Siemens Gamesa Renewable Energy обеспечивает более стабильное будущее, дополняя энергию ветра искусственным интеллектом в облаке
Промышленные ветряные турбины, имеющие высоту до 120 метров и лопасти с размахом, равным высоте 22-этажного здания, очень сложно осматривать и обслуживать.
Для осмотра лопастей ветряную турбину всегда останавливали. Потом технические специалисты, специально прибывшие к ней в отдаленное место (иногда даже посреди моря), работали на альпинистских тросах, фотографируя трещины и другие дефекты лопастей. Иногда фотографии удавалось получить с земли с помощью телеобъектива. Работа, как правило, была долгой и сложной.
Но полтора года назад компания Siemens Gamesa Renewable Energy, мировой лидер в области ветроэнергетики, преобразовала этот процесс с помощью автономных дронов и цифровой системы под названием Hermes. Беспилотные летательные аппараты быстро снимают изображения с высоким разрешением, а компьютерная программа анализирует фотографии, чтобы обнаружить потенциальные повреждения лопастей. В результате проверка проходит безопаснее, быстрее и дает более точные результаты.
Компания, зарегистрированная в Испании, продолжает совершенствовать свое решение, переведя его на платформу Microsoft Azure и добавив Azure AI для обработки и распознавания изображений. Эти решения позволят Siemens Gamesa еще больше упростить инспекцию лезвий, чтобы сделать возобновляемую энергию более доступной, а будущее более стабильным.
«Hermes делает огромный шаг вперед благодаря сотрудничеству с Microsoft, — говорит Кристиан Сондерструп, руководитель службы цифровых технологий Siemens Gamesa, которая внедрила ветряные электростанции в 90 странах. — Искусственный интеллект, облако и большие данные позволяют нам перейти на новый уровень производительности с точки зрения инноваций и снижения уровня затрат на возобновляемые источники энергии».*
Дроны, которые будут осматривать 1700 турбин в этом году, — это быстрые и точные фотографы, получающие около 400 изображений всех трех лопастей турбины всего за 20 минут. Фотографии с дронов позволяют определить, в каком состоянии находятся турбины и нужен ли им ремонт. Раньше фотографии приходилось долго сортировать и сшивать вручную. Трудоемкость этой задачи стала очевидной в одном из недавних больших проектов, в котором пришлось обработать 100 тысяч снимков.
«У нас были люди, которые изучали каждую из этих фотографий, а затем каждую обнаруженную неисправность должен был снова оценить инженер», — говорит Энн Катрин Карнер-Готфредсен, менеджер Siemens Gamesa по целостности продукции и управлению гарантией по программе обслуживания лопастей.
Интеграция служб Azure AI значительно ускорит процесс благодаря средствам распознавания изображений, которые могут сшить отдельные снимки в точную модель ротора примерно за полминуты. Если эту работу выполнять вручную, она занимает от 4 до 6 часов, а в итоге возможны ошибки. Компьютерные программы на основе ИИ могут отличать лопасти от воды, неба и других посторонних элементов. Они способны даже отличать трещины и дефекты, например, от птичьего помета; интегрировать данные о местоположении дрона и фокусном расстоянии объектива для точного масштабирования и сшивания снимков, а также классифицировать неисправности по типу и серьезности.
«Просмотр всех фотографий — огромная задача, — говорит Карнер-Готфредсен. — До появления Hermes нам было утомительно классифицировать данные. Приходилось хранить их так, чтобы они были доступны для всех. Чем больше мы сможем автоматизировать этот процесс, тем проще нам будет работать с данными». Чем быстрее и точнее будут проводиться проверки, тем меньше будет время простоя турбин, тем раньше можно будет находить неисправности, тем эффективнее будет профилактическое обслуживание и тем меньше будет дорогостоящих ремонтов. Все это поможет сделать энергию ветра более доступной.
Карнер-Готфредсен считает, что облако поможет оптимизировать проекты, подобные тому, которым она управляла в прошлом году и который включал клиентскую инспекцию нескольких парков ветрогенераторов. Этими данными было трудно обмениваться между Siemens Gamesa, клиентом и сторонними проверяющими, поэтому Карнер-Готфредсен была вынуждена постоянно отправлять и получать большие файловые массивы на переносных жестких дисках, а также пересылать по электронной почте громоздкие электронные таблицы.
«Теперь мы можем отправлять данные прямо в Hermes, в облако, а не носить с собой жесткие диски, а также можем автоматически сортировать и сшивать данные. Это экономит нам много человеко-часов, — говорит она. — ИИ дополняет работу, которую выполняют наши сотрудники, позволяя им сосредоточиться на решении важнейших задач».
Анализ состояния лопастей с помощью интеллектуальных средств также является одной из целей Siemens Gamesa, входящей в план обеспечения полного («360-градусного») компьютерного анализа клиентских турбин. Эти средства входят в цифровую стратегию, которая фокусируется на производительности, цифровых расширениях текущих бизнес-предложений и новых направлениях цифрового бизнеса. По мере того как Siemens Gamesa развивает эту стратегию, компания использует Microsoft 365 и Azure в качестве своей вычислительной базы для разработки масштабируемых, надежных и полезных инноваций.
«Мы стремимся быть цифровым лидером в области возобновляемых источников энергии, — говорит Сондерструп. — ИИ, облако и большие данные — движущая сила этого путешествия».
* Усредненная стоимость энергии — это стоимость поддержки оборудования в течение всего срока его службы, деленная на количество произведенной электроэнергии.
Верхнее фото: ветрогенераторы Siemens Gamesa в Марокко. (Все фото предоставлены Siemens Gamesa Renewable Energy)
