Internet Industriel des Objets IIOT : Science des données, maintenance prédictive et Internet des objets dans les services publics d'électricité / de gaz |

Cela fait longtemps que je n’ai rien publié, car j’ai passé ces derniers mois à me plonger dans la lecture technique et à assister à des conférences. Cet article est essentiellement un résumé du séminaire 2020 de l'IIoT sur la transformation numérique pour l'énergie et les services publics.

Comment cela s'inscrit-il dans la grande image? L '«Internet des objets» ou les appareils intelligents actuellement sur le marché fournissent les données nécessaires pour les méthodologies d'analyse et d'apprentissage automatique effectuées par des scientifiques des données à grande échelle. Dans le contexte des entreprises de services publics, ces appareils fournissent des informations qui peuvent être utilisées pour réduire les coûts significatifs de l'entreprise qui nous donnent des retours sur le P&L.

Focus sur la science des données: maintenance prédictive

Sur les marchés américains, le côté production des marchés de l'électricité est séparé de la transmission et de l'approvisionnement de l'équation (j'écrirai plus en détail à une date ultérieure ou peut-être publierai-je le livre que j'ai rédigé il y a longtemps). Le Royaume-Uni est également déréglementé, mais des règles et des accords tarifaires différents s'appliquent évidemment. Un vecteur de retour potentiel au niveau de la génération de la centrale réside dans la maintenance prédictive ou dans la détermination du moment où certains aspects de la centrale doivent être réparés pour fonctionner efficacement.

Marchés de l'électricité déréglementés Production et transport séparés de l'approvisionnement en électricité

Aujourd'hui, les équipes de maintenance traditionnelles réagissent aux alarmes, analysent très rapidement les données et exécutent leurs routines de maintenance. Les problèmes de fiabilité non résolus sont cachés dans les données et prennent plus de temps à identifier et à étudier que le temps le permet. En d'autres termes, certains problèmes surviennent sur une période trop longue et coûteuse à identifier et à résoudre. La maintenance traditionnelle utilise des seuils sur ces alarmes, ce qui force le personnel de maintenance dans une position réactive où il court essentiellement pour éteindre les incendies.

D'autre part, la maintenance prédictive utilise l'analyse prédictive et l'apprentissage automatique pour prévoir le moment où un problème est susceptible de se produire. Cela aide également à identifier les problèmes généraux.

La principale raison pour laquelle ce n'est pas la norme aujourd'hui est à cause de la puissance de calcul nécessaire pour faire ce type d'analyse. Cognitive Business Limited a noté que 2,5 billions de comparaisons sont nécessaires par enquête en utilisant des données d'intervalle de 30 secondes pour prédire ou identifier les problèmes qui se produisent sur une période de 3 mois. Bien que je ne sois pas sûr de ce que c'est en flops, le problème qu'ils prétendent rencontrer est la vitesse et le coût d'exécution des calculs d'apprentissage automatique. Ayant travaillé sur les marchés de l'électricité, je suis bien conscient du gant de données que les analystes gèrent au quotidien. Il y a juste des tonnes d'informations qui doivent être nettoyées, coupées en coupe et analysées.

Taille du marché: CBL a estimé qu'au Royaume-Uni, les économies de coûts potentielles du marché pour la maintenance prédictive utilisant des méthodologies de science des données et des appareils IOT sont d'environ 1 million de livres par GW par an.

Comme pour la production, les interruptions de la distribution de gaz en aval sont passibles de sanctions sévères et offrent également une possibilité similaire de maintenance prédictive. Par exemple, le problème que CBL a découvert était qu'une chaudière était directement reliée à une pompe, ce qui causait un problème avec la pression de la vanne sur la conduite. En 30 secondes d'exécution d'un modèle d'apprentissage automatique, ils ont pu identifier le problème, qui existait depuis environ 18 mois.

Lors de la conférence, Itron, un grand fournisseur de capteurs IOT (Internet des objets) pour les services publics, avait une étude de cas intéressante à examiner. En raison de compteurs intelligents et d'autres innovations, de nombreuses entreprises ont déjà une infrastructure Internet existante et de grands réseaux privés. Itron permet aux utilisateurs d'ajouter des censeurs supplémentaires sur leurs réseaux existants. Itron a 38 millions de compteurs sous son service et est un fournisseur mondial. Ils ont également des kits de développement que les data scientists, les data ingénieurs et autres peuvent utiliser pour créer des applications avec leurs capteurs et commercialiser leurs solutions auprès de leurs clients. Leurs appareils surveillent les niveaux d'eau, les marchés publics de l'électricité, la sécurité publique et bien d'autres choses.

Étude de cas: détection de gaz naturel au CONED.

Problème commercial: CONED, comme de nombreuses compagnies d'électricité, fournit du gaz en plus de l'électricité à leurs clients. Une fuite de gaz est signalée toutes les 8 minutes à leurs bureaux. En raison du vieillissement des infrastructures, la gravité et la fréquence des événements dus aux fuites de gaz continuent d'augmenter d'année en année. Les services publics continuent de faire face à une responsabilité croissante en raison des pertes de biens et de vies causées par les fuites.

Les faits:

Contrairement à d'autres problèmes, lorsque des fuites de gaz sont détectées, 20% des appels nécessitent une réponse dans les 30 minutes.CONED est à la hauteur du compteur et certaines de ces fuites se propagent jusqu'à la maison.CONED et d'autres services publics ont déjà beaucoup investi dans Internet infrastructure et maintenant ils peuvent ajouter autant de périphériques qu'ils le souhaitent, y compris des périphériques de gestion des inondations Différents périphériques fournissent différentes charges utiles de données via le réseau

Solution:

Dispositif de données: Itron a vendu CONED leur dispositif de détection de méthane et l'a réglé à un seuil de 10% Il fournit une détection intelligente du méthane avec des alertes audio, visuelles et sans fil.L'appareil a un taux de faux positif nul et est alimenté par batterie Les appareils se réveillent 3 fois par jour pour relayer informations et la batterie dure environ 6 ans.L'appareil est également sécurisé et dispose d'un identifiant unique avec une adresse mac liée à leur DNS. Il reçoit des informations de synchronisation du réseau et, une fois authentifié, un message bulle est envoyé via une interface utilisateur de chemin différente: l'un de leurs développeurs, Losant, a développé un système de tableau de bord pour la visualisation et l'interface avec les appareils. Cette intégration n'a pris que quelques semaines.La plupart des logiciels nécessaires pour s'interfacer avec les appareils et convertir les protocoles industriels en informations exploitables existent déjà et sont open source.En ce qui concerne l'interface utilisateur, ils l'avaient déjà développée, donc la plupart de cette solution fonctionnait. Une fois qu'ils ont converti les données à l'aide du logiciel open source, il fallait les normaliser avant qu'elles ne puissent couler dans la base de données et finalement dans leur tableau de bord

Résultats:

Dans les 12 mois suivant l'installation, CONED a détecté plus de 100 fuites via des alertes envoyées au tableau de bord. La viande et les os du retour de CONED, comme dans notre exemple d'électricité, sont les économies de coûts résultant de la modification de leurs habitudes de maintenance. Cette partie de leur retour devrait s'autofinancer immédiatement. Comme ils ont utilisé un intégrateur de systèmes (Losant), ils n'ont pas non plus besoin d'avoir des systèmes différents pour chaque appareil qu'ils connectent à leur interface utilisateur. Ils ont pu utiliser une seule entreprise pour tout ce qui concerne le tableau de bord. Un problème qui reste en suspens est de savoir comment accéder aux zones avec une connectivité Internet limitée et transmettre des informations.

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