Digital Twins of hydroelectric generating units: AI insight from sensor data combined with physics-based simulation

水力发电机组的运行不断发展，需要更好的状态监测和发电设备的精确建模。尽管水电机组过去是过度设计的，并在基本负荷条件下连续运行，但今天的新机组和翻新机组的设计具有严格的性能和运行制度要求。值得注意的是，它们依赖于电力调节，以将更多的间歇性风能和太阳能整合到电网中，并且必须经历频繁的启动和停止。所有这一切的后果是更大的单位，这可能导致故障和生产力的损失的压力。因此，更好地监控设备并预测其行为和结果至关重要。蒙特利尔理工学院、魁北克水电公司和Maya HTT将共同开发工具，以构建水电机组的数字孪生模型。这种数字孪生模型将通过人工智能将联合收割机实时传感器数据与基于物理的建模相结合，以实现水电机组的实时模拟。它将允许预测故障，优化维护计划，并模拟设备的使用和磨损情况。为此，一个由10多名高素质人员组成的小组将使用物理信息神经网络和适当的广义分解来开发学术模型系统的降阶模型，展示与Hydro魁北克设备相同的物理特性，并将其纳入Maya HTT的软件解决方案。这种渐进的方法将使我们能够克服将联合收割机实验测量和物理建模与人工智能相结合所需的相同挑战，为真实的工业设备开发数字双胞胎。(cr)#（lf）Le fonctionnement des unités de production hydroélectriques évolue，créant le besoin d'une meilleure surveillance de acquisition de acquisition état et d'une modélisation précise des éequipements de production électrique.尽管水电机组的尺寸和功能都很大，但在基础充电条件下，今年的新机组和改造机组的性能和运行制度都有严格的要求。这些工具主要用于调节电力供应，包括电网中的综合能源和电力供应，以及电力供应和电力供应。La conséquence de tout cela is une augmentation des constraintes sur les unités，ce qui peut entrainner des pannes imprésabbles et une perte de productivité.他必须对设备进行更好的监督，并对他的行为进行监督。Polytechnique Montréal，Hydro-Québec et Maya HTT travailleront ensemble pour décessaires per les outils nécessaires pour la réalisation de jumeaux numériques d'une unité de production hydroélectrique. Un tel jumeau numérique combinera des données de captured avec une modélisation basée sur la physique grâce à l'intelligence artificiele pour réaliser la simulation en temps réel d'une unité hydroélectrique. Il permettra de prévoir les pannes，d'optimiser les calendriers de maintenance et de simuler des scénarios d'utilisation et d'usure des equipements.最后，一个具有10人以上资格的人员小组利用基于物理学的神经元网络（物理学信息神经网络）和一般分解（适当的一般分解），以实现经验性蒙太奇学术模式的改进，其中包括魁北克水电公司的设备。L'équipe incorporera ces techniques de modélisation dans la solution logicielle de Maya HTT.这是一项进步，我们可以通过将实验测量与人工智能相结合来改进体质，从而为真正的工业设备提供数字上的支持。

The operation of hydroelectric generating units is evolving, creating the need for better condition monitoring and accurate modeling of the power-generating equipment. Whereas hydro units used to be overdesigned and continuously operated at baseload conditions, today's new units and refurbished ones are designed with stringent performance and operational regime requirements. Notably, they are relied upon for power regulation to integrate more intermittent wind and solar energy in the grid and must undergo frequent starts and stops. The consequence of all this is greater stresses on the units, which can lead to failures and loss of productivity. It is thus essential to better monitor the equipment and predict its behaviour and outcome.Polytechnique Montreal, Hydro Quebec and Maya HTT will work together to develop the tools to build the Digital Twin of a hydro unit. Such a digital twin will combine live sensor data with physics-based modeling through artificial intelligence to achieve real-time simulation of a hydro unit. It will allow predicting failures, optimising maintenance schedules, and simulate scenarios of usage and wear of the equipment.To this end, a group of more than 10 highly qualified personnel will use Physics-Informed Neural Networks and Proper Generalized Decomposition to develop reduced-order models of academic model systems exhibiting some of the same physics as Hydro Quebec's equipment and incorporate them in Maya HTT's software solution. This gradual approach will enable us to overcome the same challenges required to combine experimental measurements and physical modeling with artificial intelligence to develop digital twins for real industrial equipment.#(cr)#(lf)Le fonctionnement des unités de production hydroélectriques évolue, créant le besoin d'une meilleure surveillance de leur état et d'une modélisation précise des équipements de production électrique. Alors que les unités hydroélectriques étaient surdimensionnées et fonctionnaient en continu dans des conditions de charge de base, les nouvelles unités et les unités rénovées d'aujourd'hui sont conçues avec des exigences strictes en matière de performances et de régime opérationnel. Elles sont notamment utilisées pour la régulation de puissance afin d'intégrer plus d'énergie éolienne et solaire intermittente dans le réseau et doivent subir des démarrages et des arrêts fréquents. La conséquence de tout cela est une augmentation des contraintes sur les unités, ce qui peut entraîner des pannes imprévisibles et une perte de productivité. Il est donc essentiel de mieux surveiller l'équipement et de prévoir son comportement. Polytechnique Montréal, Hydro-Québec et Maya HTT travailleront ensemble pour développer les outils nécessaires pour la réalisation de jumeaux numériques d'une unité de production hydroélectrique. Un tel jumeau numérique combinera des données de capteurs avec une modélisation basée sur la physique grâce à l'intelligence artificielle pour réaliser la simulation en temps réel d'une unité hydroélectrique. Il permettra de prévoir les pannes, d'optimiser les calendriers de maintenance et de simuler des scénarios d'utilisation et d'usure des équipements. À cette fin, un groupe de personnel hautement qualifié de plus de 10 personnes utilisera les réseaux de neurones basés sur la physique (physics-informed neural networks) et la décomposition généralisée (proper generalised decomposition) pour développer des modèles d'ordre réduit de montages expérimentaux académiques présentant une partie de la même physique que les équipements d'Hydro-Québec. L'équipe incorporera ces techniques de modélisation dans la solution logicielle de Maya HTT. Cette approche progressive nous permettra de relever les mêmes défis que celui de combiner mesures expérimentales et modélisation physique avec intelligence artificielle pour développer des jumeaux numériques pour de vrais équipements industriels.