人工智能 (AI) 正在改变能源行业，帮助发电厂运营商优化效率、减少排放并防止代价高昂的设备故障。通过分析大量实时数据，AI 模型可以识别设备行为异常、优化燃料消耗并提升整体工厂性能。据业内估计，AI 驱动的分析可将维护成本降低高达 30%，并将设备可用性提高高达 20%，从而显著提高发电厂的经济性和可靠性。
传统的预测性维护方法
预测性维护是一种主动的设备管理方法，用于检测磨损和故障的早期迹象。传统的维护策略始终依赖于计划停机期间的定期检查或基于事件的反应性维修。随着用于监控设备运行的传感器数据的可用性不断提高，通过将关键传感器值与预设的预期值阈值进行比较，可以自动监控设备健康状况。但这种传统方法往往会给控制室操作员带来更多干扰，因为它会频繁捕获传感器问题和故障，并发出不必要的警报。
人工智能预测性维护和底层模型类型
人工智能预测性维护解决了这个问题，它允许构建异常检测模型，这些模型基于设备的历史稳定行为进行训练，并利用传感器数据作为输入来帮助识别异常行为。通过实施人工智能预测性维护，发电厂可以延长资产使用寿命，最大限度地减少计划外停机，提高安全性，同时优化运营成本。此外，它还解决了发出大量不必要警报的弊端，确保控制室操作员在操作机组时能够专注于关键问题。
就预测性维护使用的建模方法而言，模型主要分为三类，每种方法都比传统的基于阈值的异常检测方法具有独特的优势。这些选择包括：
• 使用纵向数据的多变量异常检测模型。这种方法涉及使用机器学习 (ML) 模型，例如隔离森林或基于神经网络的模型，例如 LSTM（长短期记忆网络）和 RNN（循环神经网络），类似于为设备构建数字孪生。这些模型通常针对每种故障模式或设备故障类型构建，用于自动检测异常。这些模型能够检测到与正常行为的细微偏差，并且当与 SHAP（SHapley Additive exPlanations）等可解释性模块连接时，还可以帮助识别设备中导致异常的关键驱动因素或根本原因。
• 故障概率和总体异常信号模型。这种方法也称为模型的模型方法。它涉及为与设备相关的每个关键变量或参数构建预测模型，并使用设备的其余变量作为输入。所有模型训练完成后，将构建一个总体模型，该模型计算每个单独模型在任意时间点的预测误差，并利用所有模型创建总体误差信号。如果总体误差信号出现峰值，则用于识别异常。这种方法的理论概念是，与设备相关的所有参数或变量在稳定运行的任何时间点都应表现出高度相关性，否则，往往表明存在异常。
• 联合学习和迁移学习模型。预测性维护的最大挑战之一是缺乏新安装或很少发生故障的设备的足够故障数据。联合学习和迁移学习通过在来自不同单位或工厂的类似设备上训练AI模型来解决这个问题。联合学习实现了多个发电厂之间的知识共享，而无需传输敏感的运行数据。通过在来自不同发电厂的类似设备上训练神经网络等预测模型，模型学习到的偏差和权重可用于识别数据不足的设备的异常。这种方法确保了历史故障数据有限的工厂仍然可以从这些人工智能模型的先进预测能力中受益。
人工智能在发电领域的影响
人工智能驱动的预测性维护正在重塑发电厂的运营模式，使其能够及早发现设备故障，减少停机时间，并提高整体效率。一个值得关注的案例是美国南部一家大型公用事业公司所做的工作。该公司开发并部署了适用于各种用例的人工智能模型，从将热效率提高 1% 至 3%，到部署 400 多个人工智能模型以减少 67 个发电机组（包括燃煤和燃气发电机组）的强制停机。这项工作每年节省约 6000 万美元，并减少约 160 万吨碳排放，相当于减少 30 万辆汽车上路。这些成果凸显了人工智能在预测性维护和优化发电厂整体运营方面的变革潜力。
随着人工智能技术的不断发展，其在确保电网可靠性、降低成本以及支持向更可持续能源未来转型方面的作用将日益增强。
作者：Nimit Patel
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