Wyzwanie
Operatorzy farm wiatrowych i fotowoltaicznych coraz częściej mierzą się z problemami niestabilnej produkcji energii oraz nieprzewidzianymi awariami, które generują straty. Brakuje narzędzi do dokładnego przewidywania usterek turbin, paneli PV czy silników biogazowni, a ręczne monitorowanie danych z dziesiątek lokalizacji staje się niewydajne. W rezultacie – rosną koszty O&M (operation and maintenance) oraz straty produkcyjne.
Cel
Zwiększenie niezawodności i efektywności farm OZE poprzez wdrożenie AI do przewidywania awarii oraz optymalizacji generacji energii na podstawie danych z IoT i prognoz pogodowych.
Kontekst
Operator hybrydowej farmy PV i wiatrowej z Europy Środkowo-Wschodniej szukał sposobu na ograniczenie nieplanowanych przestojów turbin oraz zwiększenie stabilności produkcji energii. Problemem była zmienna wydajność, ręczne raportowanie i brak predykcji awarii, co skutkowało kosztownymi interwencjami serwisowymi.
W odpowiedzi wdrożono system AI, który analizował dane z czujników IoT zainstalowanych na turbinach i panelach PV – m.in. temperaturę łożysk, wibracje, wilgotność, napięcie, kąt łopat i wydajność falowników. Algorytmy uczenia maszynowego, zintegrowane z systemem SCADA i EMS, wykrywały wzorce prowadzące do awarii i generowały alerty dla zespołów serwisowych, umożliwiając działania zapobiegawcze.
System wykorzystywał także prognozy pogodowe (wiatr, irradiacja), by dynamicznie optymalizować produkcję – modyfikując krzywe mocy turbin i kąty nachylenia trackerów PV w czasie rzeczywistym. Pozwoliło to zwiększyć uzysk energii bez inwestycji w dodatkową infrastrukturę.
W kolejnym etapie planowana jest integracja z systemem handlu energią oraz rozbudowa predykcji o dane z magazynów energii – co umożliwi dalszą automatyzację procesów i lepsze bilansowanie mocy.
Rezultaty (KPI)
Dzięki wdrożeniu AI operator farmy:
✅ Zredukował liczbę awarii o 45%
✅ Obniżył koszty utrzymania ruchu o 25% (ok. 220 000 EUR rocznie)
✅ Zwiększył uzysk energii o 8% bez rozbudowy infrastruktury
✅ Skrócił czas reakcji serwisowej z dni do godzin
✅ Osiągnął ROI w 2,5 roku – dzięki połączeniu oszczędności O&M i wyższej produkcji energii
Dodatkowo:
- Zoptymalizowana produkcja energii pozwoliła zwiększyć udział zielonej energii w miksie i ograniczyć straty – wspierając realizację celów ESG operatora
- Efekty wdrożenia wpłynęły na poprawę pozycji konkurencyjnej firmy w przetargach i ocenie inwestorów branżowych
Podsumowanie przebiegu wdrożenia
- Instalacja czujników IoT na turbinach, panelach PV i elementach biogazowni
- Integracja danych z SCADA, EMS i prognoz pogodowych
- Trenowanie modeli ML do predykcji awarii i optymalizacji pracy urządzeń
- Automatyczne alerty i integracja z systemem zgłoszeń serwisowych
- Raportowanie KPI i pełna wizualizacja danych na dashboardach – wykorzystywanych zarówno przez zespoły O&M, jak i zarząd techniczny do bieżącego podejmowania decyzji operacyjnych
Zakres wdrożenia
- Predykcyjne utrzymanie ruchu: AI analizująca dane z czujników i przewidująca awarie
- Optymalizacja produkcji: Sterowanie generacją w oparciu o prognozy i dane rzeczywiste
- Integracja z EMS i SCADA: Spójna analiza danych produkcyjnych i operacyjnych
- Edge computing: Wstępne przetwarzanie danych lokalnie – bliżej urządzeń
Rozwiązanie wdrożono w modelu hybrydowym (lokalna instalacja + komponenty chmurowe), z możliwością skalowania na kolejne lokalizacje bez konieczności zmiany infrastruktury.
Rozwiązania technologiczne – główne i wspierające
⚙️ Sztuczna inteligencja (AI): Uczenie maszynowe przewidujące awarie i regulujące parametry pracy turbin oraz paneli PV
⚙️ Internet of Things (IoT): Czujniki temperatury, wibracji, napięcia, wilgotności
⚙️ Edge computing: Przetwarzanie danych lokalnie (np. Nvidia Jetson, AWS Greengrass), co umożliwiło natychmiastowe wykrywanie anomalii i ograniczyło opóźnienia wynikające z transferu danych do chmury
⚙️ Predictive Analytics: Analiza wzorców awarii i przewidywanie trendów
⚙️ EMS/SCADA Integration: Zarządzanie w czasie rzeczywistym i analiza danych produkcyjnych
Narzędzia programistyczne
-
Python
-
Scada
-
TensorFlow
-
Azure Iot Hub
-
MQTT
-
Power BI
Branżowe standardy i frameworki AI/ML
- W projektach tego typu typowo stosuje się poniższe biblioteki i narzędzia – część z nich została wykorzystana również w tym wdrożeniu.
- TensorFlow, PyTorch – trenowanie i wdrażanie modeli AI
- Scikit-learn, XGBoost – klasyfikacja, regresja, analityka danych
- H2O.ai – automatyczne ML (AutoML) dla dużych zbiorów danych