Các công nghệ hàng đầu thúc đẩy theo dõi tình trạng

Theo dõi tình trạng là một khía cạnh quan trọng của việc quản lý nhà máy thủy điện, giúp đảm bảo tuổi thọ thiết bị, tối đa hóa hiệu quả và ngăn ngừa các vụ mất điện tốn kém ngoài ý muốn. Theo năm tháng, những tiến bộ công nghệ đã giúp việc theo dõi tình trạng trở nên thông minh hơn, nhanh hơn và chính xác hơn, giúp thay đổi cách bảo trì và vận hành các nhà máy thủy điện. Bài viết này tìm hiểu các công nghệ then chốt thúc đẩy việc theo dõi hiện đại tình trạng thủy điện, làm sáng tỏ cách mỗi công nghệ đóng vai trò then chốt trong việc duy trì các hệ thống phức tạp này hoạt động trơn tru.

Hình ảnh trừu tượng này thể hiện bản chất của nền tảng tính toán tiên tiến, với một bộ vi xử lý được chiếu sáng bằng các mạch và đèn phát sáng, tượng trưng cho công nghệ tiên tiến (Ảnh st)

1. Cảm biến Internet vạn vật kết nối (IoT): Xương sống của theo dõi tình trạng

Bằng cách triển khai các công nghệ IoT, người vận hành có thể liên tục theo dõi tình trạng của nhà máy thủy điện, cho phép can thiệp kịp thời và giảm nhu cầu kiểm tra thủ công (Ảnh st)

Mạng lưới các cảm biến liên tục thu thập dữ liệu từ các thành phần khác nhau của nhà máy thủy điện đặt tại trung tâm của bất kỳ hệ thống theo dõi tình trạng nào. Các cảm biến này – do IoT hỗ trợ – lần theo các tham số quan trọng như độ rung, nhiệt độ, áp suất, lưu lượng nước và tốc độ tuabin theo thời gian thực.

• Cảm biến độ rung: Cảm biến độ rung là một trong những công nghệ sử dụng rộng rãi nhất trong theo dõi tình trạng. Có thể lắp đặt trên các tuabin, máy phát điện và ổ trục, các cảm biến này phát hiện các sai lệch so với điều kiện vận hành bình thường, nhận dạng các vấn đề tiềm ẩn như lệch trục, mất cân bằng hoặc hao mòn. Những thay đổi nhỏ trong các kiểu rung có thể là dấu hiệu ban đầu của các rắc rối cơ học lớn hơn.

• Cảm biến nhiệt độ: Nóng quá mức thường là tín hiệu cảnh báo thiết bị trục trặc. Cảm biến nhiệt độ trong các thành phần quan trọng như tuabin, máy biến áp và các ổ trục theo dõi các mức nhiệt, báo động người vận hành về nhiệt độ đang tăng trước khi chúng có thể gây ra hư hại vĩnh viễn.

• Cảm biến lưu lượng và áp suất nước: Phát điện thủy điện phụ thuộc rất nhiều vào lưu lượng nước và mức áp suất ổn định. Các cảm biến IoT truy vết các biến số này, đảm bảo hiệu suất tối ưu và bảo vệ chống lại những thay đổi đột ngột có thể làm hư hại thiết bị.

Việc tích hợp các cảm biến IoT cho phép các nhà máy thủy điện thu thập lượng lớn dữ liệu thời gian thực, cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động về tình trạng thiết bị. Bằng cách triển khai các công nghệ IoT, người vận hành có thể liên tục theo dõi tình trạng của nhà máy thủy điện, cho phép can thiệp kịp thời và giảm thiểu nhu cầu kiểm tra thủ công.

2. Phân tích tiên đoán: lường trước sự cố trước khi chúng xảy ra

Các hệ thống phân tích tiên đoán thực hiện phân tích dữ liệu lịch sử và thời gian thực từ nhà máy thủy điện để phát hiện các xu hướng và mô hình có thể chỉ ra sự cố tiềm ẩn (Ảnh st)

Với các cảm biến IoT tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ, thách thức tiếp theo nằm ở việc diễn giải thông tin đó. Đây là lúc phân tích tiên đoán có trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) hỗ trợ phát huy tác dụng.

Các hệ thống phân tích tiên đoán thực hiện phân tích dữ liệu lịch sử và thời gian thực từ nhà máy thủy điện để phát hiện các xu hướng và mô hình có thể chỉ ra các sự cố tiềm ẩn. Các hệ thống này liên tục học hỏi từ dữ liệu, nhờ đó cải thiện các tiên đoán của họ theo thời gian.

• Tiên đoán sự cố: Một trong những lợi thế quan trọng nhất của phân tích tiên đoán là khả năng dự báo sự cố thiết bị rất lâu trước đó. Ví dụ, thông qua phân tích dữ liệu độ rung từ một tuabin trong nhiều năm, một hệ thống do AI thúc đẩy có thể tiên đoán thời điểm tuabin đó có nhiều khả năng bị sự cố, cho phép người vận hành lên lịch bảo trì trước khi xảy ra bất kỳ hư hại nghiêm trọng nào.

• Tối ưu hóa lịch trình bảo trì: Phân tích tiên đoán cũng cho phép các nhà máy thủy điện thoát khỏi lịch trình bảo trì truyền thống theo thời gian và áp dụng một chiến lược bảo trì dựa trên tình trạng hiệu quả hơn. Điều này không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn ngăn ngừa thời gian chết không cần thiết, đảm bảo thực hiện bảo trì chỉ khi thực sự cần thiết.

Việc kết hợp AI và học máy vào theo dõi tình trạng sẽ tạo ra các chế độ bảo trì tình trạng thông minh hơn, chủ động hơn, có thể lường trước nhiều vấn đề trước khi chúng làm gián đoạn hoạt động, nâng cao độ tin cậy và hiệu quả của nhà máy thủy điện.

3. Theo dõi phát xạ âm thanh: lắng nghe các dấu hiệu sớm của hư hại

Công nghệ theo dõi phát xạ âm thanh thu âm thanh tần số cao phát ra từ thiết bị cơ khí khi vật liệu bắt đầu xuống cấp hoặc vết nứt bắt đầu lan rộng (Ảnh st)

Một công nghệ mạnh mẽ khác ngày càng áp dụng nhiều hơn trong theo dõi tình trạng thủy điện là theo dõi phát xạ âm thanh. Công nghệ này nắm bắt âm thanh tần số cao phát ra từ thiết bị cơ khí khi vật liệu bắt đầu xuống cấp hoặc vết nứt bắt đầu lan rộng.

• Theo dõi tình trạng kết cấu: Trong các nhà máy thủy điện, có thể đặt các cảm biến âm thanh trên tuabin, máy phát điện và thậm chí cả kết cấu đập để phát hiện các dấu hiệu sớm về ứng suất hoặc mỏi vật liệu. Ví dụ, nếu cánh tuabin bắt đầu xuất hiện các vết nứt vi mô, nó sẽ phát ra các sóng âm tần số cao mà tai người không thể nghe thấy nhưng các cảm biến âm thanh có thể phát hiện được.

• Theo dõi không xâm lấn: Một trong những lợi ích chính của việc theo dõi phát xạ âm thanh là nó không xâm lấn. Không giống như một số phương pháp theo dõi khác có thể yêu cầu tháo rời hoặc tiếp cận trực tiếp vào các thành phần, các hệ thống phát xạ âm thanh có thể phát hiện các vấn đề từ bề mặt, giúp nhận dạng các vấn đề mà không làm gián đoạn hoạt động.

Công nghệ này cung cấp một lớp bảo vệ bổ sung cho các nhà máy thủy điện, cho phép người vận hành nắm bắt các vấn đề ở giai đoạn đầu có thể phát triển thành sự cố lớn nếu không được chú ý.

4. Điện toán đám mây và xử lý lề lưới điện: quản lý khả năng tràn ngập dữ liệu

Công nghệ điện toán đám mây giúp quản lý dữ liệu hiệu quả hơn, đảm bảo thông tin quan trọng có sẵn theo thời gian thực (Ảnh st)

Lượng dữ liệu lớn do các cảm biến IoT tạo ra vừa là cơ hội vừa là thách thức đối với các nhà vận hành thủy điện. Công nghệ điện toán đám mây và xử lý lề lưới điện giúp quản lý dữ liệu này hiệu quả hơn, đảm bảo thông tin quan trọng có sẵn theo thời gian thực đồng thời giảm gánh nặng cho cơ sở hạ tầng cục bộ.

• Phân tích dựa trên đám mây: Nền tảng đám mây cho phép các nhà vận hành thủy điện tích trữ và xử lý những lượng lớn dữ liệu theo dõi tình trạng một cách an toàn. Các nền tảng này có thể chạy các phân tích tiên tiến và học máy nâng cao, cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực về tình trạng của thiết bị và cơ sở hạ tầng từ mọi nơi trên thế giới. Người vận hành có thể truy cập từ xa bảng điều khiển, nhận cảnh báo và thậm chí theo dõi nhiều nhà máy cùng lúc từ một hệ thống tập trung.

• Xử lý lề lưới điện: Trong khi điện toán đám mây cung cấp khả năng mở rộng tuyệt vời, xử lý lề lưới điện là điều cần thiết để ra quyết định theo thời gian thực. Thông qua việc xử lý dữ liệu cục bộ - gần hơn nơi tạo ra dữ liệu - các thiết bị lề lưới điện có thể lọc nhiễu, phát hiện các bất thường và chỉ gửi thông tin quan trọng lên đám mây. Điều này làm giảm độ trễ, cho phép người vận hành phản ứng nhanh hơn đối với các vấn đề khẩn cấp.

Sự kết hợp của công nghệ điện toán đám mây và lề lưới điện đảm bảo rằng các nhà máy thủy điện có thể xử lý khối lượng dữ liệu theo dõi tình trạng ngày càng tăng trong khi vẫn duy trì tốc độ và sự nhanh nhạy cần thiết cho các thao tác quan trọng.

5. Bản sao số: mô phỏng các hoạt động của nhà máy thủy điện để tăng cường theo dõi

Các bản sao số của nhà máy thủy điện giúp người vận hành có thể mô phỏng hoạt động của nhà máy, tiên đoán tính năng và thử nghiệm các kịch bản khác nhau mà không ảnh hưởng đến hệ thống trong thế giới thực (Ảnh st)

Một cải tiến tiên tiến trong không gian theo dõi tình trạng là việc phát triển các bản sao số - các bản sao ảo của các hệ thống vật lý. Bằng cách tạo một bản sao số của nhà máy thủy điện, người vận hành có thể mô phỏng hoạt động của nhà máy, tiên đoán tính năng và thử nghiệm các kịch bản khác nhau mà không ảnh hưởng đến hệ thống trong thế giới thực.

• Mô phỏng thời gian thực: Một bản sao số liên tục nhận dữ liệu từ các cảm biến IoT, cho phép mô phỏng các điều kiện chính xác của nhà máy theo thời gian thực. Nếu bản sao số này phát hiện bất kỳ sai lệch nào so với hành vi bình thường, nó có thể báo động ngay cho người vận hành, cung cấp thông tin chi tiết về nguyên nhân gốc rễ của vấn đề.

• Thử nghiệm kịch bản: Các bản sao số cũng cho phép người vận hành chạy các kịch bản "làm gì-nếu như", thử nghiệm tác động của các điều kiện vận hành hoặc chiến lược bảo trì khác nhau. Ví dụ như người vận hành có thể mô phỏng việc cắt giảm lưu lượng nước sẽ ảnh hưởng ra sao đến tính năng của tuabin hoặc tiên đoán việc bảo trì chậm trễ có thể làm tăng khả năng sự cố ra sao.

Các bản sao số thể hiện ranh giới tiếp theo của việc theo dõi tình trạng, cung cấp các mức độ thông tin chi tiết chưa từng có về hoạt động của nhà máy thủy điện và cho phép người vận hành đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

Kết luận

Các công nghệ thúc đẩy việc theo dõi tình trạng trong thủy điện – các cảm biến IoT, phân tích tiên đoán, theo dõi âm thanh, điện toán đám mây, xử lý lề lưới điện và bản sao số – đang cách mạng hóa cách quản lý các nhà máy thủy điện. Bằng cách tích hợp các công cụ tiên tiến này, người vận hành nhà máy thủy điện có thể chủ động nhận dạng các vấn đề, tối ưu hóa lịch trình bảo trì và đảm bảo hiệu quả vận hành dài hạn.

Biên dịch: Chu Thanh Hải

Theo “Waterpowermagazine”, số tháng 12/2024