admin Když porucha není překvapení: Údržba řízená daty v systému výkonové rovnováhy
Vysoká spolehlivost a dostupnost jsou základními požadavky na zařízení zapojená do systému výkonové rovnováhy (SVR). Výpadek kogenerace, baterie či řízené spotřeby ve chvíli, kdy je aktivována služba FCR, aFRR nebo mFRR, může znamenat nejen výpadek výkonu, ale i pokutu nebo ztrátu důvěry na trhu. Řešením je prediktivní údržba – přístup, který kombinuje sběr dat, analýzu a automatizované rozhodování.
Společně s odborníky z valeon.cz, kteří nasazují prediktivní systémy pro monitorování zařízení v rámci SVR, přinášíme přehled, jak lze předejít poruchám a maximalizovat dostupnost výkonu.
Co je prediktivní údržba?
Prediktivní údržba využívá:
- Reálná provozní data ze senzorů a měřicích zařízení
- Historické údaje o poruchách, provozu, opotřebení
- Algoritmy strojového učení a umělé inteligence
- Modely opotřebení a selhání komponent
Cílem je včas identifikovat riziko poruchy a naplánovat zásah dříve, než dojde k výpadku.
„Nečekáme, až se zařízení porouchá – předcházíme tomu. A právě v SVR je to klíčové, protože výpadek může znamenat reálné finanční ztráty,“ vysvětluje expert z valeon.cz.
Kde prediktivní údržba pomáhá v SVR?
Bateriová uložiště
- Sledování teploty článků, proudů, napětí, počtu cyklů
- Predikce degradace a plánování výměny nebo kalibrace
- Optimalizace výkonu při zachování životnosti
Kogenerace
- Analýza vibrací, teplot motoru, spalování
- Včasná výměna filtrů, oleje, zapalovacích svíček
- Detekce neobvyklých provozních vzorců
Řízená spotřeba (např. průmyslové chlazení)
- Sledování zátěže motorů a frekvence cyklů
- Předpověď nadměrného opotřebení při častém spínání
- Udržení dostupnosti i při časté aktivaci SVR
Redakce se ptá: Kolik poruch lze díky predikci předejít?
„Z našich dat vyplývá, že až 70 % poruch má předcházející indikátory. Díky AI a kontinuálnímu sledování je možné předejít většině z nich – nebo je alespoň zvládnout v plánovaném servisním okně,“ říká valeon.cz.
Výhody pro provozovatele SVR
- Vyšší dostupnost výkonu – klíčová pro výběr v aukcích
- Snížení neplánovaných odstávek
- Nižší náklady na údržbu – zásahy jen tam, kde jsou opravdu potřeba
- Delší životnost zařízení
- Lepší skóre spolehlivosti v očích agregátora a ČEPS
Příklady z praxe
- U bateriového systému 1 MW/2 MWh došlo díky prediktivní údržbě k včasné detekci přehřívání článků – výměna proběhla bez výpadku SVR.
- Kogenerace v průmyslovém areálu měla 3× méně neplánovaných odstávek díky sledování vibrací a online diagnostice motoru.
Jak začít s prediktivní údržbou?
- Instalace senzorů a měřicích bodů (teplota, proud, tlak, vibrace, napětí)
- Napojení dat do platformy s AI analýzou
- Trénink algoritmů na konkrétních zařízeních a podmínkách
- Integrace s provozními systémy – včasné výstrahy a plánování servisu
„Zákazník nemusí rozumět algoritmům – my dodáváme systém na klíč. Stačí říct, co chce hlídat, a kdy potřebuje vědět, že se blíží problém,“ doplňuje valeon.cz.
Prediktivní údržba mění způsob, jakým firmy spravují svá energetická zařízení – z reaktivního na proaktivní a datově řízené. V oblasti SVR, kde rozhoduje spolehlivost a okamžitá dostupnost, se z ní stává nutnost. A právě valeon.cz nabízí řešení, která kombinují technickou expertizu, datovou analytiku a zkušenost z energetické praxe. Protože nejlepší výpadek je ten, který nikdy nenastane.
