KONCEPT “DIGITALNIH BLIZANACA” U ELEKTRANAMA

Флексибилност електроенергетског система / Зборник CIGRE (2023).  (стр 2250-2261)

АУТОР(И) / AUTHOR(S): Saša D. Milić, Miša Kožicić, Vladimir M. Šiljkut

Е-АДРЕСА / E-MAIL: s-milic@ieent.org

Download Full Pdf  

DOI:  10.46793/CIGRE36.2250M

САЖЕТАК / ABSTRACT:

Koncept digitalnih blizanca (Digital Twin – DT) se pojavio u eri Industrije 4.0 sa tendecijom nastavka razvoja u nadolazećoj eri Industrije 5.0. Poslednjih godina je ubrzan razvoj ovog koncepta sa ciljem njegove praktične primene u elektroenergetskom sistemu. Koncept DT se zasniva na modelovanju procesa i tehničkih sistema, koji u realnom vremenu paralelno rade prateći i korigujući nadzirane parametre proizvodnih pogona, sa ciljevima optimizacije proizvodnje, efikasnijeg upravljanja i unapređenja procesa donošenja odluka.
U radu je prikazan DT model elektrane koji predstavlja modernu nadogradnju postojećih koncepata upravljanja, kontrole i obrade signala, podataka i informacija. Naglašena je potreba za primenom modela zasnovanih na veštačkoj inteligenciji i predloženi su algoritmi mašinskog učenja koji treba da unaprede procese predikcije, klasifikacije i grupisanja (klasterizacije). Korist ovakvog pristupa treba da bude višestruka i da se ogleda u smanjenju troškova održavanja, boljoj predikciji kvarova, boljoj selekciji i grupisanju kvarova, boljoj proceni procesa starenja opreme, efikasnijem podešavanju proizvodnih parametara, boljem planiranju investicija i dr. Posebna pažnja je posvećena praktičnoj implementaciji modela DT i njegovom uklapanju u vertikalne upravljačke okvire industrijskog interneta stvari (IIoT). Ukazano je na značaj hijerahijskog modelovanja, uz adekvatan odabir i selekciju praktično primenljivih metoda i algoritama modelovanja, sa ciljem primene koncepta DT u termoelektranama i hidroelektranama.

КЉУЧНЕ РЕЧИ / KEYWORDS:

Digitalni blizanci (DT), Industrija 4.0, mašinsko učenje, industrijski internet stvari (IIoT), modelovanje procesa, termoelektrane, hidroelektrane

ЛИТЕРАТУРА / REFERENCES:

  • Y. Yin, P. Zheng, C. Li, L. Wang, “A state-of-the-art survey on Augmented Reality-assisted Digital Twin for futuristic human-centric industry transformation”, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, Elsevier, vol. 81, 2023, 102515.
    DOI: 10.1016/j.rcim.2022.102515

  • Z. Lei, H. Zhou, W. Hu, G.-P. Liu, S. Guan, X. Feng, “Towards a Web-Based Digital Twin Thermal Power Plant”, IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 18, issue 3, 2022,
    pp. 1716-1725. DOI: 10.1109/TII.2021.3086149

  • S.Milić, M.Srećković, “A stationary System of Non-contact Temperature Measurement and Hot Box Detecting”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 57, issue 5, 2008, pp. 2684-2694. DOI:10.1109/TVT.2008.915505

  • S. Milić, N. Miladinović, J. Marković-Petrović, “Računarsko-merni komunikacioni sistemi u daljinskom nadzoru i dijagnostici”, CIGRE – Srbija 30. savetovanje, zbornik radova R D2−12, Zlatibor, Srbija, 29. maj – 03. jun 2011.

  • S. Milić, D. Salamon, “Sinteza modernih teorija analize, kontrole i upravljanja sa ciljem donošenja optimalnih odluka u elektroenergetskom sektoru”, CIGRE – Srbija 33. savetovanje, zbornik radova R C1 – 05, Zlatibor, Srbija, 05. jun – 08. jun 2017.

  • Saša D. Milić, Ljubiša Čičkarić, “Fazi logički sistemi FLS-T2 za podršku sistemima daljinskog nadzora, detekciji i selekciji kvarova”, CIGRE – Srbija 34. savetovanje, Zbornik radova, ISBN: 978-86-82317-85-2, R A1 – 01, 02. jun – 06. jun 2019, Vrnjačka Banja, Srbija, strane: 1 – 8.

  • S. D. Milić, M. Kožicić, “Fazi logički algoritam za detekciju otkaza složenog sistema za nadzor temperature hidrogeneratora”, 20. simpozijum CIGRE Srbija – Upravljanje i telekomunikacije u elektroenergetskom sistemu, Bajina Bašta, 10-13 oktobar 2022, strane 42−51.

  • A. R. Santhi, P. Muthuswamy, “Industry 5.0 or industry 4.0S? Introduction to industry 4.0 and a peek into the prospective industry 5.0 technologies”, International Journal on Interactive Design and Manufacturing, 2023. DOI: 10.1007/s12008-023-01217-8, 05

  • S. Raschka, Y. Liu, V. Mirjalili, Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop Machine Learning and Deep Learning Models with Python, 2022, Publisher: Packt Publishing Ltd., Birmingham, UK.

  • A. Geron, Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow, 2nd ed., 2019, Publisher: O’Reilly Media, Inc., Sebastopol, USA.

  • S. D. Milić, “Primena veštačke inteligencije u industrijskom internetu stvari”, Predavanje, Matematički institut Srpske akademije nauka i umetnosti (MISANU), 29.11.2022.

  • M. Grieves, “Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication,” white Paper, NASA, 2014.

  • Y. Chen, “Integrated and Intelligent Manufacturing: Perspectives and Enablers,” Engineering, vol. 3, Oct. 2017, pp. 588–595.

  • Y. Zheng, S. Yang, and H. Cheng, “An application framework of digital twin and its case study,” Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, vol. 10, June 2018, pp. 1141–1153.

  • A. Fuller, Z. Fan, C. Day, C. Barlow, “Digital Twin: Enabling Technologies, Challenges and Open Research”, IEEE Access, 2020, pp. 108952−108971.

  • S. D. Milić, Ž. Đurović, M. D. Stojanović, “Data science and machine learning in the IIoT concepts of power plants”, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, Elsevier, Vol. 145, Feb. 2023, 108711. DOI: 10.1016/j.ijepes.2022.108711

  • S. Milić, G. Stojadinović, N. Tomić, “Prilagođenje postojećih sistema daljinskog nadzora IIoT konceptima sa hijerarhijski definisanim nivoima obrade podataka”, CIGRE – Srbija 35. savetovanje, Zbornik radova, ISBN: 978-86-82317-84-5, rad R D2 – 09, 03 – 08. oktobar 2021. godine, Zlatibor, Srbija.

  • S. D. Milić, S. Veinović, M. Ponjavić, “Industrial Internet of Things (IIoT) – Strategies and Concepts”, XIX International Symposium Infoteh-Jahorina 2020, Proc., Vol.19, KST-4, Jahorina, Republic of Srpska, March 18-20, 2020, pp. 81-85. 

  • V. M. Šiljkut, A. Latinović, R. Čabarkapa, N. Georgijević, D. Vlaisavljević, S. Milić, „Agregacija kompozitne virtuelne elektrane – jedan od mogućih odgovora na izazove za elektroenergetski sistem Srbije u procesu dekarbonizacije”, Zbornik radova 13. Savetovanja o elektrodistributivnim mrežama sa regionalnim učešćem, rad R-5.09, Kopaonik, Srbija, 12-16 septembar 2022.