文 | 何灝

風(fēng)能在我國能源結(jié)構(gòu)中地位日趨重要，逐步成為火電、水電后第三大常規(guī)能源。風(fēng)力發(fā)電機(jī)組通常服役于惡劣環(huán)境中，風(fēng)速風(fēng)向的隨機(jī)性、間歇性以及環(huán)境溫度變化等不確定因素，使機(jī)組各部件處于交變載荷下，部件易老化、損壞。

為保障風(fēng)電機(jī)組安全穩(wěn)定運行，業(yè)主通常采用定檢、巡檢等被動式維護(hù)，然而該方式針對性差、效率低，造成人力物力資源浪費，并且運行隱患也難及時發(fā)現(xiàn)。每年機(jī)組齒輪箱、葉片等大部件損壞事故屢見不鮮。隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)發(fā)展，風(fēng)電行業(yè)衍生出了CMS、SCADA、集中監(jiān)控、大數(shù)據(jù)平臺等產(chǎn)品，它們在一定程度上彌補(bǔ)了現(xiàn)場人員專業(yè)技術(shù)不足、事故發(fā)生太過突然的問題。其中CMS利用成熟的振動分析技術(shù)對機(jī)組傳動鏈進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測，但原始數(shù)據(jù)過大難以保存并且缺乏機(jī)組主控數(shù)據(jù)支撐，預(yù)警范圍有限；SCADA主要作用是將風(fēng)電場機(jī)組主控信息顯示并提供遠(yuǎn)程操作功能，傳統(tǒng)的SCADA系統(tǒng)內(nèi)缺乏基于機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)來預(yù)測機(jī)組故障；風(fēng)電遠(yuǎn)程集中監(jiān)控系統(tǒng)即實行風(fēng)電場區(qū)域化集中控制，提高運行管理水平和勞動生產(chǎn)率，然而由于缺乏海量數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)，難以滿足精準(zhǔn)的故障預(yù)判要求；大數(shù)據(jù)平臺解決了集控中心對海量數(shù)據(jù)采集存儲瓶頸，數(shù)據(jù)傳輸速率可達(dá)千萬點/秒，基于云計算的系統(tǒng)架構(gòu)將PB級數(shù)據(jù)查詢分析時間等級控制在系統(tǒng)實用要求范圍內(nèi)，然而由于風(fēng)電機(jī)組型號和運行時間的差異，風(fēng)電企業(yè)回傳的信息格式多樣，目前很難設(shè)計通用型風(fēng)電大數(shù)據(jù)平臺，另外現(xiàn)場運行管理數(shù)字化程度低也影響平臺實用效果。

針對上述問題，本文提出一種風(fēng)電場風(fēng)力發(fā)電機(jī)組運行異常監(jiān)測系統(tǒng)，可以在不增加機(jī)組傳感器和前置機(jī)的情況下，實現(xiàn)秒級數(shù)據(jù)和毫秒級數(shù)據(jù)采集，并通過數(shù)據(jù)挖掘，辨識不同風(fēng)力發(fā)電機(jī)組自身特性，建立自適應(yīng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組工況變化的、精細(xì)的機(jī)組運行狀態(tài)特征模型，進(jìn)行機(jī)組異常報警。

系統(tǒng)架構(gòu)

風(fēng)電場風(fēng)力發(fā)電機(jī)組運行異常監(jiān)測系統(tǒng)架構(gòu)分為五層，即物理設(shè)備層、數(shù)據(jù)產(chǎn)生層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)應(yīng)用層，如圖1所示。其中物理設(shè)備層包括機(jī)組PLC、風(fēng)電場SCADA、氣象站、電網(wǎng)調(diào)度信息、CMS以及視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)產(chǎn)生層包括基于SCADA數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊以及基于PLC編程的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，后者可下載至原機(jī)組主控系統(tǒng)核心計算單元中；數(shù)據(jù)處理層是一臺高性能工作站，內(nèi)含數(shù)據(jù)預(yù)處理程序和指標(biāo)計算程序；數(shù)據(jù)存儲層是一臺數(shù)據(jù)服務(wù)器，用于存儲上層信息，并具有上傳至遠(yuǎn)程服務(wù)器的功能；數(shù)據(jù)應(yīng)用層包括大部件異常監(jiān)測和控制性能異常監(jiān)測；數(shù)據(jù)展示層包括監(jiān)測報警界面和信息圖表界面。

網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/h2>

圖1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組運行異常監(jiān)測系統(tǒng)架構(gòu)

圖2 是系統(tǒng)完整網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，其中?shù)據(jù)生成由場級PLC采集單元實現(xiàn)，數(shù)據(jù)采集需要一臺服務(wù)器，采集各機(jī)組PLC模塊信息以及場級PLC生成數(shù)據(jù)并存儲成文本文件；數(shù)據(jù)預(yù)處理服務(wù)器讀取采集服務(wù)器文件并按照規(guī)范進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清理、集成、規(guī)約和變換等工作，最后將處理完的數(shù)據(jù)以文本形式存儲到文件夾中，每天每臺機(jī)組運行數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后形成一個文件；數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)器則對這些文件進(jìn)行讀取，利用核心算法模塊進(jìn)行計算，得到支持系統(tǒng)各項異常監(jiān)測和評估的指標(biāo)或特征量，并將結(jié)果存儲到數(shù)據(jù)庫服務(wù)器中。監(jiān)控電腦中安裝C/S客戶端訪問數(shù)據(jù)庫服務(wù)器并實現(xiàn)異常預(yù)警、評價結(jié)果展示以及輔助功能。數(shù)據(jù)庫服務(wù)器又通過專網(wǎng)將數(shù)據(jù)上傳至集中管理平臺，支撐上層應(yīng)用開發(fā)。該拓?fù)鋬?yōu)點是各功能資源充足，系統(tǒng)性能好，未來系統(tǒng)軟硬件擴(kuò)展空間大；缺點是成本高。因此在實際應(yīng)用中，系統(tǒng)拓?fù)淇刹捎脠D3方式。該方案成本適中，性能風(fēng)險小，由于將數(shù)據(jù)運算和存儲設(shè)備分離，也利于未來功能擴(kuò)展。另外，如有必要，可以在架構(gòu)中將數(shù)據(jù)運算存儲工作站拆分成數(shù)據(jù)預(yù)處理服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)器，在成本預(yù)算充足時，可以靈活地向方案一轉(zhuǎn)變。

圖2 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/p>

圖3 簡化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/p>

圖4 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)功能

系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)如圖4所示，首先通過以太網(wǎng)分別與風(fēng)電場各臺風(fēng)力發(fā)電機(jī)組連接，采集秒級數(shù)據(jù)和毫秒級數(shù)據(jù)并以文本文件形式存儲，其中秒級數(shù)據(jù)信息包括風(fēng)速、風(fēng)向、軸系轉(zhuǎn)速、溫度、振動、機(jī)組狀態(tài)、壓力、電網(wǎng)信息、電壓、電流、功率、電機(jī)轉(zhuǎn)矩、輔助機(jī)構(gòu)動作標(biāo)志、偏航調(diào)槳信息，

毫秒級數(shù)據(jù)包括機(jī)組狀態(tài)、風(fēng)速、風(fēng)向、偏航角、電機(jī)轉(zhuǎn)矩、變槳角度、電機(jī)轉(zhuǎn)速、網(wǎng)側(cè)功率、機(jī)側(cè)功率、葉輪轉(zhuǎn)速、機(jī)艙前后方向振動加速度、機(jī)艙左右方向振動加速度；接下來通過文件傳輸協(xié)議下載數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)文件進(jìn)行清洗、集成、變換、歸約的預(yù)處理后將結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫；然后用數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，并將全風(fēng)電場機(jī)組運行異常監(jiān)測結(jié)果以友好方式向客戶實時展示、報警，異常監(jiān)測包括塔筒異常、槳角異常、電機(jī)異常、轉(zhuǎn)矩異常、葉片異常、風(fēng)速異常、對風(fēng)異常、轉(zhuǎn)動異常、風(fēng)況特性、機(jī)組轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩曲線、功率槳角曲線、風(fēng)速槳角功率曲面等。

系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)流程參見圖5，對于秒級數(shù)據(jù)，首先進(jìn)行預(yù)處理得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，然后通過計算形成指標(biāo)數(shù)據(jù)，同時通過變換得到均值數(shù)據(jù)，最后將各運算結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫。而對于高頻數(shù)據(jù)，則利用濾波算法、FFT以及模式識別方法得到信號波動性和頻譜信息，并存入數(shù)據(jù)庫。隨后如圖6所示，數(shù)據(jù)庫用于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)展示和數(shù)據(jù)報表，其中數(shù)據(jù)挖掘重點在于數(shù)據(jù)異常監(jiān)測和軟件算法的設(shè)計與實現(xiàn)，數(shù)據(jù)展示則更注重人機(jī)友好界面的構(gòu)思，而數(shù)據(jù)報表是向客戶提供結(jié)果導(dǎo)出途徑，方便記錄、提交、發(fā)布。

圖5 內(nèi)數(shù)據(jù)流程

圖6 數(shù)據(jù)庫

圖7 系統(tǒng)界面

系統(tǒng)界面

界面設(shè)計上，進(jìn)入系統(tǒng)后首先是“登陸”和“幫助”兩個界面，其中后者展開后分別是“系統(tǒng)說明”“使用方法”“聯(lián)系方式”，前者展開是“運行異常預(yù)警系統(tǒng)”和“發(fā)電性能評估系統(tǒng)”兩個子界面，進(jìn)一步展開可參考圖7，包括運行報告導(dǎo)出和人員操作記錄單。

結(jié)語

本文提出了一種風(fēng)電場機(jī)組運行異常監(jiān)測系統(tǒng)，通過建立機(jī)組的運行狀態(tài)模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對風(fēng)電場不同風(fēng)電機(jī)組特性的自動辨識，輔助系統(tǒng)可以采集毫秒級和秒級數(shù)據(jù)，能夠?qū)ο到y(tǒng)進(jìn)行不同時間維度的異常預(yù)警，具有響應(yīng)速度快、模型精度高、預(yù)警準(zhǔn)確率高的特點，可有效避免機(jī)組重大故障損失，具有很好的應(yīng)用前景。

攝影：肖紅波