에너지 복원 기술

최근 연구에 따르면 에너지 의사결정권자의 4분의 1이 전력 비상 시에 대한 대응책이 없는 것으로 나타났습니다. 이는 에너지 산업 조직들이 정전으로 인한 가동 중지로 인한 위험에 직면해 있음을 의미합니다. 에너지 산업은 정전 사태 발생 시 복원력 향상을 위해 기술과 예측 유지보수를 어떻게 활용할 수 있는지 알아보십시오.

 

Aggreko가 의뢰한 영국 에너지 기업에 종사하는 200명의 경영진을 대상으로 한 설문 조사를 바탕으로 오래된 방법에 의존하는 에너지 기업에 존재하는 실질적인 문제를 강조했습니다. 전통적으로 주기적인 유지 보수는 가동 중지 시간을 줄이기 위해 사용되었습니다. 정해진 시간과 간격으로 장비에 대한 서비스가 수행됩니다. 그러나 복잡한 에너지 운영에서 자산을 유지 관리하는 것은 그렇게 간단하지 않습니다.

 

 예를 들어 풍력 발전소를 생각해 보십시오. 이 부문의 유지 보수는 전력 공급을 계속하기 위해 그리드에서 장비를 제거하고 임시 교체품을 설치해야 합니다. 이는 비용이 많이 드는 프로세스이며 예정된 유지 관리 시점 사이의 기간이 짧을 때 엄청난 시간이 소요될 수 있습니다.

 

 

주기적인 예측

예측적 유지보수는 주기적인 유지보수의 대안입니다. 예측적 유지보수 기술은 데이터와 센서로 장비의 상태를 파악하여 유지보수가 필요한 시기를 예측합니다. 이 모델을 사용하면 에너지 산업은 정해진 일정에서 벗어나 실제로 유지보수가 필요한 시기에 유지보수를 수행할 수 있습니다.

 

비교 결과 예측적 ​​유지보수의 간격은 일반적으로 주기적 예측 유지보수보다 간격이 깁니다. 이렇게 하면 그리드의 장비 변경 및 임시 설치 횟수가 줄어들고, 이를 통해 비용 절감과 함께 정전 발생 가능성을 최소화 할 수 있습니다.

 

 

상태 모니터링

예측적 유지보수의 핵심은 상태 모니터링입니다. 이는 특정 장비의 매개변수를 측정하여 발생하는 결함을 식별하는 프로세스입니다. 과거에는 기술자가 작동 중인 펌프나 터빈의 진동 소리를 듣고 장비가 효율적으로 작동하는지 판단하였습니다. 이제는 기술을 사용하여 임박한 문제를 보다 정확하게 진단하여 정확성과 전반적인 효율성을 높일 수 있습니다.

 

예를 들면 센서는 자산의 소리, 진동, 온도 및 주변 습도를 자동으로 기록할 수 있습니다. 소프트웨어와 결합 시 마모 징후가 있는 장비에 대해 작업자에게 경고할 수 있습니다. 또한 머신 러닝 소프트웨어는 시간 경과에 따라 패턴을 감지하여 다가오는 오류를 지능적으로 표시할 수 있습니다. 이를 통해 계통 운영자는 고장 발생 시기를 정확히 파악하여 새 부품을 조달하고 정전 예방을 위한 충분한 시간을 확보할 수 있습니다.

 

COPA-DATA의 에너지 그리드 소프트웨어 zenon은 그리드 자산과 운영자 간의 통신을 가능하게 합니다. zenon은 각 자산에서 사용하는 통신 프로토콜에 관계없이 다양한 통신 드라이버를 통해 모든 유형의 데이터를 수집하여 읽고 통신할 수 있습니다.

 

자산 데이터를 수집한 후 정보는 모든 예측 알고리즘의 기초를 제공합니다. 또한 zenon은 알고리즘 결과를 추세 그래프, 알람 또는 운영자가 선호하는 표현을 통해 시각화하여 운영자에게 그리드 자산의 상태를 알릴 수 있습니다.

 

zenon과 같은 기술을 사용하면 자산과 시스템이 다운타임에 탄력적으로 대처하여 정전을 예할 수 있습니다. 전력 비상에 대한 마땅한 대응책이 없는 에너지 의사결정자에게 예측적 유지보수 조치가 해결책이 될 수 있습니다.

 

이 기사는 에너지 산업 매지너 Jürgen Resch의 LinkedIn 계정에서도 확인하실 수 있습니다.

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