Библиографическое описание:Цифровое решение для риск-ориентированного управления техническим состоянием технологического оборудования тепловых электростанций : научное издание / Е. А. Бойко [и др.]. - Текст : непосредственный // Энергобезопасность и энергосбережение. - 2020. - № 5. - С. 42-54. - ISSN 2071-2219. - ISSN 2687-1114, DOI 10.18635/2071-2219-2020-5-42-54.
Аннотация:На примере тепловых электростанций Сибирской генерирующей компании представлен подход к управлению энергообъектами с применением интеллектуальных киберфизических систем. Приведено описание разработанного авторами специализированного программного обеспечения, включающего в себя комплексные цифровые решения с элементами искусственного интеллекта, позволяющие оперативно оценивать и предсказывать состояние тепловой электростанции путем сопоставления индивидуальных данных оценки технического состояния и вероятности аварийного отказа основного технологического оборудования с разработанными цифровыми моделями технологических процессов, физических систем, объектов и элементов для создания комплексной риск-ориентированной системы управления. При анализе выделяются показатели, характеризующие решение оптимизационной задачи при нечетких условиях и ограничениях, по минимальному значению определяется интегральный показатель надежности оборудования с точки зрения оценки технического состояния каждого элемента оборудования в единой унифицированной цифровой модели ТЭС. На основе внедрения виртуальной модели контроля за жизненным циклом оборудования, интегрированной с адаптивными оболочками различных прикладных цифровых сервисов, осуществляется построение методологии управления как технологическими, так и экономическими процессами энергетического предприятия с целью перехода от системы планово-предупредительных ремонтов и фактических отказов оборудования к ремонтам по состоянию.
According to digital engineering, an intelligent digital infrastructure is intended to optimize performance of thermal power plants. This paper presents an intelligent digital approach to power facility management. As an example, Siberian Generating Company thermal power plants were considered. The authors have developed specialized software able to control and predict thermal power plant process equipment conditions comparing monitoring data and failure probabilities with appropriate mathematical models. Based on a life-cycle monitoring model, a management methodology was created to be applied to technical and business processes of a power facility to improve its maintenance strategy.
