唐亞波 梁家銘 龍 川 劉國俊 陳長鑫

（1.中國大唐集團有限公司重慶分公司新能源事業(yè)部 2.廣西大唐桂冠電力營銷有限公司3.重慶科源能源技術發(fā)展有限公司）

0 引言

風能作為一種清潔、可再生的能源形式，正逐漸成為全球能源轉型的重要組成部分。然而，隨著風電場規(guī)模的不斷擴大和運營維護需求的增加，傳統(tǒng)的巡檢方法面臨著效率低下、人力資源消耗大等問題。為了解決這一挑戰(zhàn)，風電場智能巡檢系統(tǒng)應運而生。智能巡檢系統(tǒng)的應用為風電場運營管理帶來了重要的價值，能夠及時發(fā)現(xiàn)和解決設備問題，保證風力發(fā)電機組的正常運行。此外，該系統(tǒng)還具有擴展性，可應用于其他領域的設備巡檢和維護。通過不斷改進和優(yōu)化，智能巡檢系統(tǒng)在提高風電場運營效率和降低成本方面具有廣闊的應用前景

1 案例分析

某公司致力于風電場智能巡檢系統(tǒng)的研發(fā)。設計了一套基于無人機和圖像處理技術的智能巡檢系統(tǒng)，用于提高風電場巡檢的效率和減少人工成本。具體系統(tǒng)運行流程如圖1所示：

圖1 風電場智能巡檢系統(tǒng)示意圖

該系統(tǒng)利用無人機進行航拍，獲取風電場各個風力發(fā)電機組的圖像數(shù)據(jù)。然后通過圖像處理與分析算法對這些圖像進行處理和分析，識別出潛在的異常情況，如設備損壞、螺栓松動等。將巡檢所得的數(shù)據(jù)實時傳輸至中控系統(tǒng)，并與歷史數(shù)據(jù)進行比對和分析。通過大數(shù)據(jù)分析和故障預警算法，系統(tǒng)能夠提前發(fā)現(xiàn)潛在的設備故障，實現(xiàn)預防性維護，降低風電場的停機時間和維修成本［1］。

2 風電場智能巡檢系統(tǒng)關鍵技術

2.1 無人機技術

無人機作為一種靈活、高效的空中平臺，可以快速準確地獲取風電場各個位置的信息。無人機配備高分辨率攝像頭和傳感器，可以進行全方位的監(jiān)測和采集數(shù)據(jù)。通過搭載的相機，無人機可以對風電場的風機葉片、塔筒、發(fā)電機等部件進行拍攝和錄像，實時傳輸至地面控制中心。具體運行流程如圖2所示。

圖2 無人機巡檢平臺內部設置圖

從熱點角度來看，無人機在風電場巡檢中具有靈活性和安全性。傳統(tǒng)巡檢需要人工爬升風機塔筒或借助起重機設備，存在一定的安全風險和工作限制。而無人機巡檢可以避免這些問題，飛行高度和路線可以根據(jù)需求調整，無需人員親自登塔，大大降低了人身傷害和事故風險。在內部設備設置方面，無人機配備紅外熱成像儀等先進傳感器，實現(xiàn)對風電場設備的熱態(tài)監(jiān)測與異常檢測。通過紅外熱成像技術，無人機可以檢測設備的溫度分布，及時發(fā)現(xiàn)異常熱點，如電纜接頭過熱、軸承故障等，提前預警并采取維修措施，避免更嚴重的設備損壞和停機時間。此外，無人機還配備激光雷達等傳感器，實現(xiàn)對風電場設備的三維建模與尺寸測量。通過激光雷達掃描，無人機可以獲取風機葉片的形狀、尺寸以及變形情況，并生成精確的三維模型，為設備維護和管理提供重要數(shù)據(jù)支持［2］。

2.2 圖像處理與分析算法

該技術是以無人機技術為基礎，通過對采集到的無人機圖像進行處理和分析，可以實現(xiàn)對風電場設備狀態(tài)的監(jiān)測和故障診斷。在圖像處理的初始階段，需要對采集到的圖像進行預處理，以提高后續(xù)分析算法的準確性和穩(wěn)定性。例如在闕值處理方面，其算法公式為：

式中，（x，y）為圖像坐標；if為灰度值；T為某個特定準則的闕值。

常用的預處理方法包括圖像去噪、圖像增強和圖像配準等。去噪操作可以消除由于傳感器噪聲或環(huán)境條件引起的圖像中的干擾信息。圖像增強則可提升圖像的對比度和清晰度，使得目標設備在圖像中更加明顯。而圖像配準則是將多個視角下的圖像進行校正，以保證后續(xù)分析的一致性。

在風電場智能巡檢系統(tǒng)中，一個重要任務是檢測和識別各類設備和部件，如風力發(fā)電機、葉片、塔筒等。針對這些目標，可以應用計算機視覺中的目標檢測與識別算法。常用的算法包括基于深度學習的目標檢測方法，如Faster R-CNN、YOLO 和SSD 等。這些算法能夠在圖像中準確地定位和識別出不同類型的設備，為后續(xù)的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷提供基礎。此外風電場設備可能存在各種缺陷，如裂紋、腐蝕和損傷等。通過圖像處理與分析算法，可以實現(xiàn)對這些缺陷進行檢測和分析。傳統(tǒng)的方法包括邊緣檢測、區(qū)域生長和形態(tài)學操作等，這些方法主要依賴于圖像的局部特征來進行缺陷檢測，現(xiàn)如今可以融合機器學習技術，使用分類器或回歸模型進行缺陷判斷和程度評估，從而實現(xiàn)對風電場設備健康狀況的全面評估。

3 系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

3.1 系統(tǒng)架構與模塊設計

系統(tǒng)架構與模塊設計是風電場智能巡檢系統(tǒng)研發(fā)中的核心部分，在風電場智能巡檢系統(tǒng)的設計中，一個合理的系統(tǒng)架構對于實現(xiàn)高效、準確的巡檢任務至關重要。例如在數(shù)據(jù)存儲與傳輸模塊中，該模塊負責對采集到的圖像數(shù)據(jù)進行存儲和傳輸。一方面，它需要具備足夠的存儲容量來保存大量的圖像和相關信息；另一方面，它能夠通過網(wǎng)絡將數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶笈_服務器或云平臺，以便進一步的處理和分析?；蛘咴谟脩艚缑婺K中，該模塊提供一個友好的用戶界面，使運維人員能夠查看巡檢結果、監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)并做出相應的決策。用戶界面可以顯示巡檢路徑、異常信息、故障報告等，并提供數(shù)據(jù)可視化和分析工具，幫助用戶更好地理解和利用巡檢數(shù)據(jù)。通過合理組織和設計這些模塊，風電場智能巡檢系統(tǒng)能夠實現(xiàn)自動化、高效率的巡檢任務，為風電場運營管理提供有力支持［3］。

3.2 巡檢任務規(guī)劃與路徑優(yōu)化算法

巡檢任務規(guī)劃與路徑優(yōu)化算法是風電場智能巡檢系統(tǒng)中非常關鍵的一部分。它涉及確定巡檢任務和路徑，以最高效的方式覆蓋整個風電場，并確保設備全面檢查。在巡檢任務規(guī)劃中，巡檢任務規(guī)劃的目標是確定需要巡檢的設備和組件，制定巡檢頻率和巡檢的時間窗口，并考慮到設備的重要性和故障概率等因素。這些信息可以通過歷史數(shù)據(jù)分析、設備運行狀態(tài)監(jiān)測和專家知識來獲取。在路徑優(yōu)化算法應用其目的是確定巡檢路徑，以最小化巡檢時間和路程，提高巡檢效率。常用算法包括以下集中：（1）貪婪算法：貪婪算法是一種基本的路徑優(yōu)化算法，它根據(jù)設備之間的距離選擇下一個要巡檢的設備。該算法簡單易實現(xiàn)，但可能無法達到最優(yōu)解。（2）遺傳算法：遺傳算法模擬了生物進化的過程，通過基因交叉和變異來生成新的路徑方案，并通過適應度評估篩選出最佳路徑。遺傳算法能夠搜索較大的解空間，但計算復雜度較高。（3）蟻群算法：蟻群算法模擬了螞蟻在尋找食物時釋放信息素的行為，通過信息素濃度來引導路徑選擇。該算法具有分布式計算和自適應性的特點，適用于多機器人協(xié)同巡檢情景。（4）粒子群算法：粒子群算法模擬了鳥群覓食時個體之間的合作行為，通過粒子的速度和位置更新來搜索最優(yōu)路徑。該算法具有全局搜索和快速收斂的特點，適用于路徑規(guī)劃問題。從整體效果來看，通過巡檢任務規(guī)劃和路徑優(yōu)化算法，風電場智能巡檢系統(tǒng)能夠在給定時間窗口內高效地完成設備的巡檢工作。這不僅提高了巡檢效率，節(jié)省了人力資源，還能有效預防設備故障，提升風電場的運行可靠性和安全性。對于規(guī)模龐大且分布廣泛的風電場來說，路徑優(yōu)化算法的選擇和應用至關重要，可以為巡檢任務的規(guī)劃和執(zhí)行提供科學依據(jù)，從而實現(xiàn)更加智能化和高效的風電場管理［4］。

3.3 數(shù)據(jù)采集與處理流程

該設計步驟涉及從無人機或其他傳感器設備中獲取原始數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進行預處理、特征提取和異常檢測等操作。在風電場智能巡檢系統(tǒng)中，無人機通常被用作主要的數(shù)據(jù)采集工具。無人機搭載了各種傳感器，如攝像頭、紅外熱像儀和風速風向儀等，用于采集風電場的相關數(shù)據(jù)。通過無人機的高空飛行，可以全面地覆蓋風電場區(qū)域，并獲取多角度、多視角的圖像和其他傳感器數(shù)據(jù)。采集到的數(shù)據(jù)需要及時傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心進行后續(xù)處理和分析。一般來說，無人機上搭載了數(shù)據(jù)傳輸模塊，可以通過無線通信技術（如4G、5G）將數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)街付ǖ姆掌骰蛟破脚_。在數(shù)據(jù)采集之后，首先對原始數(shù)據(jù)進行預處理。這包括數(shù)據(jù)格式轉換、數(shù)據(jù)清洗和去噪等操作。數(shù)據(jù)格式轉換確保采集到的數(shù)據(jù)能夠被后續(xù)處理算法所識別和處理。數(shù)據(jù)清洗過程用于去除采集到的數(shù)據(jù)中的異常值或無效數(shù)據(jù)，以提高后續(xù)分析的準確性。去噪操作可以通過濾波技術或其他信號處理方法降低數(shù)據(jù)中的噪聲干擾。

在數(shù)據(jù)預處理之后，需要從原始數(shù)據(jù)中提取有用的特征以描述風電場的狀態(tài)和性能。這可以基于圖像處理技術來提取圖像特征，如紋理、顏色和形狀等。對于其他傳感器數(shù)據(jù)，可能需要使用特定的算法或領域知識來提取相關特征。此外，為了簡化后續(xù)的計算和存儲，還可以使用特征選擇方法選擇最具代表性的特征子集。在特征提取完成后，可以應用機器學習和統(tǒng)計分析技術來進行異常檢測和故障診斷。通過訓練基于歷史數(shù)據(jù)的模型，可以檢測出與正常狀態(tài)不符合的異常情況，并進一步識別潛在的故障類型。這些方法可以包括監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習等。

3.4 異常檢測與故障診斷算法

在實施異常檢測和故障診斷之前，首先需要對所采集到的數(shù)據(jù)進行預處理。這包括數(shù)據(jù)清洗、去噪、歸一化等步驟，以消除可能存在的噪聲干擾并使數(shù)據(jù)具備可比性和一致性。針對風電場的各種設備，需要確定適用于異常檢測和故障診斷的特征。常見的特征包括振動信號、溫度變化、電流電壓波形等。通過合適的信號處理和特征提取方法，將原始數(shù)據(jù)轉換為具有代表性的特征向量，以便后續(xù)的分析和決策。在使用異常檢測方法的過程中，需要正常運行狀態(tài)明顯不同的模式或數(shù)據(jù)點，以識別潛在的異常情況。例如可在統(tǒng)計學方法基礎上使用Z-score 方法，計算每個特征的標準分數(shù)，超過一定閾值則判定為異常，具體公式如下所示：

式中，x為特征值，μ為均值，σ為標準差

當異?，F(xiàn)象被檢測到后，需要進一步確定問題的具體原因。故障診斷方法旨在根據(jù)異常數(shù)據(jù)的特征和上下文信息，推斷出可能的故障類型和位置。常見的故障診斷方法包括知識庫方法、專家系統(tǒng)、模型基于推理等。這些方法利用事先構建好的故障模型或規(guī)則庫，將異常數(shù)據(jù)與已知的故障模式進行匹配和推理，從而得出最可能的故障診斷結果。為了提高異常檢測和故障診斷算法的準確性和效率，還可以進行算法優(yōu)化和集成。算法優(yōu)化包括參數(shù)調整、特征選擇和模型訓練等，以使算法更適應實際場景和數(shù)據(jù)特點。同時，可以將多個算法進行集成，如融合多個異常檢測算法的結果、使用集成學習方法等，以提高整體的判別能力。

4 結束語

綜上所述，本文結合相關案例，對風電場智能巡檢系統(tǒng)的研發(fā)進行了詳細分析。通過引入無人機技術、圖像處理與分析算法等關鍵技術，該系統(tǒng)實現(xiàn)了高效準確的風電場巡檢。不僅提高了巡檢效率和管理水平，還具備預防性維護和故障預警的功能，為風電場的可持續(xù)運營和安全性提供了有力支持。當前風電場智能巡檢系統(tǒng)還存在一些局限性，比如對復雜環(huán)境的適應性、數(shù)據(jù)隱私保護等方面的挑戰(zhàn)。未來的研究工作可以進一步完善系統(tǒng)的設計和算法，提高其智能性和可擴展性，并探索與其他領域的融合應用，以進一步提升風電場智能巡檢系統(tǒng)的性能和應用價值。