AI a konserwacja predykcyjna: mniej awarii, więcej energii
Zamiast polegać na sztywnych harmonogramach lub reagować dopiero po awarii, operatorzy farm wiatrowych coraz częściej wdrażają konserwację predykcyjną. Dzięki analizie danych z czujników (np. temperatury, drgań, oleju), algorytmy AI są w stanie przewidzieć usterki kluczowych komponentów, takich jak przekładnie, generatory czy łopaty wirników – zanim do nich dojdzie.
Skuteczność takich systemów sięga choćby 90%, co pozwala ograniczyć koszty O&M (eksploatacji i utrzymania) choćby o 30%. Ograniczenie nieplanowanych przestojów oznacza większą produkcję energii, co ma najważniejsze znaczenie w kontekście trzykrotnego wzrostu mocy z OZE do 2030 r. prognozowanego globalnie.
Optymalizacja harmonogramów i logistyki
Utrzymanie farm wiatrowych na morzu to logistyczne wyzwanie – konieczność uwzględnienia pogody, dostępności załogi, jednostek pływających i części zamiennych. AI pomaga zapanować nad tym chaosem, analizując w czasie rzeczywistym dane pogodowe, stan turbin i priorytety serwisowe.
Dzięki temu operatorzy mogą trafnie wybrać najlepsze „okna pogodowe” do przeprowadzenia prac, ograniczyć liczbę kursów serwisowych i zminimalizować koszty magazynowania części. Przekłada się to nie tylko na niższe koszty operacyjne, ale też mniejszy ślad węglowy sektora.
Inspekcje z użyciem dronów i robotów
Inspekcje manualne turbin offshore są kosztowne i niebezpieczne – wymagają wyszkolonego personelu pracującego na wysokości, często w trudnych warunkach. AI w połączeniu z dronami i robotami zmienia ten krajobraz.
Wysokiej rozdzielczości kamery, czujniki termiczne i algorytmy analizy obrazu pozwalają dronom automatycznie wykrywać pęknięcia, erozję, uszkodzenia od piorunów czy anomalie termiczne. Czas inspekcji jednej turbiny może się skrócić z kilku dni do kilku godzin, przy niższych kosztach i większym bezpieczeństwie pracowników.
Bezpieczeństwo i szkolenia pracowników dzięki AI
Cyfrowe bliźniaki (digital twins) wspierane przez AI umożliwiają realistyczne symulacje pracy na farmach offshore – w różnych scenariuszach pogodowych i awaryjnych. To pozwala szkolić techników bez ryzyka, a jednocześnie zwiększać ich przygotowanie do realnych zadań.
AI wspiera też bezpieczeństwo na bieżąco – monitorując zachowanie pracowników, warunki środowiskowe i stan urządzeń. Może wykrywać zmęczenie, niebezpieczne pozycje czy zmiany otoczenia i natychmiast ostrzegać operatorów. Przekłada się to na spadek liczby wypadków i szybszą reakcję w sytuacjach zagrożenia.
Stała optymalizacja wydajności
AI umożliwia ciągłe porównywanie osiągów turbin z wartościami oczekiwanymi – na podstawie danych o wietrze, zużyciu energii i parametrach technicznych. Dzięki temu możliwe jest wykrywanie subtelnych odchyleń, które nie generują alarmów, ale obniżają produkcję, jak np. błędny kąt natarcia łopat czy niedopasowanie do sieci.
Takie podejście pozwala nie tylko zwiększyć produkcję energii, ale też wydłużyć żywotność turbin przez szybsze reagowanie na zużycie. W efekcie farmy wiatrowe mogą działać dłużej i efektywniej – przy niższych kosztach jednostkowych.
Zobacz również:- Ruszyły prace przy największych farmach wiatrowych Bałtyku
- Raport z Dogger Bank: co pomaga, a co opóźnia morskie farmy wiatrowe?
- URE ogłasza pierwszą aukcję dla morskich farm wiatrowych w Polsce
Źródło: Renewable Energy Magazine
