გიორგი გელაშვილი
დოქტორანტი, საქართველოს ტექნიკური უნივერსიტეტი
ანოტაცია
წარმოდგენილი მოდელის უპირატესობა, პირველ რიგში, მის ფუნქციურ და პრაქტიკულ მიდგომაში ვლინდება: მონაცემების მონიტორინგისთვის, დეტალური ანგარიშების თავმოყრისთვის და მონაცემთა ისტორიული ანალიზისთვის გათვალისწინებულია ქარხანაში უკვე არსებული Pxtrend სისტემა, ხოლო მონაცემების შეგროვებისა და მართვისთვის გამოიყენება SIEMENS PCS 7 რომელსაც უშუალოდ წვდომა აქვს დამონტაჟებულ მოწყობილობებთნ, ხოლო ვიზუალიზაციისთვის და მყისიერი მონაცემების ასახვისთვის გამოიყენება WINCC 9.1 , აღნიშნული პროგრამები სრულად თავსებადია და მარტივად ინტეგრირდება Excel-ის ბაზაზე შექმნილ ანალიტიკურ მოდელთან. ამ კომბინაციის საშუალებით შესაძლებელი ხდება კოშკიდან გამავალი ქარის სიჩქარის, ვიბრაციების, ტემპერატურისა და ტურბინის ოპერირებული საათების მონაცემების ეფექტური და გამჭვირვალე დამუშავება. შემოსული ინფორმაცია გარდაიქმნება სიგნალად და გადამუშავდება ზემოთ აღნიშნულ პლატფორმებზე, შემდგომ კი ხდება ამ ინფორმაციის კონვერტაცია ჩვენს მიერ შექმნილ Excel-ის მონიტორინგის დოკუმენტში. საბოლოოდ, აღნიშნულ მონაცემებს ვიღებთ ვიზუალურად აღსაქმელ სიგნალებად, რაც ტექნიკურ პერსონალს მისცემს საშუალებას დროულად მოახდინოს რეაგირება.
საკვანძო სიტყვები: განახლებადი ენერგია, ცემენტის ქარხანა, გამონაბოლქვის კოშკი, ვერტიკალური ღერძის მქონე ქარის ელექტროსადგური, მონიტორინგის სისტემა.
JEL: C87, O33, Q42
DOI: 10.52244/c2025.26
გამოყენებული ლიტერატურა
Tchakoua, P., Wamkeue, R., Ouhrouche, M., Slaoui‑Hasnaoui, F., Tameghe, T. A., & Ekemb, G. (2014). Wind Turbine Condition Monitoring: State-of-the-Art Review, New Trends, and Future Challenges. Energies, 7(4), 2595–2630. https://doi.org/10.3390/en7042595
Salvador‑Gutierrez, B., Sanchez‑Cortez, L., Hinojosa‑Manrique, M., Lozada‑Pedraza, A., Ninaquispe‑Soto, M., Montaño‑Pisfil, J., Gutiérrez‑Tirado, R., Chávez‑Sánchez, W., Romero‑Goytendia, L., Díaz‑Aliaga, J., & Vigo‑Roldán, A. (2025). Vertical‑axis wind turbines in emerging energy applications (1979–2025): Global trends and technological gaps revealed by a bibliometric analysis and review. Energies, 18(14), 3810. https://doi.org/10.3390/en18143810
Clavijo‑Camacho, J., Gomez‑Ruiz, G., Sanchez‑Herrera, R., & Magro, N. (2025). Remote Real‑Time Monitoring and Control of Small Wind Turbines Using Open‑Source Hardware and Software. Applied Sciences, 15(12), 6887. https://doi.org/10.3390/app15126887
Ali, S., Park, H., & Lee, D. (2025). Structural optimization of vertical axis wind turbine (VAWT): A multi-variable study for enhanced deflection and fatigue performance. Journal of Marine Science and Engineering, 13(1), 19. https://doi.org/10.3390/jmse13010019
Wang, W., Xue, Y., He, C., & Zhao, Y. (2022). Review of the typical damage and damage‑detection methods of large wind turbine blades. Energies, 15(15), 5672. https://doi.org/10.3390/en15155672
Turnbull, A., & Carroll, J. (2021). Cost benefit of implementing advanced monitoring and predictive maintenance strategies for offshore wind farms. Energies, 14(16), Article 4922. https://doi.org/10.3390/en14164922