Меньше чинить, чтобы лучше работало

Уход крупных зарубежных поставщиков из России серьезно осложнил обслуживание оборудования для энергетических компаний. С учетом высокой цены простоя в отрасли возникла потребность в отечественных решениях предиктивной аналитики, позволяющих перейти на ремонт «по состоянию» и максимально продлить срок эксплуатации оборудования. О том, как российские энергетики сокращают издержки с помощью прогноза технического состояния оборудования — в нашей обзорной статье.

С начала 2022 года эксплуатанты энергетического оборудования в России сталкиваются со сложностями. Многое изменилось за последний год: крупные зарубежные компании-производители оборудования и промышленного ПО (General Electric, Siemens, ABB, Schneider Electric) ушли с российского рынка, оборвались цепочки поставок запчастей, осложнилось обслуживание сопутствующих систем, таких как АСУ ТП.

Указанные проблемы возникли у многих компаний и не только в энергетике. В настоящее время все стремятся максимально продлить срок эксплуатации оборудования, решая вопрос с дальнейшей стратегией его обслуживания. Возможно, в будущем удастся наладить ввоз аналогов агрегатов и запчастей из Ирана или других стран, однако сейчас вышеперечисленные трудности серьезно осложняют работу.

Особенно это актуально для энергоблоков, введенных в эксплуатацию по программе ДПМ-1*, которая была запущена в 2010 году. В основном на них работает зарубежное оборудование, которое требует обслуживания, а у некоторого уже подходит срок второго капитального ремонта.

* ДПМ — «Договор о предоставлении мощностей», госпрограмма сокращенного срока окупаемости для строительства энергообъектов. У блока, введенного по программе ДПМ, до 50% мог сократиться срок окупаемости при строительстве и вводе нового объекта. Согласно ДПМ введенные в рамках программы новые мощности оплачиваются по повышенным тарифам в течение 10 лет для ДПМ ТЭС и 20 лет для ДПМ ГЭС, обеспечивая гарантированную окупаемость инвестиций и эксплуатационных расходов.

Остается актуальной для российских энергетиков и проблема устаревшего оборудования. При этом его замена и модернизация в энергетике идет очень инертно. Для того, чтобы стимулировать этот процесс в 2019 году Правительство Российской Федерации одобрило программу ДПМ-2, также известную как «ДМП-штрих» или КОММод. ДПМ-2 предполагает модернизацию старого оборудования с расчетом на то, что оно прослужит еще не менее 15 лет. Программа планировалась до 2031-2032 гг. и была рассчитана на модернизацию оборудования, производящего почти 17% общей установленной мощности.

Энергетическое оборудование и его обслуживание

При обслуживании энергетическое оборудование делится на основное и вспомогательное. К основному относятся паровые либо газовые турбины, котлы (в случае паровой турбины) или котлы-утилизаторы (для блоков парогазовой установки), а также генераторы и трансформаторы. В категорию вспомогательного попадает остальное оборудование: насосы различных типов, теплообменники, водогрейные котлы, компрессоры и т.д.

В энергосистеме Российской Федерации процент использования зарубежного оборудования остается еще достаточно высоким, например, из всех эксплуатируемых современных энергетических газовых турбин (а это 60-70% всех турбин в энергосистеме) импортными являются 63%.

Обслуживание отечественного оборудования, которое было введено в эксплуатацию еще в СССР, и зарубежного оборудования, введенного по ДПМ-1 и все еще находящегося на гарантии зарубежных компаний, выглядит по-разному. Ни для кого не секрет, что ремонт — вторая по величине статья расхода энергетических компаний (сразу после топливных затрат). Поэтому на ремонте старого оборудования, как правило, пытаются экономить. С зарубежным оборудованием ситуация иная: поставщики стремятся контролировать ТОиР и требуют обязательного выполнения ремонтов — как капитальных, так и промежуточных.

Срок службы зависит от типа оборудования. У газовых турбин он может составлять 15-20 лет. Паровая турбина, выпущенная до 1990-х гг, прослужит около 30 лет, после — не менее 40. Срок может быть и еще больше — например, в эксплуатации до сих пор могут находиться турбины, произведенные в 1950-х гг.

Цена простоя

При определении цены поломки и простоя оборудования необходимо помнить о том, что генерирующие компании продают не только электроэнергию, но и мощность — обязательство в любой момент времени поставить определенный номинал электроэнергии по запросу регионального диспетчерского управления энергосистемы (РДУ).

В случае поломки оборудование либо останавливается и ждет ремонта, либо снижает нагрузку. При этом издержки предприятия будут следующими: недопоставка мощности, нарушение диспетчерского графика, а также упущенная прибыль.

Совокупный штраф за подобное единичное нарушение может составлять десятки миллионов рублей.

Как предиктивная аналитика помогает решить проблемы с оборудованием

Система предиктивной аналитики обрабатывает данные, поступающие с датчиков, установленных на оборудовании, и, используя математические модели, способна выявлять аномалии в его работе, прогнозировать его техническое состояние и заблаговременно сигнализировать о зарождающихся аномалиях. Подобные системы ежегодно экономят миллиарды рублей, помогая предприятиям не допускать отказов и аварийных остановов оборудования, одновременно обеспечивая увеличение срока его эксплуатации.

Использование предиктивной аналитики позволяет энергетическим предприятиям не только избегать аварий и поломок, но и помогает перейти к ремонту и техническому обслуживанию оборудования «по состоянию». Это, в свою очередь, означает сокращение количества ремонтов, уменьшение финансовых затрат и расхода материально-технических ресурсов.

В основе работы такой системы лежат математические и физические модели, описывающие взаимозависимость разных показателей работы оборудования. Для обучения модели необходимы данные, и чем их больше, тем лучше. Для эффективной работы системы предиктивной аналитики нужны данные по работе оборудования минимум за 3 месяца, а в идеале— за год.

Современные системы мониторинга используют для анализа математические модели, построенные на архивных данных работы оборудования.

Продвинутые системы предиктивной аналитики, как, например, решение компании Ctrl2Go Solutions, обладают возможностью автоматического построения моделей.

На основе заданного интервала в архивных данных, в течение которого оборудование работало без аномалий и дефектов, программа сама создает модель, самостоятельно кластеризует данные и может дальше работать с потоком онлайн-телеметрии. После этого инженеры по моделированию могут уточнять работу модели, указав, какие режимы работы стоит исключить, на какие обратить внимание, а также какие фильтры стоит добавить.

Кроме того, существуют диагностические правила, которые позволяют по паттерну поведения параметров классифицировать дефекты. Например, если при неизменном режиме работы турбоагрегата наблюдается постепенный рост температуры вкладыша подшипника и рост вибрации при стабильной температуре масла на смазку, то можно утверждать о зарождающейся аномалии в работе подшипника.

Описав поведение параметров, характеризующих конкретный дефект с помощью простого математического аппарата, можно не только гарантировать выявление зарождения дефекта, но и детерминировать его с привязкой к конкретному узлу.

На внедрение системы предиктивной аналитики может понадобиться всего несколько месяцев при условии, что IT-инфраструктура предприятия к этому готова: организован сбор и передача данных для их анализа в системе. Система может окупиться уже после выявления и предотвращения одной серьезной поломки.

Как используют предиктивную аналитику российские энергетические предприятия

По мнению Андрея Рыбакова (руководителя направления энергетика в компании Ctrl2GO Solutions), более 50% генерирующих компаний РФ так или иначе использовали предиктивную аналитику, которая уже принесла ощутимые результаты для многих предприятий. Так, одна из крупных генерирующих компаний за несколько лет уменьшила количество инцидентов практически в 3 раза. В денежном выражении внедрение комплекса предиктивной аналитики позволило сократить убытки с 10,1 млн долларов в 2017 году до 1,8 млн долларов в 2019 году.

Системы предиктивной аналитики позволяют не только предупреждать поломки, но и определять, чем они вызваны. Другая российская компания с помощью предиктивной аналитики сумела по архивным данным выявить причину отказа турбогенератора за 1,5 года до аварийного останова, что позволило сэкономить более 130 млн рублей на ремонте и штрафах.

Однако с решениями по предиктивной аналитике возникла та же проблема, что и с оборудованием. Компании, ранее внедрившие зарубежные решения, сейчас вынуждены либо перестать применять их, либо пользоваться ими с ограничениями.

В сложившихся условиях внедрение комплексов предиктивной аналитики способно помочь энергетическим предприятиям решить проблемы, связанные с обслуживанием оборудования, при соблюдении единственного условия — такие комплексы должны быть отечественного производства. Эксперты утверждают, что российские решения ничем не уступают зарубежным аналогам, а в чем-то и превосходят их. Так, например, разработанная российской компанией Ctrl2GO Solutions система предиктивной диагностики SmartDiagnostics использует статистические модели в совокупности с экспертными правилами (как и системы от GE, Siemens, AVEVA), однако в ней при этом реализовано полностью автоматическое построение моделей, которое есть сегодня далеко не у всех мировых поставщиков.

Неудивительно, что спрос на российские разработки в области предиктивной аналитики растет. Раньше предприятия внедряли подобные системы для того, чтобы сделать эксплуатацию оборудования более предсказуемой и экономичной, но сегодня более важной целью может стать повышение качества диагностики и увеличение срока службы. И если еще недавно энергетики могли задумываться о целесообразности применения отечественных систем предиктивной диагностики, то сейчас в отрасли точно знают, что время менять стратегию ТОиР пришло.

Автор: Рыбаков Андрей, Руководитель IT продукта по предиктивной аналитике в промышленности, ГК Ctrl2GO