Schneider Electric i ETAP rozwijają automatyzację sieci za pomocą cyfrowego bliźniaka opartego na fizyce

Schneider Electric and ETAP Advance Grid Automation With Physics-Based Digital Twin

TAGI: #cyfrowy bliźniak sieci #symulacja systemu energetycznego #systemy sterowania
 #integracja PLC i DCS #automatyzacja zakładów #systemy zarządzania energią

 

Przyspieszanie cyfryzacji sieci w automatyce przemysłowej

Schneider Electric i ETAP wspólnie wprowadzili cyfrowego bliźniaka sieci opartego na fizyce, wspierającego nowoczesne operacje systemów energetycznych.
Co więcej, ta współpraca jest skierowana do zakładów energetycznych i operatorów przemysłowych zarządzających coraz bardziej złożonymi sieciami elektrycznymi.
W efekcie planujący sieć mogą modelować, symulować i optymalizować systemy energetyczne z większą dokładnością i pewnością.
To osiągnięcie odzwierciedla szersze przejście od tradycyjnej automatyki ku inteligentnemu, programowemu zarządzaniu siecią.

Cyfrowi bliźniacy oparte na fizyce dla dokładności systemów energetycznych

W przeciwieństwie do symulacji opartych wyłącznie na danych, ten cyfrowy bliźniak bazuje na rzeczywistych prawach fizyki elektrycznej i parametrach sieci.
Dzięki temu inżynierowie mogą analizować przepływ obciążenia, zachowanie przy zwarciach oraz koordynację zabezpieczeń w warunkach rzeczywistych.
Dodatkowo model jest ciągle synchronizowany z danymi operacyjnymi z działających systemów energetycznych.
Takie podejście poprawia podejmowanie decyzji w porównaniu z uproszczonymi cyfrowymi reprezentacjami często stosowanymi w automatyce sieci.

Integracja z przemysłowymi systemami sterowania

Rozwiązanie integruje się z platformą EcoStruxure firmy Schneider Electric oraz oprogramowaniem do modelowania systemów energetycznych ETAP.
Co więcej, jest zgodne z istniejącymi systemami PLC, DCS i systemami sterowania stosowanymi w środowiskach przemysłowych i zakładach energetycznych.
Dzięki temu operatorzy unikają izolowanych narzędzi symulacyjnych i zyskują zunifikowane środowisko operacyjne i planistyczne.
Ta integracja wspiera zakłady automatyki przemysłowej, które polegają na stabilnej i odpornej infrastrukturze elektrycznej.

Wsparcie transformacji energetycznej i odporności sieci

Sieci energetyczne stoją dziś przed wyzwaniami integracji odnawialnych źródeł, elektryfikacji oraz rosnącego zapotrzebowania ze strony centrów danych i przemysłu.
Jednak wiele zakładów energetycznych nadal opiera się na statycznych modelach planowania, które nie odzwierciedlają szybkich zmian operacyjnych.
W efekcie cyfrowy bliźniak sieci oparty na fizyce umożliwia proaktywne analizy zmienności odnawialnych źródeł i scenariuszy awaryjnych.
Ta zdolność pomaga operatorom wzmacniać odporność sieci, wspierając jednocześnie cele dekarbonizacji.

Praktyczne doświadczenia i wartość operacyjna

Z punktu widzenia inżynierii cyfrowi bliźniacy w czasie rzeczywistym zmniejszają ryzyko uruchomienia i skracają cykle walidacji systemu.
Na przykład inżynierowie mogą testować ustawienia zabezpieczeń lub scenariusze rozbudowy bez zakłócania pracy systemu na żywo.
Dodatkowo zespoły utrzymania ruchu zyskują lepszą widoczność zachowania urządzeń i ograniczeń systemu.
W praktyce przekłada się to na zmniejszenie nieplanowanych przestojów i poprawę ogólnej niezawodności systemu energetycznego.

Wgląd autora: krok w stronę autonomicznego sterowania siecią

Ta współpraca oznacza istotny krok w kierunku autonomicznej pracy sieci, a nie tylko podstawowej automatyki przemysłowej.
W związku z tym zakłady energetyczne wdrażające takie cyfrowe bliźniaki prawdopodobnie zyskają przewagę konkurencyjną w zakresie niezawodności i efektywności.
Jednak skuteczne wdrożenie wymaga nadal dokładnej integracji danych i wykwalifikowanego nadzoru inżynierskiego.
Moim zdaniem cyfrowi bliźniacy oparte na fizyce wkrótce staną się standardowymi narzędziami w zaawansowanych projektach zarządzania siecią i energią.

Scenariusze zastosowań i przykłady użycia

Zakłady energetyczne mogą stosować to rozwiązanie do planowania sieci, analizy operacji w czasie rzeczywistym oraz symulacji awaryjnych.
Dodatkowo duże zakłady przemysłowe mogą wykorzystać cyfrowego bliźniaka do optymalizacji wewnętrznych sieci rozdziału energii.
Sieci z dużym udziałem odnawialnych źródeł korzystają z ulepszonych możliwości prognozowania i testowania scenariuszy.
W efekcie zarówno zakłady energetyczne, jak i operatorzy przemysłowi zyskują bezpieczniejsze i bardziej przewidywalne działanie systemów elektrycznych.

 

Pokaż wszystko
Posty na blogu
Pokaż wszystko
Allen-Bradley ControlLogix Troubleshooting: Resolving EtherNet/IP Communication Failures with Studio 5000

Rozwiązywanie problemów z Allen-Bradley ControlLogix: Usuwanie awarii komunikacji EtherNet/IP za pomocą Studio 5000

Praktyczny przewodnik diagnozowania i naprawy typowych awarii komunikacji ControlLogix EtherNet/IP w zakładach przemysłowych z wykorzystaniem narzędzi diagnostycznych Studio 5000, strojenia RPI oraz systematycznych procedur rozwiązywania problemów.
Triconex Safety Instrumented Systems: Configuring Modbus TCP Communication for Process Protection

Systemy bezpieczeństwa Triconex: Konfiguracja komunikacji Modbus TCP dla ochrony procesów

Przewodnik krok po kroku dotyczący integracji SIS obejmujący konfigurację Triconex Tricon TXP Modbus TCP, mapowanie rejestrów, konfigurację klienta DeltaV DCS oraz systematyczne rozwiązywanie problemów w ochronie procesów naftowych i gazowych.
HART Loop Diagnostics on Emerson and Yokogawa Transmitters: A Field Step-by-Step Guide

Diagnostyka pętli HART na nadajnikach Emerson i Yokogawa: Przewodnik krok po kroku dla serwisu terenowego

Praktyczny przewodnik krok po kroku dotyczący diagnostyki pętli HART na przetwornikach Emerson Rosemount 3051S i Yokogawa EJA110E — obejmujący weryfikację warstwy fizycznej, konflikty trybu burst, rozwiązywanie problemów z zakłóceniami oraz pułapki adresowania multidrop.