Duke Energy es una compañía de suministro de energía que cuenta con más de 60 plantas en 7 estados y trabaja con energías renovables, carbón, turbinas de combustión de ciclo simple, plantas de ciclo combinado y plantas de ciclo combinado con gasificación integrada. AVEVA ayuda a Duke Energy a centralizar la supervisión de los activos de generación de energía con un software predictivo de análisis de los activos.
Objetivos
Duke Energy es una compañía de suministro de energía regulada y no regulada que cuenta con más de 60 plantas en 7 estados y trabaja con carbón, turbinas de combustión de ciclo simple, plantas de ciclo combinado y plantas de ciclo combinado con gasificación integrada.
El objetivo de Duke Energy para el centro de monitorización y diagnóstico era optimizar el rendimiento de los activos para conseguir la excelencia operativa, utilizando al mismo tiempo la mejor tecnología digital disponible.
La solución empleada debía ser independiente del software y el hardware para adaptarse a las tecnologías ya instaladas en las diferentes plantas y así minimizar los costos de eliminación y reemplazo.
Desafíos
Duke Energy da servicio a más de 7,2 millones de clientes con una capacidad de generación de 58 000 MW. Los activos de generación son: carbón, turbinas de combustión de ciclo simple, plantas de ciclo combinado y plantas de ciclo combinado con gasificación integrada.
El Centro de monitorización y diagnóstico (M&D) cuenta con 5 analistas para supervisar los activos generadores distribuidos geográficamente en 7 estados de EE. UU.
El Centro de M&D presta servicio a más del 87 % del parque de generación de Duke, utilizando más de 11 000 modelos y más de 500 000 puntos de datos de las diferentes unidades
Resultados
Capacite al personal con la notificación de alertas tempranas de problemas en el equipo
Optimice los activos con sensores y conectividad económicos para acceder a los datos de gran fiabilidad que permitan un mantenimiento predictivo
Mejore las operaciones con información estratégica contextualizada
Ahorro de más de 34 millones de dólares en un solo evento de detección temprana en 2016.
AVEVA ayuda a Duke Energy a centralizar la supervisión de los activos de generación de energía con un software predictivo de análisis de los activos
En la siguiente presentación de 27 minutos, Duke Energy comparte los detalles de su sistema de monitorización y diagnóstico (M&D), y cómo ayuda a dar forma a la transición cultural de una organización reactiva a una proactiva.
¿Qué es Duke Energy?
(Parte 1 de 6 | Vídeo: 3,6 minutos)
Duke Energy es una compañía eléctrica con un parque de activos que incluye carbón, gas natural, energía hidroeléctrica y energías renovables. Vea el video para descubrir cómo el equipo de M&D de Duke ha implantado la tecnología de análisis predictivo en el 87 % de todo el parque.
¿Cuáles son los perfiles del personal de monitorización y diagnóstico?
(Parte 2 de 6 | Vídeo: 2 minutos)
El equipo de M&D consta de tres perfiles o conjuntos de habilidades diferentes: analistas de APR, constructores de modelos y soporte informático. En el equipo principal de analistas, cada persona cuenta con 20-30 años de experiencia en el sector y conoce todos los activos y lo que el sistema intenta decirles.
¿Cómo apoya la función de M&D el marco de fiabilidad?
(Parte 3 de 6 | Vídeo: 2,4 minutos)
El Centro de M&D de Duke Energy utiliza el marco de fiabilidad del EPRI para diseñar sus procesos de trabajo, incluida la forma de comunicarse con los centros de generación. El Centro de M&D utiliza muchas herramientas diferentes, como PRiSM Predictive Asset Analytics, para supervisar las alarmas y tendencias y hacer análisis en profundidad.
¿Cuál es un ejemplo de una alerta de "detección" temprana?
(Parte 4 de 6 | Vídeo: 3,9 minutos)
Las notificaciones de alertas de detección temprana son cruciales para el éxito y evitar fallos del sistema. Obtenga más información sobre el seguimiento de notificaciones, las alertas de detección temprana y los costes evitados en el Centro de M&D.
¿Cuáles fueron los factores clave del éxito de la iniciativa de M&D?
(Parte 5 de 6 | Vídeo: 4,17 minutos)
Aunque el Centro de M&D había empezado a utilizar la tecnología Predictive Analytics desde 2004, un suceso catastrófico se convirtió en el detonante para obtener el apoyo de la alta dirección y ayudar a acelerar el programa. Vea el vídeo para saber más sobre qué contribuyó y cuáles fueron las claves del éxito del Centro de M&D.
¿Qué sucede a continuación?
(Parte 6 de 6 | Vídeo: 4,15 minutos)
Aunque el Centro de M&D ha ganado impulso gracias a sus éxitos, el equipo busca continuamente nuevas oportunidades para mejorar la fiabilidad mediante el mantenimiento mejorado de la infraestructura de instrumentos y sensores, así como la integración de nuevas tecnologías a medida que se desarrollan.
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