Meridian Energy, el mayor generador de energía de Nueva Zelanda, suministra aproximadamente el 30 % de la electricidad del país y el 100 % de su energía renovable. La organización creó una infraestructura de datos utilizando AVEVA™ PI System™ para mejorar sus procesos de mantenimiento de un enfoque basado en rutinas a uno basado en condiciones. Esta nueva infraestructura permitió a Meridian Energy visualizar fácilmente sus instalaciones generadoras y su rendimiento en tiempo real para mejorar la salud de los activos y mantener encendida la luz en los hogares neozelandeses.
Desafíos
Falta de visibilidad sobre los activos de generación, que son 100% renovables
Paradas de planta necesarias y mantenimiento rutinario para investigar la degradación de los activos de generación
Datos insuficientes para tomar decisiones de mantenimiento basadas en condiciones
Resultados
creó procesos para recopilar y contextualizar información sobre sus generadores
optimizó las paradas de la planta y implementó el mantenimiento basado en condiciones.
desarrolló una plataforma centralizada para presentar datos a diferentes niveles de detalle.
estableció los cimientos para futuros análisis más complejos y decisiones impulsadas por datos.
Información sobre la salud de los activos con datos en tiempo real
Antes, el equipo de Meridian tenía que programar paradas para comprobar el rendimiento de sus activos de generación y conocer el deterioro de los equipos. Estas paradas eran cada vez menos factibles a medida que aumentaba la demanda de energía, y el enfoque conservador del mantenimiento basado en rutinas de Meridian ya no tenía sentido. Meridian necesitaba una forma de ver el rendimiento de sus activos de generación en tiempo real, sin tener que forzar una parada.
Así que creó una infraestructura de datos utilizando AVEVA PI System para ver y utilizar sus datos operativos en tiempo real para tomar decisiones de mantenimiento más informadas. Los activos generadores de Meridian comunican datos en tiempo real desde emplazamientos de todo el país, que se almacenan en el archivo de datos de AVEVA PI System. Utiliza la función de marco de activos de AVEVA PI System para construir modelos analíticos que formateen y contextualicen esos datos. A continuación, utilizando AVEVA™ PI Vision™ y Asset Intellect de Dimension Software, Meridian recopila, filtra y presenta todos los datos relevantes necesarios para tomar decisiones que mejoren la salud de los activos.
"Nuestro objetivo era avanzar hacia un enfoque basado en condiciones para optimizar los recursos mediante el monitoreo basado en condiciones. Ahí es donde entró en juego AVEVA PI System".
—Saif Fawzi, Analista de datos, Meridian
Las pantallas permiten a los ingenieros y operarios ver exactamente cómo se detienen las unidades de la central hidroeléctrica de Manapōuri.
El análisis de la causa raíz facilita un mantenimiento proactivo
La central hidroeléctrica de Manapōuri es la mayor de Meridian, con una capacidad de unos 875 MW. Dentro de la central, Meridian tiene siete unidades generadoras. Una de estas unidades no se paraba como debería, así que el equipo tuvo que forzar una parada para ver qué pasaba. ¿Se trataba de una obstrucción de la compuerta, de la degradación de las pastillas de freno o de algo totalmente distinto? Este desconocimiento supone una pérdida de potencial de generación de energía al tener que parar la unidad.
Utilizando el marco de activos de AVEVA PI System, Meridian fue capaz de crear marcos de eventos para la secuencia de parada de cada unidad utilizando diferentes desencadenantes de inicio y fin: se podían crear plantillas de elementos para una unidad y luego implementarlas fácilmente en cualquier unidad, lo que facilitaba el escalado. Meridian recopiló datos sin procesar, tanto históricos como en tiempo real, realizó análisis, filtró la información y la importó a AVEVA PI Vision para que los ingenieros la analizaran.
Esta visualización mostraba a ingenieros y operarios los valores de las salidas de parada seleccionadas. Por ejemplo, el valor de "duración de inicio de parada" muestra el tiempo que tarda la unidad en pasar del 100 % de velocidad al 95 %. Esto les ayuda a aislar cualquier evento de la secuencia previa a la parada, como la apertura del disyuntor, de los eventos mecánicos de interés, como el cierre de las compuertas peatonales y el accionamiento de las pastillas de freno.
Los usuarios pueden ver todos los eventos de parada anteriores, gráficos de velocidad que muestran la media móvil de tres meses para hacer un seguimiento de la degradación a través de las tendencias, o una vista de estación que compara unidades y velocidades para dar a los ingenieros algo de contexto sobre el comportamiento de una unidad. En el caso de la unidad de Manapōuri, el equipo utilizó esta información para determinar qué impedía que esta se detuviera. Meridian solucionó el problema antes de que se convirtiera en un lastre operativo.
Solución
Implementó AVEVA PI System y AVEVA PI Vision para recopilar, analizar y contextualizar métricas críticas dentro de sus activos de generación
Supervisión de la fatiga de la unidad hidroeléctrica con series temporales de datos
Otro reto que Meridian quería abordar era que no tenía una noción real de la fatiga de las unidades. Era difícil para el equipo tomar decisiones de mantenimiento basadas en el estado porque carecían de visibilidad de los datos operativos en tiempo real. Utilizando datos de series temporales de AVEVA PI System, junto con la función de marco de activos y AVEVA PI Vision, el equipo pudo obtener información sobre los parámetros operativos, como los arranques y paradas de la unidad, las operaciones con agua de descarga (TWD por sus siglas en inglés), la carga de la estación y el tiempo que cada unidad pasa dentro o fuera del rango operativo del fabricante.
En lugar de marcos de eventos, el equipo hizo uso de banderas, llamadas estados digitales en la función de marco de activos de AVEVA PI System, para comparar datos brutos utilizando umbrales configurables. Después de filtrar los datos irrelevantes, el equipo utilizó esta información para determinar el rango de generación real de cada unidad en comparación con los umbrales. Las pantallas de AVEVA PI Vision muestran vistas de la estación con la capacidad de profundizar en los detalles específicos de la unidad.
Así, los usuarios pueden ver rápidamente el estado de las unidades y el tiempo que han pasado dentro de los distintos intervalos de generación: tiempo sin funcionar, tiempo en TWD, tiempo en "rango de funcionamiento aproximado" o por debajo del intervalo de funcionamiento ideal, por encima de este intervalo o en sobrecarga. Además, el equipo puede diseñar una vista una vez y aplicarla a todos los activos similares.
Esta pantalla muestra la visión general de la estación con información general de la unidad y la carga de la estación, con la producción real de megavatios dividida por la capacidad total de la que es capaz la estación.
Análisis avanzados para lograr operaciones más eficientes
Meridian ya está trabajando en la incorporación de análisis más complejos en su enfoque de mantenimiento. Uno de los modelos en los que trabaja actualmente es el de "análisis de sobrecarga". El equipo quiere calcular, a partir de los datos obtenidos del análisis de fatiga de las unidades, los ingresos que obtienen en comparación con la potencia que generan, con el objetivo de forzar un poco más sus unidades. Al extraer e integrar datos externos de una base de datos SQL en el sistema AVEVA PI, el equipo puede decidir si merece la pena forzar sus unidades un poco más, lo que provocará un mantenimiento más frecuente, a cambio de una mayor generación de energía e ingresos.
Además de alertas más avanzadas por vibración, Meridian tiene previsto crear un mapa térmico del estado de los componentes. El equipo planea tomar todas las métricas de los componentes para formar una única métrica que determine con precisión la fatiga de los activos y, a continuación, visualizarla en un sencillo mapa de estado codificado por colores. De este modo, pueden controlar que las unidades se degraden a ritmos similares para desplegar los recursos de mantenimiento al mismo tiempo, en lugar de hacerlo por separado, lo cual es mucho menos eficiente.
"AVEVA PI System nos ha proporcionado una base sobre la cual construir, con la esperanza de desarrollar análisis más complejos en el futuro".
—William Herewini, Analista de Datos de Ingeniería, Meridian
Comprender mejor el funcionamiento de los activos ayuda al equipo de operaciones a planificar los recursos en toda la organización y a avanzar hacia un modelo de mantenimiento más proactivo basado en el estado. La transparencia de los datos, con datos presentados a los usuarios en formatos adecuados, ayuda al equipo a tomar mejores decisiones basadas en datos. De cara al futuro, Meridian planea construir modelos aún más fundacionales y utilizar análisis más complejos, integrando un canal bidireccional entre AVEVA PI System y el sistema de gestión de trabajo de Meridian, así como mejorar la forma en que supervisa las alarmas y las notificaciones. Además, la empresa está tratando de utilizar más aplicaciones basadas en la web y en la nube, incluida la integración de PI Web API en su sistema de gestión de datos. Meridian continúa su misión de liderar los esfuerzos de descarbonización con la ayuda de la gestión inteligente de datos, aportando a Nueva Zelanda la energía que necesita durante los fríos meses de invierno.
Aspectos destacados del producto
AVEVA™ PI System™
Recopile, agregue y enriquezca datos de operaciones en tiempo real para la resolución inmediata de problemas y proporcione datos formateados con facilidad a aplicaciones empresariales y análisis avanzados.
AVEVA PI Vision
Con AVEVA PI Vision puede convertir datos brutos en visualizaciones detalladas y compartir información valiosa con toda la empresa.
