Die Hauptanwendungen von Smart RDM für die Wärme- und Stromerzeugung
- Fehlererkennung
- Visualisierung des Betriebszustands von Anlagen: Blöcke, Kessel, Turbinen usw.
- Diagnose des Anlagenbetriebs
- Überwachung der Produktionspläne
- Automatische Berichterstattung
Prognose des Wärmebedarfs
- Prognosemodell unter Verwendung eines statistischen Algorithmus und historischer Daten.
- Berechnung eines Prognosemodells gemäß der Durchführungsbestimmungen für die Gestaltung und Berechnung der Tarife und Abrechnungen für die Wärmeversorgung
- Prognosemodell unter Verwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens.
Optimale Konfiguration der Produktionseinheiten (ERO)
- Bestimmung der optimalen Konfiguration von Kraftwerksblöcken auf der Grundlage von Effizienz- und Verfügbarkeitscharakteristiken unter Berücksichtigung der An- und Abfahrkosten innerhalb eines 72-Stunden-Horizonts
Optimale Produktions- und Lieferparameter
- Bestimmung der Systemwasserparameter anhand einer Steuerungstabelle.
- Abweichungsanalyse: Vergleich der Parameter mit den tatsächlichen Werten.
Was sind die Vorteile von
Smart RDM?
Smart RDM unterstützt bei der Erkennung von Fehlern und Überschreitungen.
Meldungen an die Behörden werden automatisiert.
Reparaturen und Wartung können besser geplant werden.
Wichtige Informationen über den Status der Infrastruktur erhalten Sie in Echtzeit.
Die CO2-Emmision wird reduziert.
Mit Smart RDM sinken Ihre Kosten für die Fehlerbehebung und Instandhaltung.
Smart RDM - Standard-Version
Optimierung des Betriebes in fünf Schritten
01. Integration der Daten
Im ersten Schritt werden alle wichtigen Echtzeit-Produktionsdaten integriert.
Nutzen
Es wird eine einzige Datenquelle für Geschäftssysteme geschaffen, die sicher von kritischen Infrastrukturen getrennt ist.
02. Die Bildung des Kontexts
Im zweiten Schritt werden die technische Infrastruktur und die Produktionsprozesse in einem digitalen Modell abgebildet. Dazu bekommt während der Implementierung jedes überwachte Element im System einen eigenen, eindeutigen Code, der mit den entsprechenden Daten der Messgeräte verknüpft wird. Diese Kodierung ermöglicht die Überwachung und Analyse der Blöcke.
Nutzen
Sie können Infrastrukturelemente zuverlässig vergleichen und analysieren und neue Netzelemente wie zum Beispiel ein Zweig, ein Block, ein Sensor oder ein Geschäftsindikator schnell zum Modell hinzufügen.
03. Visualisierung und Überwachung
Der dritte Schritt ist die digitale Abbildung der Prozesse auf interaktiven synoptischen Masken. Für jedes Element der technischen Infrastruktur des Blocks wird ein digitales Schema erstellt, damit die Situation in Echtzeit verfolgt werden kann.
Nutzen
Sie erhalten einen Überblick über aktuelle und historische technische Parameter und können schnell auf Ereignisse reagieren.
04. Alarme und Benachrichtigungen
Das System ermöglicht Ihnen die Konfiguration von Alarmschwellen und Benachrichtigungen bei Unregelmäßigkeiten, Überschreitungen oder Leistungsstörungen. Die Ereignisse sind in die Benachrichtigungen integriert, die an ausgewählte Nutzer gesendet werden. Es besteht ebenso die Möglichkeit, Ereignisse zusammen mit den erforderlichen Informationen über das Ereignis an einen ausgewählten Dienst weiterzuleiten.
Nutzen
Fehler und Abweichungen werden unmittelbar festgestellt und gemeldet und können sofort behoben werden.
05. Analyse und Berichterstattung
Das System ermöglicht eine effiziente und automatische Berichterstattung. Smart RDM enthält Vorlagen für Branchenberichte. Sie sind Teil des Standards.
Nutzen
Die Ergebnisse aus der Datenanalyse stehen dem Management für Entscheidungen zur Verfügung. Gesetzlich vorgeschriebene Berichte können zeitnah bearbeitet werden.
Smart RDM - Erweiterte Version
Energieerzeugung - fortschrittliche Industriealgorithmen
Sobald die grundlegenden Anforderungen an die Überwachung des Anlagenzustands und die Erstellung von Berichten erfüllt sind, können mit der erweiterten Version von Smart RDM neuen Herausforderungen in der Produktionsoptimierung angegangen werden.
Das Unternehmensumfeld fordert die Kontinuität der Energieversorgung, geringere Ausfallzeiten und eine höhere Effizienz der Anlagen sowie die Kontrolle und Reduzierung der CO2-Emissionen. Wir verwenden im Big-Data-Modul spezialisierte Rechenalgorithmen, um: Daten zu bereinigen und aufzufüllen, Anomalien zu erkennen, Ausfälle zu vermeiden, die Produktion vorherzusagen, die Wartung zu planen und Blöcke zu optimieren.
