Graphite Energy 利用时间序列数据推动工业脱碳工作

作者：Jason Myers / 产品, 用例, 开发者
2022 年 2 月 15 日

工业供热脱碳的一个主要挑战是将可再生能源的可变性转化为工艺工厂所需的可靠性。太阳能电池板仅在阳光充足时发电，风力涡轮机仅在有风时发电。然而，工业对能源有持续且持久的需求。总部位于澳大利亚的 Graphite Energy 认识到这种脱节，并着手为此创建解决方案。

该公司开发了其热能存储 (TES) 系统，以帮助平衡来自可再生能源的能源分配。通过提高可再生能源的可用性，TES 装置帮助制造商减少对化石燃料的依赖并加速工业脱碳。

TES 装置为工业流程产生热量或蒸汽，并在这样做时，将可再生能源生产的可用性与工厂车间对该能源的工业需求脱钩。

TES 装置高度仪器化，几乎记录所有内容。每个设备收集数百个数据序列，每天约 100 万个数据点。数据收集在每个设备本地和云端进行，并存储在时间序列平台 InfluxDB Cloud 中。他们依赖一系列基于云和边缘计算的分析，并在使用 Web 仪表板的实时可视化中呈现。

这种数据收集和分析对于 Graphite Energy 至关重要。其数据驱动的方法实现了对现场设备的远程可观测性，并推动了效率和优化工作。Graphite Energy 当前的数据管理解决方案以 Node-RED 工作流程为中心。在基本层面上，Graphite Energy 使用 Smartsheet 抓取配置信息，使用 Node-RED 从 TES 设备收集数据，使用各种工具（例如 Python、C#）工程化和处理这些数据，然后将其存储在 InfluxDB 中。

一旦数据进入 InfluxDB，Graphite Energy 的工程师就会使用 Flux 查询和转换这些数据，以馈送其数字孪生功能。Flux 允许他们查询、组合和转换数据，使其更有用。

数字孪生是 Graphite Energy 时间序列数据管理流程的最终结果和最终产品。他们使用这些数据创建 TES 装置的实时数字模型，该模型的准确度在实际机器性能的 5% 左右。数字孪生允许 Graphite Energy 在时间上前后滚动以跟踪设备性能，使其成为其生产优化预测工具包的强大组成部分。

凭借连接的 TES 设备、数据驱动的洞察力和数字孪生，Graphite Energy 在工业脱碳方面取得了重大进展，并为更有效地利用可再生能源铺平了道路。

要了解有关此用例的更多信息，请阅读完整的案例研究。有关 InfluxDB 在工业和物联网环境中的功能和应用的更多信息，请查看 InfluxData 物联网产品管理总监 Brian Gilmore 的这篇博文。