Peningkatan Efisiensi Sistem Turbin Uap Dengan Digital Turbine Optimization (DTOP) Berbasis Artificial Intelligence
Tentang Acara Ini
Optimasi turbin uap dengan pemilihan set point pada paramater operasi sangatlah penting untuk meningkatkan kinerja pembangkit, karena setiap perubahan kecil pada parameter operasi dapat mempengaruhi heatrate. Namun optimasi parameter yang dilakukan secara manual akan menyebabkan penurunan efisiensi karena kompleksitas sistem turbin uap dan interaksi pola operasi yang berbeda.
Oleh karena itu dibutuhkan aplikasi Digital Turbine Optimization (D-TOP) yang berbasis kecerdasan buatan menggunakan algoritma random forest dengan bahasa pemrograman python untuk menentukan paramater operasi yang optimal pada sistem turbin. Validasi hasil kalkulasi kecerdasan buatan digunakan R2. Hasil rekomendasi dari Python selanjutnya divisualisasikan dalam sebuah dashboard di PI Vision yang bisa diakses secara realtime.
D-TOP melibatkan analisis data operasional turbin, simulasi data menggunakan software Gate Cycle, integrasi PI dengan Python serta pembuatan model program kecerdasan buatan berikut dengan analisa gap heatrate berbasis fuzzy logic. D-TOP akan memberikan rekomendasi nilai pada parameter operasi yang bersifat controllable di setiap perubahan produksi dan bahan bakar untuk mencapai turbin heat rate yang paling rendah. Selanjutnya apabila terdapat perbedaan nilai antara aktual terhadap rekomendasi maka D-TOP akan memberikan analisa penyebab ketidaksesuaian untuk ditindaklanjuti oleh tim operasi maupun tim pemeliharaan.