TCS 在亚马逊云科技上的智能发电厂解决方案如何帮助公用事业优化运营和推动能源转型

解决方案概述

先进的数字技术正在彻底改变能源行业，使组织能够实现其可持续发展目标，同时减少碳足迹和排放。根据麦肯锡的说法，到 2035 年，能源数字化转型可以释放 1.6 万亿美元的价值，使运营成本降低 20-30%，碳排放量最多减少 5%。随着该行业向可再生能源集成的分布式发电系统发展，各组织正在实施企业级解决方案，例如智能电网、人工智能 (AI) 驱动的管理系统和实时监控平台，以极高的精度协调其能源资产。其影响已经显而易见：日本一座 1000 兆瓦的火力发电站节省了 250 万美元的成本，而英国的海上风电场则增加了 6% 的收入，这表明了数据驱动的决策如何能够同时优化业务绩效和推进可持续发展目标。

TCS 智能发电厂解决方案通过专为当今复杂的能源格局构建的全面集中式平台来改变分布式发电管理。它提高了 0.5% 的效率，将火力发电厂的氮氧化物（NOx）减少了 8%，可再生能源发电系统的发电预测精度减少了 1.5%，发电预测准确度提高了 8-10%。该创新解决方案建立在亚马逊云科技安全和可扩展的云基础设施之上，使用先进的人工智能/机器学习 (ML) 算法来处理来自多个地点的分布式能源的实时数据。该解决方案集成了来自太阳能电池板、风力发电场和存储系统等不同发电资产的数据流，从而实现了大规模的全面监控和智能决策。

在这篇文章中，我们将探讨这种强大的解决方案如何通过智能能源管理实现卓越运营和可持续的业务成果。

解决方案架构和数据流

该架构遵循系统的数据流流程，在整个工作流程中使用亚马逊云科技服务。

1. 数据提取：从 OPC-UA 格式的多个工业数据源（实时设备数据）、本地历史记录系统（历史性能数据）以及使用 Amazon S3（组织数据集）的企业数据湖中提取数据。单个发电厂设备每分钟可摄取多达 4,000 个传感器标签值，容量从 600 到 900 兆瓦不等。
2. 数据接收和编排：Amazon IoT Core 安全地处理传入的数据流，从而触发 Amazon Step Functions 来协调自动数据处理工作流程。
3. 数据处理：多个 Amazon Lambda 函数由步进函数触发，以执行自动数据处理任务，例如数据清理、警报生成和实时 KPI 计算。
4. 数据存储：Amazon DocumentDB 管理结构化运营数据（KPI、警报和交易），并辅之以处理原始传感器输入、处理过的数据以及机器学习训练集和模型的 Amazon S3。
5. 机器学习模型训练：预测分析能力的机器学习算法使用 Amazon SageMaker 进行训练，容器化模型存储在 Amazon Elastic Container Registry（Amazon ECR）中。
6. 机器学习操作：将经过训练的机器学习模型部署到在 Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS）上运行的 TCS inTwin Online（运行时分析引擎）上，用于实时推理和预测。
7. 应用程序部署：该解决方案的完整应用程序堆栈（前端和后端）作为容器化服务在 Amazon ECS 上运行，确保操作一致且可扩展。

关键能力

该解决方案提供了四项核心功能，可改变发电厂的运营。

• 自学 AI 数字双胞胎：我们的解决方案结合了基于数据和物理的 AI 模型，创建了能够持续学习和适应的混合数字双胞胎。与传统的热力学模型不同，这些双胞胎具有实时性、经济实惠性，并且可以根据不断变化的运行条件进行自我调整。独特的自学习能力可以持续适应新数据，即使在重大流程变更或停机后也能在不同的操作场景中保持高精度。
• 开放且可扩展的解决方案：模块化、可定制和可扩展的解决方案，可与现有的工厂软件和客户构建的人工智能/热力学模型集成。与传统的 OEM 产品相比，它具有开放的架构和可解释的人工智能。
• 低代码数字双胞胎工作台：一种低代码数字双胞胎工作台，用于在人工智能模型的整个生命周期中创建、自定义、导入和管理。用于创建 KPI、FMEA 和用例的工作台。
• 预建平台：可为每个工厂配置预建平台和用例，从而缩短部署时间，并支持跨工厂快速扩展以适应新用例。

关键用例和实现

在本节中，我们将演示前面提到的功能如何融合为可以解决复杂工业问题的用例。以下是一些案例研究，其中解决了特定问题并得出了结果。

太阳能发电量预测：我们的高级分析和机器学习模型通过分析天气模式和历史性能数据，准确预测可再生能源的发电。在英国海上风电场的成功实施中，我们的专有算法将风速的预测准确性提高了 3.2%，风力发电的预测准确度提高了 15.1%，使收入增长了 6%。这些增强的预测可以更好地进行资源规划，增强电网承诺，并改善可再生能源与其发电结构的整合。

热发电中的燃烧优化：我们的解决方案使用历史电厂数据和实时监控，通过复杂的目标函数建模来优化火力发电运行。在日本的一家火力发电厂，这种数据驱动的方法取得了显著成果：效率提高了 0.5%，氮氧化物排放减少了 8%，未燃烧的碳减少了 1.6%，从而节省了 250 万美元的运营成本。该解决方案持续为优秀设定值提供实时建议，在效率提高与排放控制之间取得平衡，同时确保环境合规。

燃气轮机组件的预测性维护解决方案：我们的资产数字化双胞胎技术分析历史运行和维护数据，以预测燃烧室外壳和涡轮叶片等关键部件的潜在故障。在澳大利亚发电厂的实施中，该解决方案成功地提前 8-12 个月预测了燃气轮机故障，从而实现了主动维护计划，并显著缩短了停机时间和服务成本。这种预测方法优化了维护成本，同时延长了设备生命周期并最大限度地减少了计划外停机时间。

商业福利

这种全面的解决方案为发电运营的多个维度提供了变革性价值。通过低代码描述性分析和人工智能驱动的见解，运营商可以更深入地实时了解工厂绩效，从而在不同的运行条件下优化关键绩效指标目标。这可以降低运营成本和碳足迹，同时通过准确的发电量预测来改善电网投入，这对于可再生资产的车队层面优化特别有利。该平台的预测能力显示出对资产管理的重大影响，通过优化策略和以高达 85% 的准确率预测资产故障，可将维护成本降低多达 20%。

此外，该技术通过人工智能指导的决策来支持老龄化的劳动力队伍，促进从以人为本向以数据为中心的运营转变，从而应对关键的劳动力挑战。与企业系统集成使其能够消除传统的数据孤岛，从而实现标准化做法并提高整个组织的生产力。这些综合优势使组织能够立即改善运营，并在可持续发电方面取得长期战略成功。

结论

建立在亚马逊云科技上的 TCS 智能发电厂正在通过高级分析和人工智能驱动的解决方案，改变能源行业的可持续发展之旅。该综合平台支持精确的性能优化、预测性维护和可再生能源的无缝集成，可以帮助组织实现其卓越运营和可持续发展目标，同时推动大规模数字化转型。凭借深厚的行业专业知识和一支由亚马逊云科技认证的专业人员组成的团队，TCS 在提供加速可持续能源转型的创新解决方案方面取得了成功。从传统的火力发电厂到可再生能源装置，TCS 的良好记录涵盖了不同的发电环境。

要了解有关智能发电厂解决方案的更多信息，请阅读这篇 TCS 文章。

阿拉克·斯里瓦斯塔瓦

阿拉克·斯里瓦斯塔瓦是 TCS 物联网和数字工程部门智能电厂业务的全球产品经理，在电力行业数字化转型领域拥有 20 多年的经验。他专门研究可再生能源和联合循环发电厂，专注于实施人工智能、物联网和数据分析解决方案，以提高效率并实现可持续发展目标。

拉杰什·纳特桑

拉杰什·纳特桑是 TCS 智能电厂团队的首席技术主管，在构建行业解决方案方面拥有 20 多年的经验。他专门研究物联网、云、人工智能和产品生命周期管理，专注于发电厂和可再生能源解决方案的技术架构和人工智能/机器学习开发。

Siva Thangavel

Siva Thangavel 是亚马逊云科技的合作伙伴解决方案架构师，与全球系统集成商合作。他为各行各业的合作伙伴和客户构建架构完善的应用程序提供架构指导。

Yogesh Chaturvedi

Yogesh Chaturvedi 是亚马逊云科技的首席解决方案架构师，专注于能源和公用事业行业。他与客户合作，使用云技术应对他们的业务挑战。工作之余，他喜欢远足、旅行和观看体育比赛。