准备好加入 Generation i（i 世代）了吗？
新一代正在崛起，其定义不在于年龄或经验，而在于对进步的不懈追求。
通过利用值得信赖的洞察力和创造力——企业的工业智能，开辟新的增长途径，推动脱碳，重塑今天和未来的电力行业。
利用跨价值链的可靠见解确保可靠和安全的电力供应。
将数据转化为决策
将分散的数据转化为果断的行动。
打破孤岛
跨团队和系统共享集成数据。
连接每个环节
在整个价值链中加强协作，提高韧性。
将见解转化为增长
建立新的收入来源，并提高效率。
了解 AVEVA 客户如何利用其工业智能
- AGL Energy
- Innergex
- SUEZ recycling and recovery UK
AGL Energy 的工业智能化繁为简
AGL 是一家综合能源公司，在澳大利亚各地通过火力发电、天然气、风力发电、水力发电、太阳能、天然气储存、煤炭和电池储存来生产能源。
在九年时间里，AGL 的发电能力从 300 兆瓦增长到超过 10,000 兆瓦。因此，该公司的数据出现了惊人的增长。
然而，这种额外的电力容量产生了多样化的数据流，信息被保存在许多互不连接、互不兼容的系统中。这使得 AGL 的领导团队在全面了解运营情况方面面临更大的挑战，而现场团队在管理流入电网的大量新可再生能源方面也面临更大的挑战。
分散的数据使得洞察变得不可能
团队需要高分辨率数据来优化运营绩效，尤其是在基础设施老化的情况下。他们还需要将多个 SCADA 技术整合到一个系统中。团队确定了他们需要采取的三个关键步骤：
- 让整个企业的团队能够访问实时数据和见解，以提高决策的准确性。
- 从实时感知扩展到预测建模，以防止发生工时损失事件。
- 与合作伙伴安全地共享发电数据，优化分布式发电站的使用。
使用 AVEVA PI System 和 CONNECT，AGL 将其来自各发电站点的时间序列信息集中起来，并将这些数据统一和可视化到一个仪表板中，以便他们既可以了解运营绩效，也可以应用工业 AI 来预测和防止停电。
现在，整个团队都能从横跨整个价值链的集成智能中受益：每个人都能安全地访问近乎实时的数据；每个人都有能力做出改变，从而改善业务绩效的多个方面。
出现了一个真正符合我们需求的解决方案，那就是 [AVEVA PI System]。它可以连接到我们任意一个控制器。我们可以收集每一条实时数据并将其提供给 AGL 的每个人
每年节省 1,000 万澳元
通过使用 CONNECT 来利用工业智能，AGL 每年通过高级模式识别诊断可避免约 600 万至 1,000 万澳元的故障损失。
该团队还将 200 台风力涡轮机的数据捕获时间从 10 分钟缩短至 1 秒，从而帮助优化性能。这导致了 4 个月的投资回报期，并因此提高了效率。
现在，来自涡轮机的实时风力发电数据还可以安全地与 AGL 的大学合作伙伴共享，以推动进一步的优化。
Innergex 的工业智能将风险转化为机遇
Innergex 致力于建设一个更美好的世界。
作为可再生能源领域的全球领导者，Innergex 在许多偏远地区拥有快速扩展的网络。然而，由于这些设施使用不同的操作系统和软件，通信不可靠，性能不稳定，数据也经常丢失。
为了提高效率并实现他们的气候目标，Innergex 开始：
- 标准化和整合运营控制
- 改进数据分析和报告
- 创建一个可消除数据丢失的系统
Innergex 需要一种开放、中立的方法来统一这些不同的系统。他们还需要一个灵活的解决方案，能够随业务的发展而增长和扩展。这些需求使得 AVEVA 的软件成为一个完美的选择。
可再生能源将提供动力，向清洁经济转型，并化风险为机遇。这为我们实现共同的气候目标、促进可持续经济发展和改善人类现状提供了一个独特的机会。
运营：控制
通过与 AVEVA 合作，Innergex 将所有这些不同的系统整合到一个环境中。这使操作人员可以全面了解所有站点的确切情况，能够主动解决问题并随时优化性能。
这种无缝连接和功能大大提高了运营的敏捷性、可扩展性和可持续性。得益于 AVEVA 软件，Innergex 能够建立一个强大的数据结构，解决数据盲点问题并保障数据完整性。
迈向可持续发展之路
这些新的解决方案彻底改变了 Innergex 的流程和程序。
故障排除得到了彻底改变，每个电厂的运营人员以及总部的管理人员都使用相同的数据。卓越运营和效率达到了新的高度。对数据的无缝访问意味着更有投资价值的商业案例。
通过运用工业智能，Innergex 能够更好地驾驭可再生能源格局，抓住新兴机遇并为应对气候变化做出努力。
AVEVA Operations Control 可提供极大的灵活性，能够根据我们的需要进行部署，且易于升级，以便与时俱进。
SUEZ UK 的工业智能将不确定性转化为可靠性
SUEZ UK recycling and recovery UK 在英国运营着 11 座废物转制能源设施，从客户的剩余废物中回收能源。公司不断努力，以达到更高的可靠性水平，并提高其设施的运营效率。
SUEZ UK 面临具体挑战：
- 在不断变化的工艺条件下，资产性能难以评估。
- 仅通过人工分析无法检测到的微小流程偏差正在导致更大的问题。
- 现有监控工具发现故障过晚，无法在计划停机期间安排维修。
团队需要克服的关键问题是减少锅炉停机的风险。发电厂内的资产或流程出现故障时，通常会导致锅炉停运五天，并伴随高昂的发电能力损失。此外，还需要对未处理的废物进行重新引导。更重要的是，设备每停运一天，未来停机的可能性就会增加。
SUEZ UK 求助于 AVEVA 的基于人工智能的预测分析软件，以满足其需求。
我们深知，为了进一步提升性能可靠性，必须建立一套能够同步分析状态监测数据与过程数据的系统。此外，还需要实现针对不同状况下工艺流程及个体资产的性能评估。
试点证明了其价值
2022 年 11 月，SUEZ UK 在其最大的废物转制能源设施开始试用 AVEVA™ Predictive Analytics。团队对多个关键资产和流程进行了建模，包括曾经发生过故障的资产。这些包括水管锅炉、蒸汽涡轮发电机和其他辅助系统。
AVEVA 软件使团队能够实时监控资产反应，并在操作与历史标准不同时发出警报。在试验期间，团队发现了多个仪器问题，包括一些新的故障情况。
最重要的是，团队测试了先前与燃烧空气轴承相关的故障事件。该软件能够比实际发生时间提前 18 个月成功识别出问题。如果当时及早检测到问题，就可以避免 5 天的锅炉计划外停机，因此这次测试让团队对应用分析和 AI 的巨大预防价值充满信心。
推广至所有发电厂
通过应用工业智能，SUEZ UK recycling and recovery UK 找到了一个值得信赖且行之有效的方法来减少代价高昂的停机时间。SUEZ UK 数据中心的集中部署有助于团队在其其他 10 座垃圾焚烧发电厂推广该解决方案。
选择 AVEVA™ Predictive Analytics 之前，我们评估了几种预测性监控系统。[AVEVA] Predictive Analytics 之所以让我们眼前一亮，是因为它能够轻松快速地构建数字模型，同时支持流程建模和物理资产建模，并且系统能够从历史数据中自主学习。
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