CÔNG TY CỔ PHẦN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG VIỆT NAM

Sơ lược về chuyển đổi số các nhà máy điện:

Chuyển đổi số (Digital Transformation) là hệ thống các giải pháp số hóa không chỉ cho phép các nhà máy nâng cao sản lượng và tối ưu hóa hệ thống mà còn là phương pháp mới phân tích dữ liệu tạo ra sự cạnh tranh cao hơn của doanh nghiệp [1].

Chuyển đổi số (DX) các nhà máy điện là thực hiện các giải pháp và ứng dụng số nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất và kinh doanh với các mục tiêu: nâng cao độ sẵn sàng và độ tin cậy của hệ thống thiết bị, cải thiện an toàn lao động, giảm suất hao nhiệt và tiêu thụ nhiên liệu, tối ưu hóa chi phí bảo dưỡng và sửa chữa (BDSC) và tăng tính chủ động, linh hoạt trong các phương án kinh doanh [1, 2].

Trong lĩnh vực nhà máy điện, các hãng lớn như GE, Siemens, Schneider, ABB, Emerson, Honeywell…đã đầu tư vào các dịch vụ DX và đang hình thành các tiêu chuẩn sản xuất, các dòng sản phẩm và các phương pháp đánh giá hiệu quả. Một trong những mô hình DX (hình 1) là kết nối cả 3 quá trình quan trọng là công nghệ, quản lý tài sản và con người [2].

Quá trình này chỉ có thể hình thành nếu kết nối được các hệ thống thu thập dữ liệu và điều khiển trong nhà máy. Các hệ thống điều khiển và thu thập số liệu phục vụ vận hành trong các nhà máy điện bao gồm: Hệ thống điều khiển phân tán-Distributed Control System (DCS), hệ thống điều khiển và thu thập dữ liệu-Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA), các bộ điều khiển logic-Programmable Logic Controller (PLC) và bộ điều khiển giao diện người-máy, Human Machine Interface (HMI). Các hệ thống DCS, SCADA, PLC hay HMI tạo ra một cấu trúc mạnh trong việc thu thập dữ liệu và điều khiển hệ thống và các thiết bị HTĐK.

Khai thác hiệu quả dữ liệu vận hành thiết bị của HTĐK là một thách thức không nhỏ do các dữ liệu là rất lớn và đa dạng, chẳng hạn bộ dữ liệu thông số vận hành của hầu hết các thiết bị sẽ bao gồm: nhiệt độ, độ rung, lưu lượng, áp suất, trạng thái đóng mở, độ mở, độ đóng, mức, tốc độ... Các bộ thông số này có khoảng trễ khác nhau từ mili giây, đến vài chục giây, dải đo thông số cũng khác nhau tùy thuộc vào loại thiết bị. Mặc dù việc lưu trữ, xử lý dữ liệu là một khó khăn lớn, nhưng lại rất cần thiết phục vụ theo dõi, giám sát và đánh giá tình trạng làm việc của thiết bị.

Các HTĐK thường làm việc liên tục trong thời gian dài, việc cập nhật các phần mềm và các thiết bị phần cứng đòi hỏi rất nhiều nỗ lực chuyên môn và chi phí lớn. Việc cập nhật, sửa lỗi hoặc vá lỗi là không thể tránh khỏi và tồn tại các rủi ro do dừng hệ thống để nâng cấp, thay thế phần cứng. Hình 2 thể hiện kết quả khảo sát 10 nhà máy điện trên toàn quốc, so sánh mức độ làm việc ổn định và đánh giá sơ bộ các HTĐK trong các nhà máy điện. 150 phiếu khảo sát thực hiện từ tháng 4 đến tháng 9 năm 2021 cho thấy: các HTĐK được đánh giá làm việc ổn định, tuy nhiên vẫn xuất hiện một số lỗi cần khắc phục (màu đỏ) trên cả DCS, SCADA, PLC và HMI. Nhu cầu nâng cấp hệ thống DCS là cao nhất so với các hệ thống khác, nhu cầu thay thế loại HMI mới hơn là lớn nhất trong các hệ thống còn lại.

Trong quá trình vận hành, các nhà máy thường trang bị mới các phần cứng và phần mềm riêng được lựa chọn đáp ứng các mục tiêu khác nhau của doanh nghiệp nhưng cần phải kết hợp với nhau và kết hợp tốt với các HTĐK hiện hữu. Kết nối đồng bộ và thống nhất dữ liệu cũng là một thách thức lớn.

Trong quá trình xem xét các chương trình DX, cấu trúc của hệ thống DX sẽ như thế nào và giao diện giữa các hệ thống công nghệ thông tin (IT) và công nghệ vận hành sản xuất (OT) sẽ như thế nào, bảo mật dữ liệu trong lưu trữ và lựa chọn giao thức truyền thông đều là các khó khăn phải xem xét.

Việc kết nối các nhà máy điện (nhiệt điện khí, than, năng lượng tái tạo…) trong một nhóm phát điện về một trung tâm dữ liệu để kiểm soát, phân tích, đánh giá và dự báo chưa bao giờ được xem xét một cách đầy đủ. Các bộ dữ liệu vận hành tương tác với các bộ dữ liệu về kế hoạch bảo dưỡng sửa chữa và kết nối với hệ thống báo cáo kinh doanh (ERP) vẫn là điều rất khó khăn, chưa thể hình thành cấu trúc rõ ràng.

Với sự hình thành của DX và các công nghệ DX, kết nối các nhà máy điện hay cụ thể hơn là dữ liệu của các HTĐK là một giải pháp kinh tế, giảm chi phí thay thế, nâng cấp các HTĐK, khai thác tối đa dữ liệu thu thập được, qua đó ngăn ngừa hỏng hóc/sự cố thiết bị, nâng cao hiệu quả lập và thực hiện kế hoạch sản xuất kinh doanh.

Kết nối hệ thống điều khiển nhà máy:

Các HTĐK công nghiệp phát triển từ những năm 1970s, mang lại hiệu quả to lớn cho các ngành sản xuất. Trải qua quá trình nâng cấp và cập nhật các công nghệ, các hệ thống đạt đến mức độ phức tạp cao và tạo thành một ngành dịch vụ riêng về điều khiển, tự động hóa và tích hợp hệ thống. Có thể phân biệt các hệ thống điều khiển với các đặc điểm cơ bản như sau:

DCS là hệ thống điều khiển phân tán có lịch sử phát triển từ năm 1975. Đến nay DCS đã phát triển đến thế hệ thứ 5 và được ứng dụng trong hầu hết các nhà máy có quy trình sản xuất phức tạp. Tên gọi của hệ thống điều khiển thể hiện các đặc điểm cơ bản của DCS là điều khiển phân tán nhiều hệ thống và thiết bị, bao gồm nhiều các vòng lặp (closed loop) và chức năng điều khiển đa tầng, do đó DCS có khả năng vận hành với độ tin cậy cao.

SCADA là HTĐK thu thập dữ liệu và điều khiển giám sát các hệ thống diện rộng nhờ các RTU (Remote Terminal Unit), ví dụ hệ thống điện, các đường ống dẫn dầu/khí, hệ thống cấp nước... So với các hệ thống điều khiển cục bộ hoặc DCS, SCADA có đặc điểm cơ bản là tích hợp nhiều loại thiết bị điều khiển, vòng lặp mở, phần mềm mở và máy chủ điều khiển tập trung.

PLC là thiết bị điều khiển trên nguyên tắc relay-logic, điều khiển cục bộ áp dụng cho các hệ thống nhỏ. PLC được sử dụng rất phổ biến do độ tin cậy và tốc độ xử lý. PLC có thời gian đáp ứng rất nhanh, thời gian từ 60ms-150ms, giá trị trung bình đặt khoảng 100ms, nhanh nhất trong các hệ thống điều khiển và được ứng dụng kết hợp với các HTĐK DCS và SCADA.

Mục tiêu của các công nghệ DX là khai thác tối đa dữ liệu vận hành thiết bị, qua đó tối ưu hóa các quá trình sản xuất. Toàn bộ dữ liệu vận hành được các HTĐK thu thập sẽ kết nối và xử lý trên một nền tảng công nghệ gọi là IIoT (Industrial Internet of Things). Thuật ngữ IIoT là công nghệ IoT phục vụ công nghiệp, đòi hỏi tiêu chuẩn cao hơn về kết nối và truyền dữ liệu, độ trễ, dung lượng, an toàn bảo mật. Nếu tìm hiểu về IoT có thể tìm được nhiều mô tả rất phức tạp hoặc bị so sánh đơn giản hóa như là các đồ vật thông minh: tivi thông minh, máy giặt thông minh, bếp thông minh… Nhưng chuẩn xác nhất, các thiết bị IoT là các thiết bị cho phép thu thập các thông số làm việc của một cơ cấu hay bộ phận, không can thiệp vào môi trường mà nó kiểm soát và xử lý thông tin, truyền thông tin hiện thị có ích nhất. Ví dụ điển hình của IoT là đồng hồ thông minh thu thập các thông số của cơ thể hoặc camera thông minh phát hiện các chuyển động.

IIoT kết nối thiết bị để thu thập các thông số làm việc của thiết bị công nghiệp và thống nhất định dạng dữ liệu để truyền tải lên Internet. Các thông số vận hành thiết bị rất đa dạng. Các thiết bị trong công nghiệp bao gồm: các loại van, các loại động cơ, các loại bơm, các tấm chắn, các bộ đo mức, các thiết bị đo lưu lượng, thiết bị đo môi trường… Các thông số của thiết bị cũng bao gồm nhiều loại: nhiệt độ, độ rung, lưu lượng, áp suất, trạng thái đóng mở, vị trí, độ mở/độ đóng của tấm chắn, mức, tốc độ…. Các bộ thông số này có khoảng trễ khác nhau từ mili giây, giây hoặc phút.., ví dụ các thiết bị vận hành và điều khiển của DCS có thời gian đáp ứng và hiển thị lên đến 1s (1 giây), SCADA có thời gian đáp ứng và hiển thị khoảng 1/4s (250 mili giây). Thiết bị sử dụng thời gian đáp ứng nhanh nhất hiện nay là thiết bị đo góc pha (Phasor Measurement Unit-PMU) có thời gian đáp ứng đến 1ms (1 mili giây). Thời gian đáp ứng càng nhỏ, dung lượng xử lý tín hiệu càng lớn.

Hình 3 mô tả công nghệ IIoT trong đó bao gồm: giao tiếp/truyền thông với các thiết bị đo (sensor), tổng hợp các dữ liệu từ nhiều định dạng (I/O), xử lý dữ liệu tại chỗ (Edge Computing), bảo mật dữ liệu, truyền dữ liệu lên lưu trữ đám mây. Trong đó công nghệ Edge Computing là một trong những mấu chốt của giải pháp IIoT. Edge Computing gồm các Edge controller or Edge Device cho phép phân tích dữ liệu tại hệ thống máy/thiết bị hoặc xử lý dữ liệu giảm vấn đề Big Data bằng cách phương pháp data streaming, data fussion… sau đó mới truyền dữ liệu lên trung tâm “Cloud”.

Như vậy công nghệ IIoT không can thiệp vào các HTĐK, chỉ đơn giản “lấy” dữ liệu từ các HTĐK. Hiểu biết rõ ràng hơn về công năng và tác dụng của công nghệ này đòi hỏi có thêm trải nghiệm thực tế. Kết quả 150 phiếu khảo sát thực hiện từ tháng 4 đến tháng 9 năm 2021 cho thấy các công nghệ DX được đội ngũ sản xuất trực tiếp tại hầu hết các nhà máy điện quan tâm và cần được tư vấn thêm đặc tính của từng loại công nghệ (Hình 4). Qua đó có thể xác định rõ tính chất phù hợp và yêu cầu kỹ thuật vận hành.

Nếu kết hợp với các HTĐK, sẽ tạo ra một hệ thống là DCS+IIoT, SCADA+IIoT hoặc PLC+IIoT. Hiện nay các hãng sản xuất PLC đã bắt tay vào sản xuất các hệ thống PLC+IIoT như WAGO, Emerson, UniCloud, CODESYS… Một số các ứng dụng đã được triển khai và cho thấy hiệu quả đáng kể, tuy nhiên cũng cần lưu ý là các thiết bị này có tên rất không đồng nhất như: Edge gate, Edge Controller, Edge Computer, Cloud PLC hay chỉ là Ethernet I/O. Do vậy cần thiết phải yêu cầu đưa một cấu trúc IIoT phù hợp trước khi quyết định lựa chọn giải pháp Edge Computing.

Tương tự như vậy SCADA+IIoT cũng sẽ mang lại lợi ích lớn trong việc bảo vệ các thiết bị hiệu quả hơn khi sử dụng nhiều mức cảnh báo, hệ thống liên lạc tức thời trên cơ sở các thiết bị cảm biến thu thập thông số phức tạp hơn. Ngoài ra, các thống kê cho thấy hệ thống SCADA bị tấn công mạng nhiều nhất trong các HTĐK [4]. Các đánh giá và phân tích các hình thức, mục tiêu và hậu quả của tấn công mạng giúp đưa ra các yêu cầu tiêu chuẩn sản xuất thiết bị IIoT và các chuẩn giao thức phù hợp giúp cho hệ thống SCADA+IIoT an toàn hơn, hiệu quả hơn.

DCS có thể tạo thành một hệ thống DCS+IIoT trong đó các mục tiêu về nâng cao độ tin cậy và độ sẵn sàng của hệ thống thiết bị có thể đạt được một cách hiệu quả. Thời gian hỏng hóc của thiết bị được kiểm soát và giảm thiểu một cách đáng kể thông qua phương pháp bảo dưỡng sửa chữa trên cơ sở đo lường và phân tích thông số vận hành (Predictive Maitenance-PdM). Đây là phương pháp BDSC hiện đại và hiệu quả nhất mà các nhà sản xuất thiết bị lớn đều đang tích cực phát triển. Thực tế, các thiết bị quan trọng của nhà máy điện hiện nay đều trang bị nhiều cảm biến thông số vận hành, các thiết bị này đều có thể được lắp thêm cảm biến đo đạc tín hiệu và kéo về các tủ I/O, các tủ giám sát tín hiệu và hiển thị trên DCS. DCS+IIoT sẽ hoàn thiện hơn nữa hệ thống dữ liệu giám sát. Đồng thời, các phần mềm bên thứ ba (third party) có thể đánh giá và phân tích PdM giúp xác định chính xác tình trạng thiết bị, tuổi thọ vận hành, thời điểm cần dừng máy thay thế vật tư.

Những đánh giá tiếp theo:

Kết nối trong chuyển đổi số các hệ thống điều khiển nhà máy điện là sử dụng công nghệ IIoT kết hợp với các hệ thống DCS, SCADA hoặc PLC. Công nghệ IIoT không can thiệp vào HTĐK mà thu thập dữ liệu, xử lý và truyền dẫn số liệu lên các máy chủ để cho phép đánh giá, phân tích hoặc áp dụng các phương pháp lập kế hoạch BDSC như Predictive Maitenance-PdM.

Tiêu chuẩn cho công nghệ IIoT đang được hoàn thiện. Các thiết bị có tên gần giống nhau: Edge gate, Edge Controller, Edge Computer, Cloud PLC, Ethernet I/O. Áp dụng IIoT đồng nghĩa với việc trang bị hệ thống thu thập dữ liệu hiện đại, thống nhất các giao thức truyền thông, tăng cường hệ thống bảo mật.

Như kết quả khảo sát cho thấy, cần có các trải nghiệm thực tế với các thiết bị công nghệ IIoT. Hợp tác với các hãng công nghệ và tiến hành các dự án thử nghiệm có thể là một giải pháp để tiếp cận nhằm đánh giá chính xác hơn hiệu quả trong thực tế sản xuất./.

1. Control Engineering-Digital Transformation & System Integration, May&August, 2021.

2. Honeywell Connected Plant, Smart Operations, Rajeev Goyal, 2018.

3. Control Engineering-PLC, April, 2021.

4. Architecture and Security of SCADA systems: A Review. Geeta Yada, IIT Delhi, India, January 2020.

5. IIoT-ARAS: IIoT/ICS Automated Risk Assessment System for Prediction and Prevention, Bassam Zahran et al, Virtual Event, USA, April 2021.

6. Edge Intelligence for Data handling and Predictive maintenance in IIoT. Taimur Hafeez et al, IEEE Access, DOI 10.1109, 2021.

7. Giải pháp và ứng dụng trong chuyển đổi số các nhà máy điện. Văn Xuân Anh, tháng 12 năm 2021. Năng lượng Việt Nam: https://nangluongvietnam.vn/

#Nguồn: nangluongvietnam.vn