Il nostro cliente è un'importante realtà nel settore delle energie rinnovabili, con un focus specifico sull'energia eolica. Gestisce un'ampia gamma di turbine eoliche in varie regioni, rifornendo i cittadini locali e le aziende produzione strutture con elettricità. Le informazioni dettagliate sul cliente non possono essere divulgate in base alle disposizioni dell NDA.

Sfida

Interruzioni di corrente e costose riparazioni per il parco eolico del cliente

Il settore delle energie rinnovabili, in particolare l'energia eolica, è dinamico e richiede un'innovazione permanente per garantire la massima efficienza e operatività. Operando in questo settore da oltre 20 anni, il nostro cliente si è imbattuto in molti guasti imprevisti, con conseguenti interruzioni di corrente e costose riparazioni. Con ambiziosi piani di espansione, ha cercato l'IoT soluzioni energetiche per monitorare in tempo reale le prestazioni delle turbine eoliche e prevenire i malfunzionamenti grazie a un sistema di controllo intelligente Algoritmi di ML. Il cliente ha incaricato l'Innowise di sviluppare un IoT per una soluzione di gestione dell'energia in grado di offrire un monitoraggio in tempo reale e un'analisi predittiva per garantire che le turbine eoliche funzionino in modo efficiente e sicuro 24 ore al giorno.

Soluzione

Soluzione di gestione energetica IoT che prevede la produzione di energia e previene gli errori

In base ai requisiti e alle aspettative del cliente, Innowise ha ideato una soluzione IoT e ML che prevede la produzione di energia sulla base delle informazioni accumulate dai sensori meteorologici e dalle turbine. Il nostro team di progetto ha sviluppato una piattaforma avanzata che offre informazioni in tempo reale sullo stato di ogni turbina eolica, facilitando il processo decisionale immediato e rispondendo alle indicazioni operative senza ritardi.

Controllori logici programmabili (PLC)

Come pietra miliare dell'automazione, abbiamo utilizzato i PLC per raccogliere i dati dai sensori installati nelle turbine eoliche. Questi sensori misurano un'ampia gamma di parametri operativi come la velocità del vento, la velocità di rotazione della turbina, la temperatura, i livelli di vibrazione e la coppia. Elaborando questi dati, i PLC forniscono un quadro preciso e in tempo reale delle prestazioni della turbina eolica, individuano i malfunzionamenti e analizzano l'efficienza della produzione energetica.

Gli indicatori dei sensori che si discostano da soglie predefinite, come un aumento inatteso della temperatura o del livello di vibrazioni, segnalano potenziali problemi come usura meccanica, necessità di lubrificazione o guasti ai componenti. I PLC, a loro volta, riconoscono questi schemi e attivano allarmi o spengono la turbina per evitare danni. Inoltre, i PLC registrano i dati di potenza in uscita e li analizzano insieme alle condizioni del vento per determinare se le turbine stanno generando energia in modo efficiente. Quindi segnalano un'anomalia se la velocità del vento è ottimale ma la produzione di energia è inferiore alla soglia, indicando un problema come il deterioramento delle pale, il disallineamento, ecc. Grazie alla manutenzione tempestiva e alla prevenzione dei malfunzionamenti, la produzione di energia ben bilanciata garantisce la longevità delle apparecchiature.

Lago di dati

Poiché il nostro cliente ha decine di turbine eoliche sparse in regioni diverse, i nostri sviluppatori sono stati incaricati di costruire un robusto data lake per memorizzare messaggi massicci basati su eventi. Abbiamo creato un repository centrale in cui vengono raccolti e archiviati i dati di tutte le turbine, indipendentemente dalla posizione geografica. Questo include non solo dati strutturati, ma anche dati non strutturati e semi-strutturati, come log, letture di sensori, immagini e altro ancora. Gli specialisti dell'IoT hanno garantito la conservazione di tutte le sfumature dei dati, consentendo analisi più dettagliate e riducendo i rischi di perdita dei dati.

Inoltre, il nostro team di progetto ha consentito l'elaborazione simultanea dei dati su più nodi. Ciò significa che grandi insiemi di dati possono essere elaborati in parallelo, accelerando in modo significativo le attività di analisi e reporting. Si tratta di un aspetto cruciale per la manutenzione predittiva, dove le informazioni sensibili al tempo possono prevenire costosi tempi di inattività e guasti improvvisi delle turbine eoliche. I dati per l'analisi vengono recuperati dai PLC, quindi memorizzati ed elaborati da AWS Funzioni IoT Core e Lambda.

Visualizzazione dei dati

A visualizzare i dati, Il nostro team di progetto ha optato per i vivaci cruscotti di Grafana. Abbiamo creato dashboard composte da vari elementi visivi adatti alle esigenze della gestione energetica IoT. Di conseguenza, i responsabili operativi, ad esempio, possono avere una panoramica delle prestazioni delle turbine in tempo reale, mentre i team di manutenzione possono dare un'occhiata più dettagliata agli indicatori di usura con Grafana.I grafici lineari mostrano le tendenze nel tempo, come la produzione di energia nel corso della giornata. I grafici a mappa forniscono visualizzazioni geografiche della posizione delle turbine, consentendo una rapida panoramica dello stato dell'intero parco eolico. Le serie temporali prevedono le tendenze future sulla base dei dati passati e presenti, essenziali per la pianificazione e la previsione. Gli istogrammi descrivono in dettaglio la distribuzione di variabili specifiche, come la velocità del vento o la potenza delle turbine, utili per le analisi statistiche. Infine, le geomappe stratificano ulteriori dati sulle mappe geografiche, come i modelli meteorologici, per misurare l'influenza di condizioni atmosferiche sfavorevoli.Nel complesso, il cliente ottiene una visualizzazione trasparente e informativa dei dati IoT, facilmente interpretabile e utilizzabile. Ad esempio, grazie agli indicatori colorati, un tecnico della manutenzione può facilmente individuare una turbina che opera al di fuori del suo intervallo ottimale e adottare misure proattive per eliminare il malfunzionamento.

Rapporti analitici

Inoltre, i nostri ingegneri hanno fatto in modo che la piattaforma IoT generasse rapporti analitici per fornire informazioni complete sulle prestazioni delle turbine eoliche. Questi dati aiutano a identificare quali turbine funzionano bene e quali potrebbero richiedere manutenzione o regolazioni. Inoltre, il sistema basato sull'IoT utilizza dati storici e in tempo reale per la manutenzione predittiva, per prevedere i risultati futuri in condizioni diverse. In questo modo, consiglia quando programmare la manutenzione o ottimizzare le operazioni senza aspettare che si verifichi un problema.

Inoltre, analizzando le tendenze delle prestazioni e i fattori esterni come le condizioni meteorologiche, il sistema propone scenari in cui la gestione energetica IoT può essere ottimizzata. Ad esempio, suggerisce modi per ottimizzare il consumo di energia, ridurre le spese extra, determinare i tempi ideali per la raccolta dell'energia eolica, gestire efficacemente lo stoccaggio, rivendere l'energia in eccesso alla rete e semplificare le procedure di manutenzione.

Previsione dell'errore

Utilizzando la potenza della scienza dei dati (DS) e delle operazioni di apprendimento automatico (MLOps), abbiamo sviluppato un modello predittivo che analizza vari fattori che influenzano la salute delle turbine, come i livelli di vibrazione, la temperatura e le metriche delle prestazioni. Questo modello apprende continuamente dai dati in entrata, consentendogli di identificare gli schemi che precedono i guasti alle apparecchiature. Quando rileva questi primi segnali di allarme, attiva un sistema di allerta, consentendo ai team di manutenzione di affrontare i problemi in modo proattivo prima che sfocino in guasti.

Tecnologie e strumenti

Front-end

JavaScript, React, Redux

Back-end

Python, FastAPI

DE/ML

Apache Spark

Cloud

AWS EKS, AWS ECS, AWS ECR, AWS EC2, AWS API Gateway, AWS IOT Core, AWS Kinesis, AWS Lake Formation, AWS Lambda, AWS RDS Postgres, AWS TimeStream DB; AWS S3, AWS Route 53; AWS CloudFront

DevOps

Kubernetes, Docker, AWS EKS, AWS ECS

Database

PostgreSQL, AWS TimeStream

Visualizzazione

Grafana

Processo

Lo sviluppo di un sistema personalizzato basato sull'IoT per il monitoraggio e la manutenzione delle turbine eoliche è stato un viaggio complesso ma gratificante. Abbiamo iniziato con un'ampia discussione con il nostro cliente per capire le sue esigenze e le sue sfide. Questa fase ha comportato l'identificazione delle funzionalità fondamentali richieste per il sistema IoT, come il monitoraggio in tempo reale, la previsione degli errori e la gestione delle emissioni analisi dei dati.Con i requisiti in mano, abbiamo sviluppato un piano di progetto completo che delinea la tempistica, le risorse, il budget e le strategie di gestione del rischio. La nostra fase di sviluppo ha comportato la creazione dell'architettura del sistema e dell'interfaccia utente, compresi gli algoritmi personalizzati per l'analisi dei dati, le visualizzazioni, la manutenzione predittiva e l'integrazione di PLC e AWS IoT Core. La metodologia agile ci ha permesso di adattarci in modo rapido ed efficace ai requisiti e ai feedback in evoluzione durante il progetto. Stand-up regolari, revisioni di sprint e retrospettive erano parte integrante del nostro processo, favorendo un ambiente di lavoro collaborativo e dinamico. Questo approccio ci ha permesso di fornire un sistema IoT su misura, robusto ed efficiente, perfettamente in linea con le esigenze uniche del nostro cliente.Al momento, Innowise fornisce manutenzione e supporto dopo il pranzo, risolve bug minori e rilascia aggiornamenti regolari.

Team

Responsabile di progetto

Analista aziendale

Architetto di soluzioni

Sviluppatore front-end

Sviluppatori back-end

Sviluppatore embedded

Sviluppatore ML

Sviluppatore DE

DevOps

Ingegneri QA

PMI delle parti interessate

Risultati

18% riduzione dei costi di manutenzione e riparazione con il sistema IoT e ML-driven

Innowise ha realizzato un sistema scalabile guidato da IoT e ML che prevede la produzione di energia sulla base di un sistema di controllori logici programmabili. Abbiamo sviluppato una piattaforma sofisticata che raccoglie informazioni critiche dalle turbine eoliche, ne valuta le prestazioni e fornisce approfondimenti accurati per un processo decisionale informato. Sulla base di queste informazioni, i gestori dei clienti possono monitorare le condizioni delle turbine in tempo reale e suggerire scenari per ottimizzare la produzione di energia e ridurre le spese superflue. Grazie agli algoritmi di ML, la nostra soluzione innovativa prevede la produzione di energia in base alle previsioni meteorologiche e alle analisi accumulate. Inoltre, determina il momento migliore per spegnere i parchi eolici e condurre la manutenzione di conseguenza. Ciò è particolarmente importante per le turbine situate in ambienti remoti o difficili, dove le riparazioni possono essere difficili e costose.

Durata del progetto

Settembre 2021 - In corso

fino a 6%

aumento della produzione di energia

18%

riduzione dei costi di manutenzione e riparazione

minacce critiche prevenute

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IoT per la gestione dell'energia: aumento fino a 6% della produzione di energia

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Sfida

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