Универсальность предсказательной аналитики

Газета «Энергетика и промышленность России» 
№ 09 (341) май 2018 года

В 2017 г., по статистике Минэнерго РФ, была зарегистрирована 3801 авария на объектах генерации и сетевого комплекса: это как минимум 15 млрд руб. убытка только на ремонтах, простое оборудования и штрафах с рынка по объектам ДПМ.

Системы предиктивной аналитики могут спрогнозировать 6 из 8 типов аварий на основании сырых данных и углубленного анализа текущей ситуации. Об этом рассказал Максим Липатов, технический директор системы прогностики и удаленного мониторинга ПРАНА АО «РОТЕК».

– Решение ПРАНА – это индустриальное IoT-решение, основанное на прогнозной или предсказательной аналитике, (predictive analytics), – отметил господин Липатов. – Не секрет, что основные цифровые технологии идут с Запада, мы стараемся использовать их опыт, адаптируем под наши реалии. Первые версии системы мониторинга мы создавали еще на платформах иностранных производителей, изучая, как они работают, как происходит сбор и анализ данных. И пришли к выводу, что решения, полностью соответствующего нашим требованиям, пока нет. Так возник собственный проект: в 2012 году в РОТЕК было создано подразделение сервиса энергетических газовых турбин. И как раз одним из направлений долгосрочного сервиса стал удаленный мониторинг и контроль технического состояния оборудования. В настоящее время шесть парогазовых и газотурбинных энергоблоков уже полностью подключены к такому мониторингу. Еще шесть блоков мы планируем подключить в этом году.

По словам Максима Липатова, система ПРАНА универсальна, ее можно использовать в разных областях и на разных рынках. Состав оборудования на производственных площадках нефтегазовой и химической промышленности схож, и принципы подхода к мониторингу, контролю, прогнозу состояния оборудования тоже достаточно универсальны. Поэтому внедрение подобных систем возможно как на энергетических машинах, так на и любом другом промышленном оборудовании.

– Эффект от внедрения решения ПРАНА – сокращение сроков ремонта, возможность перевода внеплановых остановов в плановые, пересмотр схем работы оборудования, его состава и режимов. Иными словами, цифровизация и переход на современные методы управления дают большие преимущества, в том числе и для топ-менеджмента, который получает абсолютно объективную и прозрачную информацию о состоянии оборудования: достаточно зайти в приложение, в том числе на мобильном устройстве, посмотреть, в каком состоянии находится актив, и принять решение по его дальнейшей работе. В основу нашей системы положен математический метод MSЕT – техника оценки многомерных состояний, он крайне чувствителен к минимальным отклонениям в работе оборудования, благодаря чему появилась возможность выявлять и прогнозировать отклонения в работе оборудования более чем за два-три месяца до возникновения реальной аварийной ситуации, – отметил Липатов.

– Мы также оказываем услуги по круглосуточной поддержке эксплуатирующих организаций: диспетчер отслеживает техническое состояние подключенного оборудования на станции и при необходимости в режиме реального времени информирует службу эксплуатации о том, какие разладки произошли и каковы их возможные причины. Группа профессиональных экспертов расследует причины отклонений и предлагает меры воздействия на оборудование, которые нужно выполнить, чтобы предотвратить аварию или повреждение оборудования, – добавил он.

Спикер привел пример, когда в компанию обратился владелец оборудования с просьбой выяснить, можно ли было сохранить турбину, руководствуясь системами прогностики. Анализ архивов показал, что как минимум за 12 дней дефект оборудования, который привел к повреждениям, начал проявлять себя в эксплуатационных параметрах. За 7 дней подобная система могла бы выявить разладку и сигнализировать эксплуатационным службам о зарождении дефекта, что позволило бы предотвратить эту аварию или как минимум снизить масштабы ущерба. Затраты, которые понес владелец в данном случае, превысили 1,5 млрд руб.

Примеры мониторинга и прогнозирования состояния оборудования в режиме реального времени, а также возможности прогнозирования работы оборудования в будущем позволяют достаточно гибко эксплуатировать большое количество распределенного оборудования и делать это эффективно.

На следующем этапе развития системы РОТЕК намерены использовать подобную информацию для расчетов экономических характеристик, планирования, оптимизации, создания решений смежных задач по инвестиционной составляющей (в частности, замене оборудования, продлению срока службы).

Подобные системы, считает спикер, непременно должны работать в совокупности с производителями оборудования. Известно, что компании мирового уровня, реализуя свое оборудование, по умолчанию устанавливают на нем такие системы, и многие заказчики даже не знают об этом.

– Информация мониторинга поступала зарубежным производителям оборудования, они из этого извлекали собственную выгоду, отслеживали какие‑то моменты для последующего повышения эффективности своего оборудования без уведомления заказчика, – сказал Максим Липатов. – Мы как независимая компания предоставляем все это совершенно открыто. Мы не зависим от производителя оборудования, а предоставляем результаты заказчикам и эксплуатантам оборудования. Надеюсь, что в перспективе поможем повысить качество и эффективность производимого в стране оборудования. Мы участвуем во многих инициативах Минэнерго РФ, например в рамках недавней энергетической недели состоялась дискуссия по разработке подходов к оценке технического состояния оборудования.

Кстати, в рамках круглого стола заместитель директора департамента оперативного контроля и управления в электроэнергетике Минэнерго РФ Елена Медведева отметила большую значимость технологий РОТЕК как российской компании с альтернативным решением, актуальным для отрасли.

– Мы знаем, как создавалась эта система, насколько это трудоемкие и инвестиционноемкие процессы, а также дорогостоящие продукты, – подчеркнула госпожа Медведева. – И когда мы планировали единое информационное пространство, то учитывали опыт коллег. Мы хотим создать основу, которая позволит создавать быстрые и более дешевые решения в этом направлении. Мы хотим сформировать единые подходы по созданию репозитария метаданных, чтобы все сведения, которые собираются в электроэнергетике, обладали нужными атрибутами для подготовки аналитики.

Далее будет строиться модель развития текущих параметров и модель оценки и прогнозирования. Суть единого информационного пространства в том числе – создать единые подходы, чтобы такие продукты максимально быстро могли появляться в качестве сервиса для наших компаний.