Нейронная сеть для обнаружения дефектов лопастей ветроустановок
НАШИ ПАРТНЕРЫ
Силовые машины
  • Миссия компании
    "Мы делаем жизнь людей лучше, создавая энергетическое оборудование и сервисы, соответствующие передовым практикам."
  • Видение компании
    "Мы стремимся быть компанией первого выбора для наших клиентов, сотрудников и партнеров."
  • Ценности компании
    • Безопасность
    • Уважение и забота
    • Надежность
    • Движение вперед
    • Клиенты
ВЕТРОГЕНЕРАТОРЫ
Ветрогенераторы являются одним из самых безопасных для окружающей среды источников электроэнергии.

Современные модели ветряков состоят из металлических, бетонных и силовых конструкций, а их лопасти производят из легких и прочных полимерных композитов.
Но даже прочнейший материал имеет свойство изнашиваться. Любая небольшая трещина - причина потерь эффективности выработки энергии и предвестник серьезной деформации конструкции.

Чтобы предотвратить поломку и простой генератора, необходимо регулярно проводить визуальный контроль и находить повреждения на ранней стадии их образования.
Для проверки ВЭУ вручную необходимо остановить его и привлечь бригаду промышленных альпинистов или операторов БПЛА для проведения инспекции. На этот процесс может уйти целый день.

Проблема убытков от длительной остановки ветряков во время обследования побуждает производителей обращаться к алгоритмам искусственного интеллекта.
О нашем проекте
Мы предлагаем использование обученной нейросетевой модели для обнаружения дефектов лопастей ветроэнергетических установок. Проект будет востребован у собственников ветряных электростанций (ВЭС).
Использование альтернативных источников энергии входит в приоритет развития России
«Нужно заниматься альтернативными видами энергетики — и солнцем, и ветром, и энергией прилива, и водорода. Конечно, нужно все это делать сообразно с объемами потребления на сегодняшний день, с темпами роста экономики мировой и с уровнем развития технологий»

Владимир Владимирович Путин

Президент Российской Федерации

Всего в России
• 1162
ветроэнергетические установки
• 37
ветряных электростанций
ПРОБЛЕМА
Из-за ухода с Российского рынка компаний, которые раньше обеспечивали полный осмотр лопастей и детекцию дефектов с помощью нейросети, собственники ветрогенераторов терпят большие убытки, применяя нерациональные методы обнаружения дефектов.
УШЕДШИЕ ИЗ РОССИИ КОМПАНИИ
ВАРИАНТЫ ОСМОТРА ЛОПАСТЕЙ

Альпинистский


Плюсы:

• детальный осмотр и фиксация повреждений

Минусы:

• опасность для здоровья персонала

• низкая скорость обследования

• высокая стоимость обследования


Использование дронов

Плюсы:

• быстрый способ осмотра лопастей

• меньшие трудозатраты на обследование
Минусы:
• ограниченность использования дронов в различных регионах

Фотографирование с земли

Плюсы:
• безопасность
• скорость обследования
Минусы:
• возможность упустить некоторые мелкие повреждения, впадины

ЦЕНОВАЯ ПОЛИТИКА - АЛЬПИНИСТЫ
СТОИМОСТЬ РАБОТЫ + СТОИМОСТЬ ПОТЕРЯННОЙ ЭНЕРГИИ

  • 65 000 ₽

    стоимость осмотра лопасти

  • 3

    лопасти (1 ВЭУ)

  • 195 000 ₽

    стоимость осмотра одной ВЭУ

  • 195 000 ₽

  • (5₽ × 10500 кВт*ч)

  • 247 500 ₽

  • ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ

  • 287,1 млн рублей ЕЖЕГОДНО для 1160 ВЭУ

  • ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
ЦЕНОВАЯ ПОЛИТИКА - ДРОНЫ
СТОИМОСТЬ РАБОТЫ + СТОИМОСТЬ ПОТЕРЯННОЙ ЭНЕРГИИ

НЕ ТРЕБУЕТСЯ ОСТАНОВКА ВЭУ
  • ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ

  • 60,3 млн рублей ЕЖЕГОДНО для 1160 ВЭУ

  • ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
ЦЕНОВАЯ ПОЛИТИКА - СЪЕМКА С ЗЕМЛИ
СТОИМОСТЬ РАБОТЫ + СТОИМОСТЬ ПОТЕРЯННОЙ ЭНЕРГИИ

ТРЕБУЕТСЯ ОСТАНОВКА НА 45 МИНУТ
  • ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ

  • 105,1 млн рублей ЕЖЕГОДНО для 1160 ВЭУ

  • ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
НАШЕ РЕШЕНИЕ
Мы предлагаем использовать обученную нейросетевую модель для обнаружения и классификации дефектов лопастей ветрогенераторов. Наше решение является комплексным. Мы проработали методику получения фотографий и разработали ПО для их обработки на выявление дефектов. Наше решение не только полностью повторяет весь процесс осмотра ветрогенераторов, но и имеет свои преимущества.
СИСТЕМА ПОМОГАЕТ СОБСТВЕННИКАМ ВЕТРОГЕНЕРАТОРОВ
  • Импортозамещение
    Заменяем ушедших из России специалистов, ранее обеспечивающих фотографирование лопастей и анализ полученных снимков, на собственное комплексное решение. Наше решение обладает всеми возможностями зарубежных аналогов, а также имеет свои преимущества.
  • Ускорение процесса проверки
    Автоматизированная дефектоскопия проходит в разы быстрее ручного поиска.
  • Сокращение потерь от простоев
    Собственники ветрогенераторов больше не будут нести потери, связанные с обнаружением дефектов на критических стадиях.
  • Повышение точности позиционирования дефектов
    Технологии машинного обучения и компьютерного зрения позволяют обнаружить малейшие повреждения, которые было бы трудно заметить человеку.
  • Экономия средств по использованию персонала
    Для ручной проверки нужно привлечь большой штат специалистов по дефектам, чтобы успеть подготовить отчет в срок.
    Для автоматизированной дефектоскопии необходимо загрузить массивы фотографий и дождаться результатов обработки.
  • Сокращение рисков
    Оповещаем о риске выхода из строя ВЭУ за счет разметки дефектов на поверхности ветрогенератора.
МАКЕТ
Было принято решение создать макет ветряной электростанции для демонстрации работы нашей системы. Нейронная сеть обработает загруженные пользователем фотографии и выдаст отчёт о дефектах.
ДОРОЖНАЯ КАРТА ПРОЕКТА
Ниже представлены этапы разработки нашего проекта
  • 1
    АНАЛИТИКА И ПЛАНИРОВАНИЕ
    01.07-04.07

    • погружение тему
    • анализ предоставленных компанией данных
    • постановка цели
    • постановка задач
    • постановка проблемы
  • 2
    MVP
    04.07-23.07

    • предобработка данных
    и разметка датасета
    • разработка модели
    детектирования
    • разработка web-сервиса
    • интеграция модели машинного обучения в web-сервис
    • конструирование макета
  • 3
    ПЕРСПЕКТИВА
    после смены

    • поиск заказчиков
    • патент
    • внедрение
КОМАНДА ПРОЕКТА
  • Евгений
    руководитель проекта
  • Александр
    ассистент проекта
  • Андрей
    разработка сервиса
  • Павел
    конструирование макета, программирование на Arduino
  • Иван
    конструирование макета, создание 3D-модели
  • Тимур
    обучение модели классификации дефектов
  • Милена
    создание презентации, общение с заказчиком
ПРИЛОЖЕНИЕ