Narzędzie analityczne zapewnia optymalne efekty modernizacji

 

Analityka, redukcja temperatury, modernizacja

Program analityczny Heat Intelligence zapewnił przedsiębiorstwu ciepłowniczemu z Aars zupełnie nowy poziom transparentności jego sieci dystrybucyjnej. Nowe narzędzie już dało widoczne i mierzalne rezultaty. Przedsiębiorstwo wykorzystuje je do identyfikowania najsłabszych punktów sieci i planowania modernizacji w oparciu o dane.

 
 

Podejście przedsiębiorstwa ciepłowniczego z Aars do inwestycji było zawsze takie, że lepiej modernizować niż naprawiać. Wymieniając na bieżąco rury w najgorszym stanie można zminimalizować ryzyko awarii i obniżyć temperaturę w sieci. Ale skąd wiadomo, co wymaga modernizacji? Kasper Neve, inżynier w przedsiębiorstwie ciepłowniczym z Aars mówi, że odpowiedź na to pytanie daje mu narzędzie Heat Intelligence, z którego przedsiębiorstwo korzysta od 2019 roku.

 

 

Lepsze podstawy do podejmowania decyzji 

Konieczność wymiany niektórych elementów sieci dystrybucyjnej to dla dostawcy nic nowego. Do tej pory problemem była ocena sytuacji i podjęcie decyzji co do tego, gdzie należy działać. Sam wiek rur niekoniecznie wskazuje na ich stan, który zależy od wielu różnych i często nieznanych czynników. Dzięki narzędziu Heat Intelligence przedsiębiorstwo do modernizacji wybiera te miejsca, w których jej efekty będą najlepsze.
Narzędzie to łączy dane pozyskiwane z ciepłomierzy z informacjami na temat rur, w tym ich długości, średnicy i izolacji, a w oparciu o nie oblicza temperaturę, natężenie przepływu i odchylenia. Kasper Neve mówi, że to właśnie zestawianie aktualnego stanu z przewidywaniami modelu obliczeniowego sprawia, że moduł Heat Intelligence tak dobrze sprawdza się w codziennej pracy przedsiębiorstwa. „Nie możemy ot tak wymienić 50 km sieci. Program Heat Intelligence wskazuje nam, gdzie wydajność jest najmniejsza. W tym właśnie miejscu możemy rozpocząć modernizację”. 

 

„Dron może nam coś powiedzieć o awariach, ale nie wskaże obszarów, które są w najgorszym stanie. Termografia nie mówi nic o stanie rur, ponieważ stan gleby i głębokość mają większy wpływ na obraz termograficzny niż słaba izolacja”.

- Kasper Neve, przedsiębiorstwo ciepłownicze z Aars, Dania

 

Od 200 obejść do zaledwie 16

 
Jedną z pierwszych rzeczy, do których przedsiębiorstwo ciepłownicze z Aars wykorzystało program Heat Intelligence było zweryfikowanie swoich podejrzeń co do zbędnych obejść w sieci dystrybucyjnej. Za pomocą narzędzia udało się zidentyfikować miejsca, w których temperatura na zasilaniu była wyższa niż określona przez model obliczeniowy.
Takie odchylenia temperatury są często wynikiem obecności obejścia w pobliżu licznika, dlatego przedsiębiorstwo mogło sprawdzić, na ile potrzebne jest dane obejście wyłączając je. W ten sposób liczbę obejść w sieci udało się zmniejszyć z 200 do zaledwie 16. W rezultacie temperatura na powrocie obniżyła się o 1,5 °C. Temperaturę na zasilaniu również udało się delikatnie obniżyć.
Kasper Neve mówi, że ogromną różnicę robi podgląd w programie Heat Intelligence: „Teraz już znam dokładną temperaturę czynnika, który mamy dostarczać klientowi. Oznacza to, że nie musimy już podtrzymywać temperatury za pomocą obejść, które są zwyczajnym marnotrawstwem. Obejścia to zawsze tylko plan B”.
 

Efekty optymalizacji opartej na danych

 

Roczne straty ciepła na klienta mniejsze o 7,8 MWh

 
Narzędzie Heat Intelligence pomogło również przedsiębiorstwu ciepłowniczemu z Aars zidentyfikować te obszary sieci, których wydajność była szczególnie niska. Odchylenia temperatury pokazały, że temperatura czynnika dostarczanego do klienta była zdecydowanie niższa niż oczekiwano. 
Okazało się, że winne temu były odcinki sieci na tym obszarze. Były one dość stare i później okazało się, że ich izolacja była już w złym stanie. Efekty wymiany odcinków sieci były od razu widoczne w programie Heat Intelligence, w którym Kasper Neve mógł zobaczyć dokładnie, w którym dniu wymieniona została dana rura, ponieważ temperatury od razu osiągnęły oczekiwany poziom. Porównanie temperatury na zasilaniu przed modernizacją i po niej wykazało zmniejszenie rocznych strat ciepła na poziomie 7,8 MWh na odbiorcę.
W wyniku samego korzystania z narzędzia Heat Intelligence przedsiębiorstwu ciepłowniczemu z Aars udało się obniżyć temperaturę na zasilaniu w sieci o około 3 °C. Kasper Neve mówi, że wartość ta mogłaby wynosić nawet 10 °C, gdyby nie inne kroki podjęte wcześniej przez przedsiębiorstwo.
 

Niespodziewane straty ciepła na poziomie 10 °C

 
Kolejnym przykładem wykorzystania narzędzia Heat Intelligence jest sytuacja, w której przedsiębiorstwo ciepłownicze z Aars musiało ocenić, czy warto jest wcześniej wymienić odcinki sieci na określonym obszarze. Konieczność takiej wymiany potwierdziły liczby w programie Heat Intelligence. Pod jednym z adresów straty ciepła między ulicą a domem były aż o 10 °C większe niż przewidywano. Innymi słowy, wymiana odcinka sieci oznaczałaby, że przedsiębiorstwo dostarczałoby klientowi produkt o temperaturze wyższej o 10 °C bez konieczności produkowania większej ilości ciepła.
Po odsłonięciu rury okazało się, że tak dużą stratę ciepła powodowała przemoczona izolacja spowodowana przez wydostawanie się wody z rury przez wiele lat. Zarówno złączki, jak i zewnętrzna osłona rury były w idealnym stanie, a po zewnętrznej stronie rury nie było wody. 
Kasper Neve przekonuje, że nie byłby w stanie wykryć tego problemu z użyciem innych narzędzi, takich jak termografia. „Dron może nam coś powiedzieć o awariach, ale nie wskaże obszarów, które są w najgorszym stanie. Termografia nie mówi nic o stanie rur, ponieważ stan gleby i głębokość mają większy wpływ na obraz termograficzny niż słaba izolacja”.
 

Informacje na temat projektu

 
  • Punkty pomiarowe: 5600

  • Heat Intelligence

  • Roczna produkcja: 135 000 MWh

  • Długość sieci: 200 km
  •  
 

Decyduje najsłabsze ogniwo

 
Straty ciepła z poszczególnych odcinków sieci doprowadzających nie są ogromnym problemem dla przedsiębiorstwa ciepłowniczego z Aars, ale mają wpływ na temperaturę w całej sieci dystrybucyjnej, jak wyjaśnia Jan Clement, CEO przedsiębiorstwa. „To właśnie najsłabsze ogniwo określa poziom, do którego może spaść temperatura. Dlatego ma znaczenie, czy odbiorca oczekuje temperatury 75 czy 65 °C, ponieważ w odcinku sieci może stracić aż 10 °C”.
Wraz ze zwiększonym naciskiem na efektywność energetyczną oraz integrację zrównoważonych źródeł energii rośnie również znaczenie niższych temperatur.  Takie temperatury oznaczają jednak przede wszystkim niższe koszty wytwarzania energii i lepsze wykorzystanie ciepła. „Nie mam wątpliwości, że sieci w złym stanie technicznym uniemożliwiają nam obniżenie temperatury, ale dzięki programowi Heat Intelligence wiem, od czego mam zacząć”, mówi Kasper Neve”.
 

Może cię również zainteresować...