Войти в почту

ИИ оптимизирует работу питательных электронасосов в цехе ТЭЦ металлургического комбината

ИТ-компания "Инфосистемы Джет" совместно со специалистами ТЭЦ крупного металлургического предприятия разработала и внедрила цифровой сервис по оптимизации работы питательных электронасосов (ПЭН). Годовой экономический эффект от реализации сервиса превзошел ожидания команды разработки и составил 19,6 млн рублей.

ИИ оптимизирует работу питательных электронасосов в цехе ТЭЦ металлургического комбината
© ComNews.ru

10 питательных электронасосов теплоэлектростанции предприятия подают воду для котлов, где вода превращается в пар, который расходуется на нужды производства. Насосы имеют приблизительно одинаковые характеристики, но тем не менее отличаются рядом параметров. В зависимости от потребности комбината в паре сотрудники ТЭЦ включают и выключают насосы, обычно в работе находится от четырех до шести ПЭН.

Чтобы определить их эффективность, необходимо знать, какой расход воды пропускает через себя каждый из насосов и сколько он при этом потребляет электроэнергии. Счетчики электропотребления имеются на каждом из агрегатов, а вот измеритель расхода воды всего один — он установлен в общем коллекторе и показывает суммарный расход по всем насосам. Но даже вычислить эффективность каждого насоса недостаточно для подбора оптимального состава оборудования, ведь есть дополнительные технологические ограничения, например, по обеспечению требуемого давления. Поэтому до внедрения сервиса на производстве не было четкого понимания, каким составом насосов эффективнее работать в различных условиях.

В связи с этим была поставлена задача — понять, насколько эффективен каждый насос, и оптимизировать их работу для снижения потребления электроэнергии. Для этого требовались специальные навыки аналитики данных и математического моделирования, поэтому к проекту была привлечена ИТ-компания "Инфосистемы Джет".

Специалисты "Инфосистемы Джет" проанализировали данные о работе оборудования за несколько лет и создали сервис, который дает рекомендации по изменению текущего состава работающих насосов. Для этого были разработаны две модели машинного обучения. Первая модель определяет суммарное потребление электроэнергии при различных составах оборудования, а вторая — давление воды при сохранении текущего расхода. Таким образом получилось установить, как меняются эти показатели при включении или выключении каждого из насосов.

Для удобства работы с сервисом был разработан дашборд, на котором непрерывно обновляются текущие показатели работы насосов и всей станции, включая электрическую нагрузку, давление воды, удельные показатели эффективности. Но главное, на этом дашборде отображены рекомендации, которые показывают, как достичь минимального потребления электроэнергии при обеспечении необходимого расхода воды и поддержании давления.

После внедрения сервиса сотрудники ТЭЦ не только получили возможность подбирать наиболее эффективный состав оборудования, но и стали чаще работать с меньшим числом включенных насосов, что позволило значительно снизить удельный расход электроэнергии на производство пара.

"Мы нашли решение, как определить оптимальный состав работающих насосов при производстве пара. По нашим первоначальным скромным оценкам, оно позволяло бы нам экономить несколько миллионов в год. Но внедренный нами сервис превзошел наши ожидания — спустя год оказалось, что с его помощью нам уже удалось сэкономить электроэнергии на сумму 19,6 млн рублей. Кроме того, сотрудникам комбината стало легче управлять насосным оборудованием ТЭЦ, отслеживать его техническое состояние, принимать решения по ремонту и обслуживанию", — рассказал специалист центра машинного обучения "Инфосистемы Джет" Кирилл Минаев.

Сейчас в планах металлургического предприятия тиражировать этот подход для оптимизации работы питательных насосов и в других подразделениях.