Чтобы повысить эффективность энергетического оборудования, сократить капитальные затраты и снизить количество простоев, мы разработали модель предиктивного анализа для турбогенератора.
В основе решения лежит система для мониторинга и прогноза технического состояния промышленного оборудования – F5 PMM.
Этапы работы:
Собрали и проанализировали исторические данные работы турбогенератора
Определили релевантные параметры, характеризующие состояние турбогенератора
Проанализировали значения изменения тока статора до момента возникновения отказа
На основе данных за один месяц нормальной работы турбогенератора построили линейную регрессию температуры обмотки статора от полной мощности турбогенератора
Произвели сравнения фактической и расчетной температур по всей предоставленной выборке значений
Результаты
Обнаружены систематические превышения фактической температуры обмотки статора над расчетной в конкретных пазах, зафиксированы температурные пики Графики изменения расчетной и фактической температур обмотки статора на примере двух пазов
Построенная модель предиктивного анализа позволяет выявить аномальные температуры в обмотке статора турбогенератора за 1,5 года до отказа.
Разработанная модель может заблаговременно спрогнозировать наступление отказа в других пазах
