Uso de análisis de datos para la optimización de la operación de plantas de energía

La operación y el mantenimiento optimizados de una planta de energía para mejorar los KPIs es la clave del éxito. Las interrupciones forzadas no solo hacen que la unidad no esté disponible, sino que también aumentan el número de puestas en marcha y, por ende, los altos costos y la vida útil deteriorada de la planta. El diagnóstico de fallas y la predicción del comportamiento futuro del equipo mediante técnicas de análisis de datos serán muy útiles para mejorar la fiabilidad. Por otro lado, el costo de generación depende de cuán eficientemente se operan las plantas. Cualquier desviación del punto de diseño optimizado resulta en pérdidas y, por lo tanto, las desviaciones deben minimizarse tanto como sea posible. Sin embargo, las desviaciones son inevitables debido a diversas razones. Junto con una operación eficiente, se debe garantizar el cumplimiento ambiental y la flexibilidad para cumplir con los requisitos legales. Con el avance de las técnicas de computación, se están utilizando análisis de datos e Inteligencia Artificial para la optimización de muchos procesos industriales. Dados estos antecedentes, el objetivo de este documento es estudiar y sugerir cómo se puede utilizar el análisis de datos para la optimización de las operaciones de plantas de energía para mejorar la fiabilidad, eficiencia y flexibilidad, y minimizar el impacto en el medio ambiente. Existen muchos métodos estadísticos disponibles para identificar los patrones ocultos en los datos que pueden ser utilizados para la optimización de procesos. La IA se utiliza para el control de procesos, el diagnóstico de fallas y la predicción de comportamientos futuros para que se puedan tomar acciones avanzadas y evitar sorpresas. La experiencia en el dominio junto con los métodos de análisis de datos se puede utilizar para encontrar soluciones a una variedad de problemas. En este documento, se ha concebido una herramienta de análisis de datos integral con cuatro módulos, es decir, “Optimización de la eficiencia”, “Monitoreo y reporte de la salud de la planta”, “Optimización del consumo de vida” y “Protección ambiental” para su aplicación. Estos módulos funcionan de manera integrada y monitorearán, optimizarán, controlarán y reportarán/asesorarán. La herramienta tendrá un réplica digital del equipo individual para simular individualmente, así como en combinación con otros equipos relacionados para la predicción y diagnóstico del rendimiento de la planta en su totalidad. La réplica utilizará su base de datos para el aprendizaje automático y para la ejecución del proceso de diagnóstico.