Цифровой двойник для хранения энергии: снижение потерь

Ученые из Университета Шарджи разработали передовую технологию цифрового двойника, призванную реплицировать возобновляемую энергию, хранящуюся в резервуарах. Это решение существенно повышает эффективность и надежность систем хранения энергии.

Исследователи представили детали своего изобретения, названного «цифровой двойник на основе данных», в статье, опубликованной в журнале Energy.

«Наше исследование представляет цифровой двойник на основе данных — виртуальную копию реальной физической системы — предназначенную для систем аккумулирования энергии сжатого воздуха (CAES)», — сообщил ведущий автор Читта Семмераро, доцент кафедры промышленной и управленческой инженерии университета.

«Цифровая симуляционная модель использует датчики, статистический анализ и машинное обучение (в частности, анализ концептуальных отношений) для обнаружения ранних признаков неисправностей до того, как они станут серьезными».

Системы CAES предлагают устойчивое решение для хранения излишков возобновляемой энергии путем сжатия воздуха в резервуары и последующего его высвобождения для генерации электроэнергии по запросу. Однако их производительность может быть снижена из-за таких проблем, как утечки воздуха, механическое трение или перегрузка генератора, что ведет к снижению эффективности и надежности.

«Данная работа представляет экспериментальную реализацию цифрового двойника для системы CAES, используя разработанную систему датчиков, расположенных для обнаружения неисправностей путем сбора показаний системы в различных условиях», — пишут авторы.

«С помощью инвариантных паттернов, разработанных для системы CAES, стало возможным построить цифрового двойника для прогнозирования трех возможных системных неисправностей: утечка (F1), неисправность муфты (F2) и неисправность нагрузки (F3). Кроме того, данная статья успешно выявила параметры, которые могут предсказывать и различать статус работоспособности системы (HS)».

Виртуальная модель авторов идентифицирует рабочие паттерны данных — такие как температура, давление и напряжение — и сохраняет их в библиотеке паттернов. «Эти паттерны формируют модульную, многократно используемую архитектуру, что означает, что после распознавания и каталогизации паттерна его можно применять или расширять для других систем с минимальной переработкой», — поясняет доктор Семмераро.

Исследование показывает, что «универсальность подхода цифрового двойника предполагает его потенциальное применение для решения различных проблем, возникающих в системах CAES, а используемая методология обещает возможность адаптации к другим системам».

Авторы далее отмечают, что их «статья вносит вклад в предлагаемую методологию использования концепции «паттернов моделирования», добавляя «дополнительные паттерны для пополнения существующей библиотеки паттернов цифрового двойника».

Исследователи сообщают, что их недавно разработанный цифровой двойник может непрерывно зеркально отражать систему CAES в режиме реального времени. По их утверждению, их виртуальная модель оснащена датчиками на базе Arduino и экспериментально проверена для обеспечения точности и надежности.

Ключевой вывод исследования заключается в том, как цифровой двойник действует подобно умному зеркалу своего физического двойника, имея возможность предсказывать потенциальные проблемы до их возникновения и постоянно отслеживать систему для обнаружения аномалий в реальном времени.

Еще одним важным выводом является то, что цифровой двойник может эффективно работать без необходимости использования больших данных или дорогостоящих вычислений. Вместо этого он использует неконтролируемое машинное обучение, что означает возможность идентификации паттернов из предварительно размеченных данных, что доктор Семмераро описывает как «большое преимущество в промышленных условиях».

Ученые подтверждают, что они построили и протестировали полностью рабочую систему CAES, чтобы продемонстрировать, что их цифровой двойник может обнаруживать утечки и неисправности в режиме реального времени. «Предотвращая сбои и оптимизируя операции, этот цифровой двойник помогает снизить затраты на техническое обслуживание и повысить надежность возобновляемой энергетики», — подчеркивает ведущий автор.

Авторы освещают многочисленные практические последствия и реальные применения своего цифрового двойника, отмечая его потенциал для значительного повышения производительности энергетических систем. Предоставляя возможность раннего обнаружения утечек и механических проблем, модель помогает минимизировать время простоя и предотвратить дорогостоящие потери энергии.

Применяя принципы интеллектуального технического обслуживания, операторы могут получать оповещения, как только система демонстрирует аномальное поведение, что позволяет осуществлять прогнозное техническое обслуживание вместо реактивного ремонта.

«Архитектура системы построена на основе модульных паттернов проектирования — многократно используемых программных и информационных компонентов, которые могут быть легко реконфигурированы или расширены для новых систем», — сказал доктор Семмераро. «Это гарантирует, что улучшения в одном энергетическом приложении могут быть напрямую перенесены на другие, значительно сокращая время и затраты на разработку».

По мнению авторов, дизайн является модульным и многократно используемым, обеспечивая масштабируемость всей системы с возможностью применения той же архитектуры к другим энергетическим системам, таким как аккумуляторы, турбины или установки для хранения водорода, с минимальной перекалибровкой.

«Предлагаемая методология цифрового двойника интегрирует сбор данных в реальном времени, методы моделирования на основе данных и формализацию библиотеки паттернов для улучшения проектирования цифрового двойника и выявления потенциальных сбоев», — отмечают авторы.

Методология предлагает целостный подход, сочетающий алгоритмы неконтролируемого машинного обучения с формализованной библиотекой паттернов для улучшения дизайна и адаптивности цифрового двойника, подчеркнул доктор Семмераро.