Duke Energy
Duke Energy optimiert die vorausschauende Wartung seiner Kraftwerke mit AVEVA Predictive Analytics
Duke Energy, ein US-amerikanischer Versorger, betreibt mehr als 60 Kraftwerke in sieben Bundesstaaten – von Kohle über Gasturbinen im einfachen Zyklus bis hin zu GuD-Kraftwerken und Kraftwerken mit integrierter Vergasung – und versorgt mit einer Erzeugungskapazität von 58.000 MW mehr als 7,2 Millionen Kunden. Das Überwachungs- und Diagnosezentrum des Konzerns hatte die Aufgabe, die Anlagenleistung mit der besten verfügbaren digitalen Technologie zu optimieren und dabei unabhängig von vorhandener Software und Hardware zu bleiben, um Ersatzkosten zu minimieren. Dank der Einführung von AVEVA Predictive Analytics können nun fünf Analysten mehr als 87 % des Erzeugungsparks über mehr als 11.000 Modelle und mehr als 500.000 Datenpunkte im Sinne einer vorausschauenden Wartung überwachen. Die Lösung überwacht Alarme, Trends und vertiefte Analysen im Einklang mit dem Zuverlässigkeitsrahmen von EPRI. Die Ergebnisse sprechen für sich: Allein durch eine einzige Früherkennung im Jahr 2016 wurden mehr als 34 Millionen Dollar eingespart.
Die integrierten AVEVA-Softwareprodukte
FAQ
Wie überwacht AVEVA Predictive Analytics 87 % eines Erzeugungsparks von 58.000 MW?
AVEVA Predictive Analytics ermöglicht es nur fünf Analysten von Duke Energy, mehr als 87 % des Kraftwerksparks mit über 11.000 Modellen und 500.000 Datenpunkten zu überwachen. Die Plattform automatisiert die Erkennung von Verhaltensabweichungen gegenüber den normalen Signaturen der Anlagen. Ohne diese Industrialisierung der Analyse wären Dutzende Experten nötig, um denselben Abdeckungsgrad zu erreichen. Ein unverzichtbarer Kompetenzmultiplikator für Versorgungsunternehmen, die Dutzende heterogene Kraftwerke betreiben.
Warum ist ein Monitoring & Diagnostics Center für einen Stromerzeuger strategisch wichtig?
Ein M&D Center bündelt die Diagnosekompetenz für den gesamten Anlagenpark, sodass nicht jedes Kraftwerk isoliert eigene Analysekapazitäten aufbauen muss. Bei Duke Energy stützt sich das Zentrum auf AVEVA Predictive Analytics, um mehr als 60 Kraftwerke in sieben Bundesstaaten im Einklang mit dem Zuverlässigkeitsrahmen des EPRI zu überwachen. Diese Organisation fördert den Austausch bewährter Verfahren, beschleunigt die Lösung wiederkehrender Probleme und gewährleistet ein gleichbleibend hohes Analyseniveau, unabhängig von der Art der überwachten Anlage.
Wie lässt sich der ROI eines Projekts für prädiktive Analytik in der Stromerzeugung quantifizieren?
Duke Energy hat bei einem einzigen Früherkennungsereignis im Jahr 2016 mehr als 34 Millionen US-Dollar eingespart. Diese Erkennung vor dem Ausfall einer kritischen Anlage veranschaulicht den betrieblichen Wert von AVEVA Predictive Analytics: Einen ungeplanten Stillstand zu vermeiden bedeutet, eine gesamte Stromerzeugung und Notfall-Reparaturkosten zu retten. Bei einem Kraftwerkspark von 58.000 MW, der 7,2 Millionen Kunden versorgt, stellt die Summe der Früherkennungen Jahr für Jahr einen beträchtlichen wiederkehrenden Wert dar.
Wie lässt sich prädiktive Analytik integrieren, ohne bestehende Systeme zu ersetzen?
Duke Energy wollte unabhängig von bestehender Software und Hardware bleiben, um die Ersatzkosten zu minimieren. AVEVA Predictive Analytics positioniert sich als Analyseschicht, die mit den bereits eingesetzten Datenquellen (DCS, Historians, SCADA) kompatibel ist. Dieser nicht-invasive Ansatz ermöglicht es, schnell von Prognosefunktionen zu profitieren, ohne eine kostspielige Überarbeitung der Infrastruktur. Ein Schlüsselfaktor für die Akzeptanz bei Versorgern, die komplexe und nur langsam veränderbare industrielle Architekturen betreiben.
Wie gelingt mit AVEVA der Wechsel von reaktiver zu vorausschauender Wartung?
AVEVA Predictive Analytics überwacht kontinuierlich Alarme, Trends und tiefgehende Analysen auf Basis kostengünstiger Sensoren und hochauflösender Konnektivität. Die Lösung warnt die Teams Tage, Wochen oder Monate vor einem Ausfall und macht die Wartung so planbar. Für Duke Energy ermöglichte diese Vorausschau, Wartungsfenster zu optimieren, ungeplante Stillstände zu reduzieren und die Verfügbarkeit eines Anlagenparks zu verbessern, der für die Stromversorgung von 7,2 Millionen Kunden in sieben Bundesstaaten unverzichtbar ist.