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中國(guó)華電集團(tuán)有限公司甘肅公司檢修維護(hù)中心 甘肅 嘉峪關(guān) 735100

1 引言

風(fēng)電機(jī)組一般地處偏遠(yuǎn)、環(huán)境惡劣,就成本分析而言,其運(yùn)行、維護(hù)的成本較高,且缺乏大量的專(zhuān)業(yè)技術(shù)人才,故障診斷與檢出率低下,無(wú)法保證風(fēng)電機(jī)組的可靠性、穩(wěn)定性。此外,風(fēng)機(jī)一旦出現(xiàn)主系統(tǒng)故障,往往維修周期長(zhǎng)、成本高、直接經(jīng)濟(jì)損失較大,因此,建立基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)電設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)是當(dāng)前的重要課題,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用能夠提升風(fēng)電機(jī)組的監(jiān)控與管理水平,降低運(yùn)維成本,增加企業(yè)效益。

2 基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)電設(shè)備遠(yuǎn)程故障監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)研究現(xiàn)狀

在風(fēng)電監(jiān)測(cè)與診斷領(lǐng)域,我國(guó)起步較晚,缺乏監(jiān)測(cè)的核心技術(shù)和相應(yīng)的有效控制措施。另外,對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集嚴(yán)重缺乏,未能形成豐富的數(shù)據(jù)庫(kù)資料。忽視了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的重要性,同類(lèi)問(wèn)題的反復(fù)出現(xiàn),未能得到有效解決。多信號(hào)的綜合診斷未得到重視。近年來(lái),隨著大數(shù)據(jù)服務(wù)的建立和發(fā)展,推動(dòng)了風(fēng)電設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷的技術(shù)進(jìn)步。通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)在線數(shù)據(jù)的收集比較,借助人工智能與技術(shù)專(zhuān)家的分析,大數(shù)據(jù)功能應(yīng)用的作用在風(fēng)電設(shè)備中起到越來(lái)越重要的作用,已經(jīng)幫助用戶(hù)實(shí)現(xiàn)了風(fēng)電設(shè)備的運(yùn)行優(yōu)化,降低了故障率,風(fēng)機(jī)利用小時(shí)數(shù)穩(wěn)步上升。

3 基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)電設(shè)備遠(yuǎn)程故障監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)關(guān)鍵與難點(diǎn)

大數(shù)據(jù)風(fēng)電設(shè)備遠(yuǎn)程故障監(jiān)測(cè)的目標(biāo)：

(1)先進(jìn)性、成熟性和實(shí)用性。采用當(dāng)今成熟并具有良好發(fā)展前景的新技術(shù),使各子系統(tǒng)在較長(zhǎng)的生命周期內(nèi),保持技術(shù)先進(jìn)和安全穩(wěn)定。設(shè)計(jì)既能滿(mǎn)足風(fēng)場(chǎng)的需要,又能適應(yīng)未來(lái)的發(fā)展需求。

(2)可靠性。高效穩(wěn)定的設(shè)備在線監(jiān)測(cè)及故障預(yù)警平臺(tái),能提供全年365天、全天24小時(shí)的連續(xù)運(yùn)行。

(3)可操作性。先進(jìn)且易于使用的圖形人機(jī)界面功能,提供信息共享與交流、信息資源查詢(xún)與檢索等有效工具。

(4)高效率性。關(guān)注各子系統(tǒng)及相關(guān)系統(tǒng)的信息共享,提高系統(tǒng)的整體運(yùn)行效率。

(5)實(shí)時(shí)性。系統(tǒng)反應(yīng)快速,充分滿(mǎn)足風(fēng)場(chǎng)對(duì)實(shí)時(shí)性的需求。

(6)完整性。設(shè)計(jì)將通過(guò)良好的集成和完善的配置,提供系統(tǒng)整體運(yùn)作層面的信息和功能的完整性。

(7)安全性。通過(guò)在系統(tǒng)部署相關(guān)的安全措施、以有效地確保系統(tǒng)各個(gè)層次安全。

風(fēng)電設(shè)備遠(yuǎn)程故障監(jiān)測(cè)與診斷的大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要有以下幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)與難點(diǎn)：

一是根據(jù)生產(chǎn)實(shí)踐,優(yōu)化基于大數(shù)據(jù)分析的置信度逼近理論,使理論與實(shí)踐能夠緊密結(jié)合;二是模型建立初期,可能出現(xiàn)由于數(shù)據(jù)量不足引發(fā)的誤報(bào)警問(wèn)題。根據(jù)運(yùn)行數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化設(shè)備動(dòng)態(tài)模型,使監(jiān)測(cè)模型趨于完善;三是基于現(xiàn)有的模式識(shí)別技術(shù),探索準(zhǔn)確判斷設(shè)備當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)的方法;四是大數(shù)據(jù)本身具有不精確性,可能存在一些誤報(bào)警問(wèn)題,研究如何有效解決誤報(bào)警現(xiàn)象,使系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)精確早期預(yù)警;五是風(fēng)場(chǎng)本身具有大量的故障記錄及數(shù)據(jù),分析現(xiàn)有信息,研究如何建立有關(guān)設(shè)備的故障知識(shí)庫(kù),初步實(shí)現(xiàn)故障自診斷功能。

4 基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)電設(shè)備遠(yuǎn)程故障監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)研究成果

風(fēng)機(jī)遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)及時(shí)掌握機(jī)組運(yùn)行狀態(tài),對(duì)設(shè)備性能下降進(jìn)行預(yù)測(cè),在故障發(fā)生之前進(jìn)行預(yù)警,為故障處理爭(zhēng)取時(shí)間,從而降低機(jī)組事故發(fā)生率,降低維修費(fèi)用,減少維修時(shí)間,提高機(jī)組運(yùn)行效率和可靠性,并為檢修人員提供指導(dǎo)。

(1)提高各風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組所有監(jiān)測(cè)、檢測(cè)設(shè)施的利用率和利用價(jià)值,充分利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)收集風(fēng)電群內(nèi)所有風(fēng)機(jī)的大數(shù)據(jù),為統(tǒng)計(jì)分析做基礎(chǔ)。

(2)成立風(fēng)機(jī)大數(shù)據(jù)處理中心,配置先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理硬件和軟件設(shè)備,從海量數(shù)據(jù)中篩選有價(jià)值的數(shù)據(jù),為開(kāi)展各種類(lèi)型風(fēng)機(jī)模型研究提供資源。

(3)利用典型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障數(shù)據(jù),建立故障典型模型,利用計(jì)算機(jī)超級(jí)計(jì)算能力,通過(guò)與風(fēng)機(jī)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)對(duì)比,預(yù)判風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障。

(4)編制相關(guān)監(jiān)測(cè)及分析軟件,綜合各項(xiàng)數(shù)據(jù)滾動(dòng)預(yù)測(cè)故障未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì),給出故障的具體處理建議,幫助用戶(hù)優(yōu)化風(fēng)機(jī)維護(hù)檢修工作。

(5)建立健全風(fēng)力發(fā)電機(jī)組集約型管理模式,降低風(fēng)機(jī)運(yùn)維成本,提高機(jī)組運(yùn)行可靠性,通過(guò)全采樣技術(shù)以彌補(bǔ)傳統(tǒng)風(fēng)機(jī)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)于完全非穩(wěn)態(tài)設(shè)備監(jiān)測(cè)的不足。目標(biāo)確定主要依據(jù)風(fēng)電行業(yè)的發(fā)展、風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行環(huán)境、風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行管理及檢維護(hù)費(fèi)用以及傳統(tǒng)的風(fēng)電在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的不足等多方面因素綜合考慮。

(6)提高設(shè)備監(jiān)測(cè)水平和診斷能力,實(shí)施優(yōu)化檢修策略,避免設(shè)備過(guò)修或欠修,降低檢修維護(hù)成本,提高管理水平。保證機(jī)組安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)、環(huán)保運(yùn)行。5結(jié)語(yǔ)

基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)電遠(yuǎn)程故障診斷分析平臺(tái),利用系統(tǒng)內(nèi)智能數(shù)據(jù)報(bào)警策略準(zhǔn)確篩選機(jī)組異常,借助于人工智能分析診斷系統(tǒng)和遠(yuǎn)程專(zhuān)家的綜合分析評(píng)價(jià),滾動(dòng)預(yù)測(cè)故障未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì),幫助用戶(hù)優(yōu)化風(fēng)機(jī)維護(hù)檢修工作,減少停機(jī)損失,降低維護(hù)成本,提高風(fēng)機(jī)利用率。基于大數(shù)據(jù)的研究不僅可以服務(wù)于風(fēng)電場(chǎng)遠(yuǎn)程故障診斷,未來(lái)以先進(jìn)的技術(shù)手段和完備的產(chǎn)品設(shè)施可以為火電等其他發(fā)電集團(tuán)遠(yuǎn)程故障診斷提供良好借鑒,為智能電廠建設(shè)開(kāi)辟了新的路徑。