Yapay Zeka ve Fizik Tabanlı Dijital İkiz ile Etkinleştirilen Varlık Yönetimi Yenilenebilir Enerji Maliyetini Nasıl Düşürüyor?

Yenilenebilir Enerji, Elektrik Üretimindeki Büyümeye Hakim Oluyor

Dünya elektriğin nasıl üretildiği konusunda bir devrim yaşıyor. İklim, küresel ekolojiler ve ekonomiler için varoluşsal bir tehdit oluşturduğundan, gelecek – ve giderek artan şekilde – düşük karbon kaynaklarından veya sıfır karbon kaynaklarından güvenilir ve verimli bir şekilde elektrik üretebilen şirketlere aittir.

Genellikle pil depolama sistemleriyle desteklenen rüzgar, güneş ve hidroelektrik enerjisine geçiş, hem büyük fırsatlar hem de büyük zorluklar sunar.

Günümüzde Enerji Üreticilerinin Karşılaştığı Zorluklar

Günümüzde enerji üreticilerinin karşılaştığı zorluklar çok sayıda ve çeşitlidir. Farklı varlık operasyonlarında büyük veri kümelerini yönetmek ve optimize etmek hiç bu kadar kolay olmamıştı, ancak şimdi enerji üretim pazarındaki rekabet ve siber suçlulardan gelen tehditler, ölçeklenebilir ve kâr getiren çözümler bulma baskısını artırdı.

Büyük miktarda veriyi yönetme: Yenilenebilir enerji varlıkları muazzam miktarda veri üretir. Bu veriler değerli bilgiler içerse de, verileri verimli bir şekilde yönetmek zor bir iştir. Geçmişte kullanılan manuel ve yarı otomatik yöntemler ölçeklenebilir değildir ve artık uygun maliyetli değildir.

Veri silolarından kurtulma: Yönetilecek verilerin boyutu yalnızca hızla artmakla kalmıyor, aynı zamanda giderek daha çeşitli hale geliyor. Operasyon ekipleri, varlık yöneticileri ve yöneticiler, SCADA, olay, durum izleme sistemi (CMS), üretim, bütçe, bakım, kesinti, gelir, hava durumu ve üretim tahminleri, ES&G ve piyasa fiyatlandırma araçları dahil olmak üzere birden çok kaynaktan gelen verilere bağlıdır. isim sadece bir avuç).

Bu veri kaynaklarını geleneksel yöntemlerle yönetmek, verimliliği azaltan ve maliyetleri artıran birden fazla araç kullanmayı gerektirir. Geleneksel sistemlerde de bu veri kümeleri birbiriyle konuşmayan ve verilerdeki bilgileri toplayamayan silolarda bulunur. Bunun bir örneği, bilgisayarlı bakım yönetim sisteminde (CMMS) depolanabilen ve tipik olarak parça arızaları, yedek parçalar ve değiştirme hakkında bilgi içeren bakım verileridir. Bu veriler bazı durumlarda güvenilirliğe dayalı bakım ve tek başına yedek parça tahmini için kullanılır. SCADA, olay verileri ve fiyatlandırma verileriyle birleştirilen aynı veriler, operasyonel karı en üst düzeye çıkarmak için bakım faaliyetlerini tahmin etmek ve planlamak için çok daha güçlü hale gelir.

Çeşitli varlık karışımını dengeleme: Yenilenebilir enerji operatörleri, bir varlık sınıfındaki birden çok varlık türünü (örneğin rüzgar, güneş, depolama, hidro vb.) ve birden çok OEM ve ekipman modelini verimli bir şekilde yönetmelidir. Operasyonel varlıklardaki bu çeşitlilik büyümeye devam edecek ve bu da filo yönetimini daha karmaşık hale getirecektir.

Depolama gibi yeni teknolojilerin eklenmesi, farklı paydaşların yanlış hizalanmış hedefleri olduğunda ortaya çıkan ek zorlukları da beraberinde getirir ve sahiplerin/operatörlerin yalnızca OEM’lere bağlı olamayacakları anlamına gelir. OEM’ler, garanti riskini azaltmak ve varlık karlılığını en üst düzeye çıkarmak için optimal olmayabilecek performansı karşılamak isteyecektir.

Rekabetçi bir üretim manzarası: Yenilenebilir enerji üretim pazarına daha fazla oyuncu girdikçe rekabet artıyor. En verimli operatörler pazar paylarından daha fazlasını kazanacak, daha az verimli operatörler ise pazar payını kaybedecek.

Daha karmaşık enerji satın alma anlaşmaları. Yenilenebilir enerji projelerinde standart olan 10 ila 20 yıllık sabit enerji alım anlaşmalarının günleri sona eriyor. Banka riskinden korunma veya vekil gelir takasları gibi değişken fiyatlandırma anlaşmaları giderek daha yaygın hale geliyor. Bu değişken fiyatlandırma anlaşmaları, riski uygun şekilde değerlendirmek, müzakere etmek ve yönetmek için daha fazla karmaşıklık gerektirir.

Yenilenebilir kaynaklardan elde edilen elektriğin maliyetinin ($/kWh) teknolojik ilerlemenin faydaları ve ölçek ekonomileri sayesinde önemli ölçüde düştüğü doğru olsa da, güç satın alma fiyatında buna denk düşen çarpıcı bir düşüş (0,03$/kWh’ye kadar) ve Politika desteğinin aşamalı olarak sona ermesi, operatörler üzerinde ek baskı oluşturdu. Veriye dayalı operasyonel verimlilik, enerji üreticilerinin daha düşük PPA’ların zorluklarını aşmalarına yardımcı olmada başrol oynayacak.

Siber güvenlik tehditleri: Yenilenebilir enerji varlıklarının dijital bağlanabilirliğinin birçok olumlu yönü olsa da, son derece karmaşık dijital korsanların çoğalması, OT ve BT sistemlerinde çalışan siber güvenlik çözümlerinin dağıtımını gerektiren ciddi bir tehdit oluşturuyor.

Yeni beceri setleri gerekli: Enerji santrali operatörleri, tarihsel olarak üretim ekipmanlarını çalıştırma ve bakımını yapma konusunda uzman olmuşlardır. Ancak, veri bilimi, veri mühendisliği, yazılım geliştirme ve siber güvenlik gibi beceriler temel yetkinlikler olmamıştır. Bu beceri setleri yüksek talep görüyor, bulunması zor ve dahili olarak eklenmesi maliyetli.

Photo by Pixabay on Pexels.com

Alarm ve Uyarının ötesine geçmek

Son 5 yılda, enerji santrali operatörleri, verilerin etkin olarak kullanıldığı seviye operatörden operatöre değişse bile varlıklarının yönetiminde daha proaktif bir yaklaşım benimsemiştir.

Kurallara dayalı modeller ve bazı durumlarda makine öğrenimi (ML), bakım eylemlerini yönlendirmek için daha sık kullanılıyor. Bu, şüphesiz 2000’lerin reaktif yaklaşımından bir adım ötededir, ancak her uygulamanın güçlü ve zayıf yönleri olacaktır.

Kural tabanlı modellerin sınırlamaları: Kural tabanlı modellerin ciddi sınırlamaları vardır. Bir operatörün çok sayıda aynı türde varlığa sahip olması durumunda iyi çalışırlar, ancak varlıklar az veya farklıysa kötü çalışırlar.

Kural tabanlı modeller iyi bir şekilde ölçeklenmekte zorlanır ve yeni varlıklara kolayca uyarlanamaz. Ayrıca, gaz türbinleri veya güç transformatörleri gibi bileşenlerin arızalanması oldukça nadirdir ve bu da geçmiş verilerden kurallar oluşturmayı zorlaştırır.

Makine öğrenimi modellerinin gücü: Gelişmiş ML modelleri, yukarıdaki zorluklar için daha iyi çözümlerdir. Bu modeller, denetlenen (geçmiş verileri gerektiren) ve denetlenmeyen modellerin bir kombinasyonunu içerecektir.

Denetimsiz modeller çok güçlüdür ve iklim bilişimi gibi gerçek pozitif verilerin seyrek olduğu alanlarda başarıyla kullanılmıştır. Bir örnek, karla kaplı dağların görüntülerinden çığ tahmin etmektir.

Varlıkların altında yatan fizikle birleştirilmiş gelişmiş makine öğrenimi modelleri, optimal bir operasyonel strateji geliştirmede güçlü bir araçtır. Operatörler sorunun kapsamını veya temel nedenini göremiyorsa, yazılım kontrolüne yatırım yapmak veya ekipman yükseltmeleri gibi iş kararları alınamaz.

Bu nedenle, dijitalleşmeden kuralcı eyleme kadar uçtan uca bir çözüm sağlayan bir dijital platform anahtardır. Bu, sorunsuz karar verme ve verimlilik sağlayacaktır.

Enerji Üreticileri Yenilenebilir Enerji Devrimini Nasıl Kazanabilir?

Bugün enerji üreticilerinin karşı karşıya olduğu çeşitli zorluklardan kurtulmak için bütünsel, ölçeklenebilir bir platform yaklaşımı aşağıdaki temel unsurları içermelidir.

Gelişmiş yapay zeka ile birleştirilmiş bulut bilişimin gücünden yararlanın. Platform, işletim verilerini sürekli olarak izlemeli ve dikkat edilmesi gereken anormallikler konusunda operatörleri otomatik olarak uyarmalıdır. Sıkıcı görevlerin bu güçlü otomasyonu, insan operatörlerin daha yüksek değerli faaliyetlere odaklanmasını sağlar.

Birden çok veri akışını tek bir kayıt platformunda birleştirin. Platform, doğal dil işleme (NLP) kullanarak SCADA, olay, bakım, üretim, bütçe, hava durumu, CMS ve yapılandırılmamış veri kaynakları (yani metin) dahil olmak üzere ilgili tüm proje verilerinden içgörüleri açığa çıkarmalıdır. Verilere ve içgörülere tüm platform kullanıcıları tarafından tek bir konumdan kolayca erişilebilir.

Farklı varlık türlerini tek bir platformdan yönetin. Rüzgar, güneş, hidro ve depolama varlıklarının tümü tek ve kapsamlı bir platformla yönetilmelidir. Gerekli araç sayısı azaltılarak, operasyonel verimlilik ve güvenlik büyük ölçüde iyileştirilir.

Enerji üretimini artırın ve maliyeti düşürün. Düşük performans gösteren varlıklar, kuralcı analitik tarafından etkinleştirilen önerilen düzeltici eylemlerle birlikte sorunun en olası nedeninin teşhisiyle birlikte hızla platform kullanıcılarının dikkatine sunulur. Arızaların fiilen oluşmadan önce önceden bildirilmesi, daha iyi planlamaya izin verir ve arızaların proje operasyonu üzerindeki etkisini azaltır.

Tahmin ve enerji ticareti. Platform, operatörlerin proje gelirini en üst düzeye çıkarmak için en uygun işletme stratejilerini uygulamalarına izin vererek doğru enerji fiyatı tahminleri sağlamalıdır.

Endüstriyel varlıklar için sıfır gün tehdit koruması sağlayın. Ulus devlet aktörleri ve siber suçlular, yeni nesil kötü amaçlı yazılımlarla (ör. fidye yazılımı) kritik altyapıları giderek daha fazla hedef alırken, enerji operatörleri hem OT hem de BT varlıklarını sıfır gün saldırılarından korumak için yeni nesil siber güvenlik araçlarını kullanmalıdır.

Yeni yapay zeka tabanlı uç nokta koruma çözümleri sınıfları, siber tehditlere karşı mümkün olan en yüksek düzeyde koruma sağlamak için doğrudan operatörün APM’sine entegre edilebilir.

Doğru teknoloji ortaklarını bulun. Dijital dönüşüm asla bitmez ve makine öğrenimi ve yapay zeka gibi ileri teknolojilerin benimsenmesi artmaya devam ettikçe, enerji operatörlerinin içinde bulundukları mevcut aşamadan bağımsız olarak dönüşüm yolculukları boyunca kendilerine yardımcı olacak doğru teknoloji ortaklarını seçmeleri yerinde olacaktır.

Bu iş ortakları, bulut geçişi, uygulamaların entegrasyonu, platform özelleştirmesi ve veri bilimi ve yapay zekadaki büyük ilerlemeler devam ettikçe geleceği kesin olan yeteneklerin geliştirilmesi ve entegrasyonu dahil olmak üzere müşterilere eksiksiz bir dijital hizmetler yelpazesi sağlayabilir.

Elektrik Üretimi Hızla Değişiyor, Eski Paradigmaları Geride Bırakıyor

Tarih, yeni paradigmanın zorluklarını aşmak ve yükselmek isteyen şirketlerin büyümeye ve gelişmeye devam edeceğini, eski iş yapma yöntemlerine bağlı kalanların ise rakipleri tarafından yer değiştirmeye mahkum olduğunu göstermiştir.

Enerji depolama ile desteklenen rüzgar, güneş ve su üretiminin hızlı büyümesi, yenilikçi operatörlerin işlerini büyütmeleri ve yeni pazarlara girmeleri için yeni fırsatlar yaratıyor. Yapay zeka destekli varlık yönetimi, bazı şirketlerin benimseyeceği ve diğerlerinin çok uzun süre direneceği yeni paradigmayı temsil ediyor.

Bulut bilişim, makine öğrenimi ve yapay zeka gibi gelişmiş teknolojiler artık pazara hazır. Hangi şirketlerin yenilenebilir enerji varlıklarının verimliliğini ve üretimini artırırken bakım maliyetlerini ve operasyonel risklerini azaltmak için erken benimseme stratejilerinden yararlandığını izlemek heyecan verici olacak.

kaynak: https://www.environmentalleader.com/2021/08/how-ai-enabled-asset-management-is-driving-down-the-cost-of-renewable-energy/

Ensemble Yenilenebilir Enerji Varlık Yönetim Platformu ve diğer çözümlerimiz ile ilgili bilgi almak için:

hello@cerrus.io

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s

Create your website with WordPress.com
Get started
%d bloggers like this: