Optymalizacja zużycia energii w układach napędowych stanowi dzisiaj jedno z kluczowych wyzwań w przemyśle, łącząc aspekty ekonomiczne, ekologiczne oraz technologiczne. Rosnące ceny energii elektrycznej oraz coraz bardziej restrykcyjne normy środowiskowe wymuszają na przedsiębiorstwach poszukiwanie metod pozwalających na ograniczenie nakładów energetycznych bez uszczerbku dla efektywności produkcji. Układy napędowe, będące sercem wielu linii technologicznych, generują znaczną część zużycia energii w zakładzie, dlatego ich optymalizacja niesie ze sobą duży potencjał oszczędności. Jednocześnie rozwój cyfryzacji i dostęp do zaawansowanych technologii pomiarowo-analitycznych otwiera nowe możliwości w diagnozowaniu i minimalizacji strat energetycznych, umożliwiając tworzenie kompleksowych strategii zarządzania energią.
W ostatnich latach znacząco wzrosło zainteresowanie integracją platform SCADA i MES z modułami analizy zużycia energii, co pozwala inżynierom na ciągły nadzór parametrów pracy napędów. Dzięki połączeniu systemów sterowania z dedykowanymi narzędziami do rejestracji i wizualizacji danych, możliwe jest monitorowanie chwilowego poboru mocy, analizowanie charakterystyk obciążenia oraz identyfikowanie okresów nieefektywnej pracy napędów. Wykorzystanie interfejsów komunikacyjnych, takich jak IEC 61850 czy Modbus TCP, umożliwia scentralizowanie danych z liczników energii, falowników i czujników prędkości, co stanowi punkt wyjścia do dalszych analiz i optymalizacji.
Zaawansowane narzędzia analityczne umożliwiają precyzyjną ocenę zużycia energii
Nowoczesne oprogramowanie analityczne wyróżnia się zdolnością do przetwarzania dużych wolumenów danych w czasie rzeczywistym oraz do generowania zaawansowanych raportów i wskaźników efektywności energetycznej. Systemy typu ECONTROLplus czy dedykowane rozwiązania IoT oferują moduły predykcji zużycia na podstawie historycznych trendów, a także narzędzia do symulacji „co jeśli”, pozwalające na ocenę skutków zmian parametrów sterowania napędów jeszcze przed ich wdrożeniem. Zastosowanie algorytmów uczenia maszynowego w analizie profili pracy napędów pozwala zidentyfikować nietypowe zachowania oraz przewidywać momenty, w których wystąpią największe obciążenia, co przekłada się na możliwość optymalnego zarządzania mocą bierną i czynną.
Wykorzystanie zaawansowanych analiz nie byłoby możliwe bez odpowiedniej infrastruktury pomiarowej. Jak czytamy w czasopiśmie naukowym Nis.com.pl kluczową rolę odgrywają tu inteligentne liczniki i analizatory parametrów sieciowych, które dostarczają dokładnych danych o napięciach, prądach, współczynniku mocy czy harmonicznych. Integracja tych urządzeń z systemami klasy SCADA pozwala nie tylko na rejestrację surowych wartości, ale również na wyliczanie współczynników efektywności energetycznej, takich jak KPI EN1, EN2 czy EN3. Dzięki temu inżynierowie utrzymania ruchu mogą ocenić, które fragmenty instalacji generują największe straty oraz jakie działania prewencyjne należy wdrożyć, aby zredukować koszty eksploatacyjne.
Analiza przypadku: optymalizacja napędu przemiennikowego w linii produkcyjnej
W jednym z zakładów przetwórstwa tworzyw sztucznych zrealizowano projekt mający na celu redukcję zużycia energii przez grupę napędów taśmociągów transportowych. Początkowa analiza wykazała, że jednostkowy pobór mocy wahał się w granicach 15–20 kW, przy czym urządzenia pracowały w trybie ciągłym nawet podczas okresów niskiego obciążenia. Wdrożenie systemu monitoringu opartego na modułach pomiarowych połączonych z platformą analityczną umożliwiło identyfikację 40-godzinnych interwałów, w których średnie zużycie było o 25 % wyższe niż w cyklach optymalnych.
W drugim etapie projektu przeprowadzono kalibrację parametrów falowników oraz wprowadzono algorytm sterowania adaptacyjnego, regulujący prędkość taśmociągów w zależności od rzeczywistego obciążenia. Dzięki zastosowaniu regulatora PI z adaptacyjną nastawą oraz monitorowaniu prądu hamowania odzyskano znaczną część energii kinetycznej, co przełożyło się na redukcję zużycia o średnio 12 %. Równolegle uruchomiono analizę harmonogramów produkcyjnych, co pozwoliło na synchronizację pracy poszczególnych sekcji linii i ograniczenie czasów postoju energiochłonnych napędów.
Zastosowane rozwiązania przyniosły oszczędności rzędu 8 % całkowitego zużycia energii elektrycznej w zakładzie, co przy rocznym koszcie energii na poziomie 1,2 mln zł daje realne oszczędności przekraczające 90 tys. zł. Dodatkowo projekt przyczynił się do wydłużenia bezawaryjnego czasu pracy napędów o ponad 15 %, dzięki redukcji przeciążeń i lepszej kontroli parametrów dynamicznych.
Wdrożenie zaawansowanych narzędzi analitycznych wiąże się jednak z pewnymi wyzwaniami natury organizacyjnej i technicznej. Konieczne jest zapewnienie odpowiedniego poziomu kompetencji zespołu utrzymania ruchu, a także integracja danych z różnych źródeł, co wymaga standaryzacji protokołów komunikacyjnych i procedur gromadzenia informacji. Ważnym aspektem jest też dbanie o jakość i ciągłość pomiarów, ponieważ nawet krótkotrwałe braki danych mogą zaburzyć algorytmy predykcyjne i prowadzić do błędnych wniosków.
Integracja narzędzi analitycznych sprzyja zrównoważonemu rozwojowi przemysłu
Patrząc w przyszłość, można spodziewać się dalszego rozwoju platform łączących monitoring zużycia energii z systemami zarządzania produkcją, opartymi na koncepcji Przemysłu 4.0. Coraz powszechniejsze będą rozwiązania chmurowe i hybrydowe, umożliwiające analizę danych na poziomie korporacyjnym oraz porównywanie efektywności między zakładami. Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji i technologii edge computing możliwe stanie się podejmowanie decyzji optymalizacyjnych bezpośrednio na poziomie urządzeń, co jeszcze bardziej skróci czas reakcji i zwiększy precyzję sterowania.
Zobacz również artykuł: Automatyzacja procesów przemysłowych - przyszłość efektywnej produkcji.