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Kritische Anlagenstillstände vorhersagen, bevor sie eintreten.

Energy-de
SchlagwörterProduktionArbeits- und GesundheitsschutzEnergieKI-ModelleMLOps [de]Ops [de]Strukturierte Daten
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Um das Risiko von Betriebsausfällen in Millionenhöhe zu verringern, hat ein führender europäischer Energieerzeuger gemeinsam mit ML6 eine Echtzeit-KI-Lösung entwickelt, die es den Betreibern ermöglicht, kritische Zustände frühzeitig zu erkennen und die Anlagenleistung zu optimieren, ohne dabei die Sicherheit zu beeinträchtigen.

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cases - thermal plant

„Schnell auf den neuesten Stand kommen“

Ein führender europäischer Energieerzeuger hat mit ML6 zusammengearbeitet, um dem Kontrollraumpersonal zu helfen, kritische Betriebszustände frühzeitig zu erkennen, bevor sie zu kostspieligen Anlagenstillständen führen. Mit KI-gestützten Echtzeit-Risikoprognosen können die Mitarbeiter schneller und sicherer entscheiden und dabei sowohl die Anlagenverfügbarkeit maximieren als auch den sicheren Betrieb gewährleisten.

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Über diesen Kunden

Der Kunde ist ein großer europäischer Energieerzeuger, der thermische Kraftwerke betreibt. Diese Anlagen basieren auf komplexen thermomechanischen Prozessen, bei denen der sichere Betrieb von streng kontrollierten Betriebsbedingungen abhängt, insbesondere in Zeiten hoher Auslastung.

Der Anlagenbetrieb wird von erfahrenem Kontrollraumpersonal überwacht, das kontinuierlich ein Gleichgewicht zwischen Effizienz, Verfügbarkeit und Sicherheit herstellt und dabei auf sich ändernde umgebungsbedingte und betriebliche Einschränkungen reagieren muss.

AUSWIRKUNGEN

Die Arbeit von ML6 unterstützt das Kontrollraumpersonal, das für thermische Erzeugungsanlagen verantwortlich ist, besonders in Hochlast- und Hochtemperaturbedingungen. Durch frühzeitige Risikoeinblicke können die Mitarbeiter kritische Situationen vorausschauend erkennen, statt erst zu reagieren, wenn Grenzwerte bereits erreicht sind.

Das ermöglicht sicherere Entscheidungen unter Druck und reduziert unnötige Leistungsdrosselungen, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen. In der Praxis hilft es dem Personal, Anlagen länger am Netz zu halten und auch unter schwierigen Bedingungen näher am optimalen Output zu betreiben.

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Herausforderung

Das Problem vereinte mehrere grundlegende Einschränkungen, die traditionelle Prognoseansätze unwirksam machten:

  • Thermische Trägheit der Anlage

    Die Anlage weist eine erhebliche thermische Trägheit auf, was bedeutet, dass sich die Auswirkungen von Betriebsänderungen auf wichtige Prozessvariablen erst 10 bis 20 Minuten später bemerkbar machen. Diese Verzögerung lässt wenig Spielraum für reaktive Regelungsmaßnahmen und erhöht das Risiko, dass Eingriffe zu spät erfolgen, um Stillstände zu verhindern.

  • Stark unausgewogene historische Daten

    Abschaltvorgänge sind naturgemäß selten, weshalb die historischen Daten nur sehr wenige Beispiele mit hohem Risiko enthalten. Dies ist zwar aus betrieblicher Sicht wünschenswert, stellt jedoch eine große Herausforderung für Modelle des maschinellen Lernens dar, die in der Regel eine ausreichende Anzahl von Beispielen kritischer Szenarien benötigen, um zuverlässige Entscheidungsgrenzen zu erlernen.

  • Fehlende Verfügbarkeit der zukünftigen Anlagenlast

    Zukünftige Betriebsentscheidungen, beispielsweise in welchem Umfang die Anlage hochgefahren wird, sind im Voraus nicht bekannt. Dies macht viele gängige Prognoseansätze unbrauchbar, da sie von zukünftigen Lastprofilen abhängen, die den Betreibern zum Zeitpunkt der Entscheidung noch nicht vorliegen.

LÖSUNG

Speziell für Wärmekraftwerke entwickelt, unter Berücksichtigung der thermischen Trägheit, begrenzter historischer Abschaltdaten und unbekannter zukünftiger Anlagenauslastung.

Ergebnisse

  • 100 %ige Erkennung von Betriebsunterbrechungen

    Alle Szenarien des Testdatensatzes, in denen es zu einer Anlagenabschaltung gekommen wäre, wurden erfolgreich vorhergesagt, wobei rechtzeitig Frühwarnungen ausgegeben wurden, lange bevor kritische Schwellenwerte erreicht wurden.

  • Zuverlässigkeit, bei der es um viel geht

    Dies ist besonders bedeutsam, da ein einziger Betriebsausfall durch Produktionsausfälle und Wiederherstellungsmaßnahmen Kosten in Höhe von bis zu mehreren Millionen Euro verursachen kann.

  • Sicherere Entscheidungen des Bedieners

    In Risikosituationen gingen die Bediener von konservativen, vorbeugenden Maßnahmen zu gezielteren, entschlosseneren Eingriffen über.

  • Reduzierung unnötiger Leistungsverluste

    Verbesserte Entscheidungsqualität unter Druck bei gleichzeitiger Reduzierung unnötiger Produktionsausfälle, ohne die Betriebssicherheit zu beeinträchtigen.

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Sam Clauwaert 5
Sam ClauwaertIndustry Director - Energy

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