adalah daerah angin dan arus paling ganas yang memiliki peternakan turbin raksasa dalam masalah, tetapi daerah lain juga mengalami masalah pemeliharaan. (Juga lihat)

Peran pemeliharaan prediktif dalam rekayasa desain untuk raksasa-raksasa ini melompati tangga pentingnya setiap kali pelanggan menambahkan megawatt ke skema pertanian secara keseluruhan. Pemantauan geseran angin, suhu di laut/udara, kecepatan angin, torsi, dan getaran kini hanyalah puncak gunung es. Setiap desain harus menyertakan peringatan instan dan dini tentang suhu bantalan, integritas housing dan perkabelan, di atas dan di bawah permukaan air.

Bangun dalam

Dalam artikel (1) tentang pemeliharaan terhubung yang lebih baik, penulis menjelaskan pentingnya sistem redundan dalam jaringan industri yang terhubung ke struktur paling jauh, seperti turbin Laut Utara. Setiap perancang perlu menggabungkan peringatan dini, keamanan, dan respons seperti pemutusan/penutupan dalam desain turbin baru. Strategi pemeliharaan selalu dirancang sebagai rutinitas. Rutinitas ini membutuhkan peningkatan yang parah, tetapi pendekatan yang lebih agresif adalah menambahkan peralatan peringatan aktif.

Sistem terbaik sekarang menggabungkan kemampuan untuk mengoptimalkan kinerja dan memprediksi kebutuhan pemeliharaan dengan lebih baik. Sistemnya cepat dan kuat. “Kemampuan unik platform untuk menganalisis terabyte data dengan waktu respons sub-detik semakin meningkatkan kemampuan kami untuk menghasilkan nilai signifikan dari aplikasi IoT kami,” kata artikel itu. Setiap turbin angin yang beroperasi dalam penelitian ini memiliki lebih dari 150 sensor yang memeriksa kecepatan, cuaca, getaran, dan akselerasi (perlambatan).

Contoh lain dari kemampuan premium adalah sistem yang dirancang untuk kerentanan cuaca ekstrem yang tidak hanya menganalisis data perkiraan secara instan, tetapi juga memulai operasi yang gagal sebelum keadaan darurat terjadi. Perancang IoT yang mengejar transfer informasi paling andal harus menyadari bahwa cuaca buruk dapat melumpuhkan berbagai sistem komunikasi; terkadang, koneksi terprogram adalah satu-satunya cara. Dalam hal ini, koneksi berbasis kabel yang kuat yang berjalan di sepanjang kabel transmisi utama dapat menggantikan Wi-Fi dan satelit.

Sebagai failsafe, rencana darurat ini dapat mengurangi atau menghilangkan miskomunikasi antara mesin seperti penutup dan reduksi. Ini juga dapat menghentikan kerusakan pada mesin yang rentan terhadap perubahan angin yang parah.

Perangkat lunak cerdas

Jaringan untuk lingkungan ekstrim harus bekerja di kedua arah. Itu harus mentransmisikan dari sensor atau probe keluar melalui mainframe yang dilindungi, ke lokasi papan darurat. Keputusan yang dihasilkan tentang shutdown harus ditransmisikan kembali melalui jaringan yang sama atau jaringan lain. Sebagai akibat dari perubahan cuaca yang parah, respons terhadap panas berlebih atau kerusakan dapat berupa penghentian atau perlambatan.

Dalam setiap insiden, semakin banyak data yang dapat dikumpulkan, semakin baik jaringan dapat "belajar" bagaimana dan bagaimana tidak melanjutkan. Pembelajaran mesin yang dimulai dengan keamanan peralatan sebagai prioritas utama akan menyesuaikan dengan keadaan.

Peternakan angin adalah contoh yang sangat baik dari mesin terhubung yang dapat beroperasi secara independen sampai terjadi kesalahan. Sistem dalam pembelajaran mesin dapat membantu menyempurnakan pilihan operator, menghilangkan kebutuhan untuk mematikan sistem sepenuhnya, atau bahkan mematikan satu turbin. Ketika aspek pembelajaran jaringan digabungkan dengan sistem redundan yang lebih kuat, mereka bekerja bersama, membuat pembelajaran lebih cepat dan efisien.

Salah satu contohnya adalah pengembangan oleh Siemens (2) pengembangan komputasi SIMATIC, yang oleh perusahaan disebut sebagai "komponen inti dari Otomasi Terintegrasi Total." Teknologi ini menggerakkan turbin turbin lebih dekat ke produksi otomatis dan, yang lebih penting, menuju pengaturan mandiri untuk tujuan keselamatan.

Ukuran tidak masalah

Pelajaran yang dipetik dari sistem pelacakan dan pemecahan masalah yang terletak ratusan mil di laut yang ganas akan membantu ketika merancang keselamatan ke dalam peternakan turbin yang lebih kecil, pada skala jaringan listrik kota atau komunitas. Sebagian besar utilitas memiliki rencana untuk pembangkit listrik tenaga angin dan surya tetapi masih mengkhawatirkan biaya, keamanan, dan dukungan.

Desain untuk turbin generasi berikutnya akan dapat diskalakan, sama seperti pertanian yang dapat diskalakan saat ini. Di dalam sistem turbin tunggal akan ada kemampuan untuk menggunakan pembelajaran mesin dan IoT untuk menskalakan dirinya sendiri ke penggunaan yang paling efisien, termasuk mematikan dirinya sendiri atau secara otomatis mengirimkan dayanya ke situs baterai.

Ada banyak contoh perusahaan yang sekarang merancang untuk masa depan. Negara-negara yang tampaknya kurang peduli dengan pengembangan angin dan matahari beberapa tahun lalu, sekarang berinvestasi besar-besaran. Contohnya adalah Turki, yang telah mengumpulkan $12 miliar (€10,28 miliar) dalam investasi angin selama 11 tahun terakhir. (3) Output yang dihasilkan negara pada tahun 2007 adalah 146 megawatt; tahun lalu, pembangkit listrik tenaga angin menghasilkan 6.500 megawatt, kata laporan itu. Dalam industri yang berkembang biak 50 kali dalam 11 tahun, pemeliharaan dan pemantauan yang lebih baik akan sangat penting.

Turki jauh dari sendirian menumbuhkan tenaga angin dengan faktor sepuluh. Dunia yang saling terhubung menggunakan energi; energi masa depan akan saling berhubungan juga. Angin dapat menjadi bagian yang sangat besar dari gambaran itu jika pembuat perangkat keras dapat menjamin kebutuhan instrumen elektronik nirkabelnya juga terpenuhi.

Penulis blog ini adalah penulis dan manajer Joseph Zulick di MRO Electric and Supply

Chipset AI, memecahkan masalah industri saat ini dan masa depan persepsi eSIM eUICC Vs kenyataan:Perhatikan GAPnya!