Vì sao các Nhà máy điện ở Việt Nam cần có lộ trình chuyển đổi số và giám sát, tối ưu hiệu suất
Hiện nay, tại Việt Nam, phần lớn các nhà máy điện than, nhiệt điện khí chu trình hỗn hợp vẫn đang vận hành theo phương pháp quản lý truyền thống. Điều này bộc lộ một số vấn đề dài hạn như sau:
- Phương pháp quản lý sử dụng báo cáo thông qua nhiều cấp bậc. Vì vậy, không có dữ liệu báo cáo liên tục 24/7 dẫn đến thời gian phản ứng đáp ứng lâu trong quá trình ứng phó với sự cố vận hành.
- Tính chính xác trong việc giám sát, theo dõi thấp vì không có phương pháp tiên tiến, chủ yếu dựa trên kinh nghiệm vận hành.
- Thiếu công cụ để xác định các vấn đề chuẩn đoán hiệu suất, quản lý tài sản, phát hiện sự cố, phân, tích và dự đoán trước các vấn đề tiềm ẩn.
- Việc cải tiến hiệu suất, thực hiện bảo trì hoặc nâng cấp thiết bị mang tính chất manh mún, không có phương pháp cụ thể khoa học, phần lớn dựa trên yếu tố kinh nghiệm cá nhân và không thể đối chiếu thực hiệu quả so với phương pháp quản lý hiện đại.
- Chưa áp dụng các công cụ tiến tiến trên thế giới cho mục tiêu chuyển đổi số, mô phỏng nhiệt động học nhà máy bao gồm các công cụ như máy chủ ảo (cloud), Big Data (dữ liệu lớn), Machine learning (Máy học), mạng nơ-ron thần kinh ảo (AI tool).
Đối với phương pháp quản lý hiệu suất hiện đại, các quốc gia tiên tiến sẽ thực hiện theo lộ trình tổng thể phát triển giải pháp số hóa và quản lý tối ưu hiệu suất như sau:
- Bước 1: Đầu tư hệ thống phần mềm chuyển đổi số toàn bộ dữ liệu nhà máy thông qua sử dụng 1 nền tảng Platform là 1 tổ hợp phần mềm giám sát, phân tích, chẩn đoán và tối ưu hiệu suất, đầy đủ các chức năng như lưu trữ dữ liệu lịch sử và hiện tại (historian) bằng máy chủ ảo (cloud) hoặc máy chủ tại chỗ. Phần mềm có chức năng mô phỏng nhiệt động học của nhà máy (thermal dynamic modeling) hay còn gọi là bản sao số (digital twin). Ngoài ra, tổ hợp còn tích hợp rất nhiều chức năng nâng cao khác như phần mềm cảnh báo sớm,giám sát tình trạng (PDP), phần mềm kết nối website, app; phần mềm kiểm soát tổn thất rò rỉ (VLM), phần mềm phát hiện bất thường của nhà máy (EAD),… sử dụng công cụ AI.
- Bước 2: Sử dụng phần mềm để đánh giá tình trạng vận hành, giám sát, quản lý hiệu suất, từ đó thông qua phần mềm có thể đưa ra báo cáo về tình trạng hiệu suất, báo cáo về kế hoạch nâng cấp, bảo trì tin cậy. Với công cụ mạnh mẽ cho phép tính toán chính xác và dự báo trước tương lai, hỗ trợ lãnh đạo nhà máy và người vận hành các báo cáo dựa trên tiêu chuẩn AMSE PTC, EPRI. Đây là bước chẩn đoán toàn diện hiện trạng nhà máy như khám bệnh và theo dõi tổng quan các chỉ số, sau đó dựa vào đó để chẩn đoán khu vực, thiết bị nào trong nhà máy đang gặp vấn đề, phân tích vấn đề gặp phải, nguyên nhân, khả năng đến từ đâu.
- Bước 3: Sau khi biết rõ các vấn đề, sự cố của nhà máy, dựa trên phần mềm mô phỏng, có thể xây dựng giả lập để đánh giá sau khi nâng cấp, bảo trì, sửa chữa. Nhà máy có thể cải thiện được hiệu quả bao nhiêu, nâng hiệu suất tối đa lên bao nhiêu, bao nhiêu năm thu hồi vốn. Từ đó, lập được báo cáo nghiên cứu khả thi trước khi đại tu, sửa chữa hoặc áp dụng giải pháp nâng cấp.
- Bước 4: Đối với mỗi vấn đề gặp sự cố, Nhà máy sẽ xử lý chuyên sâu cho từng trường hợp khi làm việc với nhà sản xuất hoặc bên cung cấp giải pháp để xử lý vấn đề. Sau khi lắp đặt, sửa chữa xong, sẽ quay lại sử dụng tổ hợp phần mềm giám sát, đánh giá hiệu suất để kiểm tra lại hiệu quả và so sánh với trước khi sửa chữa, lắp đặt.
Giải pháp giám sát, quản lý tài sản và tối ưu hiệu suất FAMOS
Tập đoàn Curtiss-Wright được thành lập năm 1929. Với hơn 90 năm kinh nghiệm, Curtiss-Wright đã phát triển những công nghệ hàng đầu thế giới trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm năng lượng, hạt nhân, thiết bị điện tử, quốc phòng, hàng không vũ trụ.
Curtiss-Wright đã phát triển tổ hợp giải pháp phần mềm chuyên về giám sát, quản lý tài sản và tối ưu hiệu suất dành cho các nhà máy nhiệt điện có tên là Fleet Asset Management and Optimization Solutions (FAMOS). Đây là một trong những bộ phần mềm giám sát, tối ưu hiệu suất tốt nhất trên thế giới với hơn 40 năm kinh nghiệm lắp đặt phần mềm giám sát hiệu suất trên 700 tổ máy toàn thế giới bao gồm nhiệt điện than, nhiệt điện khí chu trình hỗn hợp, điện hạt nhân.
Nền tảng FAMOS là hệ thống đồng bộ, tích hợp để quản lý tài sản, giám sát, phân tích và tối ưu hóa hiệu suất của nhà máy; giám sát và phát hiện các sự cố của thiết bị; và truy cập dữ liệu nhà máy phục vụ cho vận hành. Tự động đưa ra các báo cáo, cảnh báo, tính toán bằng các thuật toán tiên tiến và thông minh nhất.
100% Nhà máy nhiệt điện hạt nhân của Mỹ tin tưởng và sử dụng FAMOS. Ngoài ra, hơn 90% các nhà máy nhiệt điện than và chu trình khí hỗn hợp tại thị trường Bắc Mỹ đều sử dụng FAMOS.
Tổ hợp bao gồm các tính năng chính như sau:
- R*TIME (FAMOS Historian): Hệ thống thu thập dữ liệu lịch sử và hiện tại, truy xuất tốc độ cao, lưu trữ dữ liệu thời gian thực bao gồm cả lưu trữ tại chỗ và máy chủ ảo (cloud). Có nhiều công cụ như trend, alarm, logsheet… Hệ thống cho phép kết nối tương thích với mọi hệ thống DCS và đảm bảo an ninh thông tin, thu thập 360.000 Tags Analog và 360.000 Tags Digital cho một tổ máy vĩnh viễn mà không cần trả phí thường niên.
- PEPSE/PEPSE-RT: Trong lĩnh vực hiệu suất nhiệt, nền tảng PEPSE được coi giống như AutoCAD của ngành kiến trúc hay Excel của ngành tài chính. Đây là Model mô phỏng nhiệt động học (thermal dynamic model), hoạt động được cả online và offline. Các model mô phỏng nhiệt động học hoàn thiện cho từng thiết bị như Boiler, HRSG, Air Heater, Turbine, Water Heater, Condenser… Nên việc tính toán hiệu suất thực tế và hiệu suất mong muốn là quá trình tự động, không cần phải thiết lập các công thức tính thủ công phức tạp như các phần mềm khác.
Mô hình PEPSE mỗi tổ máy – 3 trường hợp:
- TH A: Điều kiện thiết kế
- TH B: Điều kiện thực tế tốt nhất
- TH C: Giả định mô phỏng
- PDP (Predictive Pattern Recognition): Phần mềm nhận dạng mẫu nâng cao. Đây là mô-đun giám sát tài sản có điều kiện theo tình trạng hệ thống, sử dụng công cụ AI, Machine learning dựa trên dữ liệu Big Data để tự động tính toán và phân loại, đưa ra dự báo, phân tích, chẩn đoán với độ chính xác gần như tuyệt đối. Tích hợp tính năng IVM, đây là công cụ tiên tiến xác thực dữ liệu đầu vào thiết bị. Bất kỳ thiết bị nào bị lỗi (dữ liệu không chính xác, ngừng hoạt động…) đều được xác thực và báo động. Điều này giúp nhà máy lọc sạch dữ liệu và cho dự báo chính xác, giám sát vận hành với độ chính xác gần như tuyệt đối.
- Equipment Anomaly Detection (EAD): Phần mềm phát hiện các vấn đề bất thường của thiết bị chính, đây là một ứng dụng dựa trên sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo hồi quy (AI) để phát hiện các bất thường của thiết bị.
- Xác định dấu hiệu bất thường, dấu hiệu sớm hư hỏng thiết bị
- Cải tiến độ tin cậy thiết bị
- Bảo trì phòng ngừa giảm thiểu hư hỏng sớm
- Mô hình EAD dễ dàng được cập nhật khi gặp phải các điều kiện vận hành bình thường mới và cung cấp dữ liệu theo ngữ cảnh, cho phép người sử dụng lập kế hoạch để xử lý các vấn đề.
- Phù hợp với các kỹ sư hệ thống mà không cần quá nhiều chuyên môn để xây dựng mô hình ban đầu, cũng như đào tạo mô hình và sử dụng hằng ngày (AI tool).
- Rules Engine (Logic tree): Phân tích chẩn đoán lỗi tự động và hỗ trợ ra quyết định cho người vận hành được phát triển dựa trên các tiêu chuẩn ASME và tổ chức EPRI, cũng như kinh nghiệm vận hành từ hàng nghìn nhà máy trên thế giới. Công cụ nhúng cho phép người dùng tự khởi tạo và sửa đổi các quy tắc, chỉnh sửa thuật toán lỗi, điều chỉnh các tham số quy tắc theo dữ liệu có sẵn.
- FAMOS Tracker: Lưu trữ ghi chú, yêu cầu công tác, … được thiết kế để cho việc giám sát và chẩn đoán.
- FAMOS AMS: Trend đồ thị, đưa ra cảnh báo … thiết kế đưa ra các cảnh báo tự động, báo cáo theo tuần, tháng, năm.
- Cycle Isolation (Valve Leakage Monitoring System): Module đặc biệt độc đáo của CW sử dụng machine learning (AI) giúp phát hiện, đánh giá tổn thất rò rỉ của chu trình, các hệ thống valve chính giúp nhà máy tiết kiệm và tối ưu năng lượng. Đây là mô-đun đặc biệt được tin dùng và sử dụng trong các nhà máy điện hạt nhân của Hoa Kỳ mà không có một sản phẩm tương tự trên thế giới tương đương.
- Hệ thống bao gồm cả ứng dụng web base và app trên các thiết bị di động giúp người dùng có thể xem dữ liệu thời gian thực và dữ liệu quá khứ.
Lợi ích mang lại khi sử dụng giải pháp phần mềm FAMOS
Hiệu quả khi lắp đặt giải pháp phần mềm giám sát tình trạng thiết bị, phân tích, chẩn đoán và tối ưu hiệu suất FAMOS.
Đối với quá trình vận hành
- Thực hiện mục tiêu chuyển đổi số đối với tất cả các nhà máy điện, thu thập dữ liệu và giúp giám sát tình trạng thiết bị và hiệu suất nhà máy theo thời gian thực thông qua xây dựng bản sao số của nhà máy.
- Giảm thiểu và cải thiện các tổn thất vận hành.
- Duy trì hiệu suất nhà máy ở tình trạng tốt nhất có thể đạt được.
- Giải trình được các tổn thất không thể kiểm soát được thông qua phân tích, chẩn đoán từ dữ liệu mô phỏng mà phương pháp truyền thống không thể đo lường được. Tự động phát hiện, đưa ra báo cáo về khu vực, thiết bị đang gặp sự cố, vấn đề.
- Theo báo cáo của EPRI, khuyến cáo nhà máy sử dụng phương pháp quản lý, giám sát hiệu suất có thể giảm 2,4–4% suất tiêu hao nhiệt thông qua các lợi ích trực tiếp và gián tiếp.
Đối với quá trình bảo trì, bảo dưỡng
- Tự động lên phương án kế hoạch bảo trì, bảo dưỡng chủ động nhằm nâng cao hiệu suất với các nhà máy chưa có kế hoạch cụ thể.
- Đối với nhà máy đã có kế hoạch bảo dưỡng nhưng chưa rõ ràng, thì hỗ trợ nhà máy xây dựng kế hoạch hoàn chỉnh và chi tiết, cảnh báo sớm.
- Cho phép tối ưu giữa chi phí bảo dưỡng và chi phí vận hành thông qua chức năng chạy giả lập.
- Công cụ độc lập (bên thứ ba) để kiểm chứng lại hiệu suất trước và sau khi lắp đặt từ các nhà thầu cung cấp thiết bị.
