Linkedin icon
Wyceń projekt

Energia bez przestojów: jak AI zwiększyła wydajność farmy OZE

OZE
Leonardo Phoenix 10 engineer monitoring smart energy grid on f 0

Problem

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.

Story

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
🌱 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 prac

  • 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

Zobacz inne przykłady: Przemysł 4.0

Interesuje cię branża OZE? Zostaw kontakt
i
bezpłatnie wyceń projekt.