CN113312405A - 一种基于大数据的风电机组智能巡检方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的风电机组智能巡检方法，属于风力发电领域，针对风电机组包括发电机系统、叶片系统、变桨系统、偏航系统、变流系统、冷却系统、主控系统等各个系统建立智能巡检数据模型，根据其运行和故障特性分别进行管理和分析。采用风电机组智能巡检系统包括数据源层、基础层、平台层及应用服务层四层架构，充分利用机组的数据、振动检测CMS数据等智能巡检大数据处理中心和风电场手持终端相互配合、相互补充，进而实现对机组状态的远程精准掌控，智能巡检系统将设备巡检表、设备预警表、设备维护表等上传至系统，为现场的检修维护提供重要的信息支撑。

Description

一种基于大数据的风电机组智能巡检方法

技术领域

本发明涉及一种基于大数据的风电机组智能巡检方法，属于风力发电领域，针对风电机组包括发电机系统、叶片系统、变桨系统、偏航系统、变流系统、冷却系统、主控系统等各个系统建立智能巡检数据模型，根据其运行和故障特性分别进行管理和分析。

背景技术

风电产业一方面面临着弃风限电等行业顽疾的困扰，既是优质资源又具备良好消纳条件的待开发区域越来越少；另一方面，源于平价上网的趋势，度电成本下降的压力向纵深化、精细化发展的需求行业步入了精耕细作时代。在这种状况下，要保证风电产业作为新兴产业持续健康发展，保证年新增装机量保持在一个合理稳定的规模，需依靠数字化技术确保行业继续发展。风电行业其实很多环节上已经在应用大数据技术，并呈现出数字化智慧化的趋势。比如，智能风机具备自由升级和自我学习的能力，风机和风机之间实现互联；通过大数据分析，对客户电力需求量和发电量的实时匹配更精准预测电力的需求；智能运维改变了过去的故障后再处理，实现了预防性检测。

电力设备巡检是保证电力设备安全、提高电力设备可靠率、确保电力设备最小故障率的一项基础工作。目前，国内普遍采用的是人工巡视、手工纸介质记录的工作方式，这几种方式存在着人为因素多、管理成本高、无法监督巡检人员工作、巡检数据信息化程度低等缺陷。

针对风电机组目前人工巡检现状，实施风电机组智能巡检方案。通过充分利用集控平台和诊断平台已有条件，利用机组大数据、物联网、人工智能等先进的技术手段，规范设备巡检管理，减少人员巡检工作量，提高风电机组智能巡检质量和效率，避免机组因巡检不到位导致重大事故，通过图像识别、红外识别等智能化手段实现多区域、多机组的智能巡检。风电机组智能巡检系统将所有管理的内容数字化，实现可靠而准确的信息交换，跨平台资源实时共享，进而优化决策，为机组的操作提供科学指导。通过风电机组智能巡检的实施，可以实现巡检机组全覆盖、巡检周期全覆盖、巡检项目全覆盖，降低发电成本、提高上网电量、减少设备故障，最终实现电厂的安全、经济运行和节能增效。

发明内容

本发明的目的在于基于设备数据基础上的各模块模型分析，机舱内部根据需要安装辅助红外成像视频监控、语音识别、机组在线振动监测、人工辅助视频图像采集等取代人工巡检的看、听、测、闻的方式，而提出一种基于大数据的风电机组智能巡检方法。

本发明解决上述问题所采用的技术方案是：一种基于大数据的风电机组智能巡检方法，其特征是，过程如下：

风电机组的巡检重点在机舱内部和机舱外部，机舱内部主要包括电气系统和机械系统，电气系统重点关注电气设备的温度、电压、电流、频率等指标，机械系统重点关注油温、油位、振动等指标。机舱外部主要是叶片、塔筒、塔基。

建立风电机组智能巡检系统，一方面在充分利用远程集控平台和远程诊断平台数据的基础上，扩充数据点表，全面采集风电机组运行数据和故障记录，形成风电机组智能巡检的基础大数据；另外一方面增加辅助设备（红外成像视频、声音、图像、无人机），实现关键部件的监测。利用两方面数据来源形成风电机组智能巡检数据库，对采集的数据根据需要进行筛选清洗，最后通过智能巡检模型（塔筒、叶片和变桨、电气柜、主轴、发电机、偏航系统、联轴器、制动器、液压系统、水冷系统）分析，形成智能巡检异常项目预警和机组故障维护的趋势分析。

风电机组智能巡检系统包括数据源层、基础层、平台层以及应用服务层四层架构；

1、数据源层

风电机组智能巡检系统的最底层为数据源层，主要采集的数据源包括发电机组生产数据、振动监测数据、视频及门禁数据、巡检信息以及视频、音频或红外监控等传感器信息，实现设备物联网和状态数字化。数据源层的数据可来自于场站内部系统或设备，也可通过标准接口从其他系统获取。

2、基础层

在数据源层的基础上，通过基础层的设施将新能源场站数据传输至区域集控侧诊断数据中心。基础层内容至少包括主干网、无线网络、网络设备、安全设备等，以及已有的新能源集控平台与新能源诊断平台。

3、平台层

平台层分为区域集控侧诊断数据中心和集团大数据平台，区域集控侧诊断数据中心经过数据采集、数据集成、数据预处理、数据治理等流程后，在保证信息安全的前提下，核心数据由区域集控侧诊断数据中心汇入集团大数据平台，进行高效的分析、存储并归档，再由大数据平台统一实现高速调用，为各类应用的实时计算、离线计算、流计算等需求提供数据服务。

4、应用服务层

根据发电企业的不同业务需求，提供智能巡检定制化应用服务，实现生产运行状态和管理数据的实时展示。

风电机组智能巡检系统具有以下特点：

1、风电机组智能巡检系统通过新技术、新设备的应用，建设巡检信息系统，指导巡检人员，优化巡检路线，简化巡检过程并进行记录统计，实现集团公司风电机组智能巡检，提升风电企业生产效率。

2、风电机组智能巡检系统的建设，一方面充分利用远程集控平台、远程诊断平台、SCADA监控系统、CMS振动监测系统采集风电机组运行数据和故障记录，另一方面通过巡检监测辅助设备（视频、音频、红外成像、塔筒监测、叶片监测以及移动终端）采集更多数据，利用两方面数据形成风电机组智能巡检数据库。对采集的数据根据需要进行筛选清洗，通过智能巡检模型（塔筒、叶片和变桨、电气柜、主轴、齿轮箱、发电机、偏航系统、联轴器、制动器、液压系统、水冷系统、避雷接地系统）的分析，形成智能巡检异常项目预警和机组故障维护的趋势分析。

3、智能巡检大数据系统中心和现场移动巡检终端相互配合：智能巡检系统规划制定巡检工作计划和优化路线，与生产管理系统无缝对接生成工作单，实时跟踪巡检过程，对巡检中发现的问题结合平台和历史数据并参考专家意见形成处理方案反馈至现场。

4、移动巡检终端将实时向系统上报现场巡检情况、发现问题及处理结果，形成设备全生命周期维护资料，完成巡检工作闭环。

5、无人机智能巡检系统解决方案，以智能固定机库、车载移动式机库作为辅助，通过智能巡检控制平台实现无人机全自动、智能化超视距巡检的作业能力，结合现有的异常识别平台，逐步可以实现典型缺陷、显著隐患的实时智能识别，还能够通过数据采集和积累，通过人工智能深度学习训练框架训练，逐步实现缺陷分析等功能，提高数据的分析处理能力，实现智能巡检体系架构。

本发明与现有技术相比，具有以下优点和效果：本发明采用风电机组智能巡检系统充分利用机组的数据、振动检测CMS数据等智能巡检大数据处理中心和风电场手持终端相互配合、相互补充，进而实现对机组状态的远程精准掌控，智能巡检系统将设备巡检表、设备预警表、设备维护表等上传至系统，为现场的检修维护提供重要的信息支撑。

附图说明

图1是本发明的系统总体架构拓扑图。

图2是本发明的智能巡检系统技术架构图。

图3是本发明的智能巡检方案演示图。

图4是本发明的工作流程图。

具体实施方式

下面结合附图并通过实施例对本发明作进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。

实施例。

本实施例中，一种基于大数据的风电机组智能巡检方法，具体如下：

如图1所示，考虑到风电场区域公司集中管理的特殊方式，新能源数字电厂在已建的集控平台和诊断平台基础上，采用“两级应用两级部署+厂级采集系统”的部署方式，即在风场部署厂级数据采集系统，同时建设区域集控侧诊断数据中心和集团大数据平台。

如图2所示，风电机组的巡检重点在机舱内部和机舱外部，机舱内部主要包括电气系统和机械系统，电气系统重点关注电气设备的温度、电压、电流、频率等指标，机械系统重点关注油温、油位、振动等指标。机舱外部主要是叶片、塔筒、塔基。

建立风电机组智能巡检系统，一方面在充分利用远程集控平台和远程诊断平台数据的基础上，扩充数据点表，全面采集风电机组运行数据和故障记录，形成风电机组智能巡检的基础大数据；另外一方面增加辅助设备（红外成像视频、声音、图像、无人机），实现关键部件的监测。利用两方面数据来源形成风电机组智能巡检数据库，对采集的数据根据需要进行筛选清洗，最后通过智能巡检模型（塔筒、叶片和变桨、电气柜、主轴、发电机、偏航系统、联轴器、制动器、液压系统、水冷系统）分析，形成智能巡检异常项目预警和机组故障维护的趋势分析。

风电机组智能巡检系统包括数据源层、基础层、平台层以及应用服务层四层架构；

1、数据源层

新能源数字电厂建设系统的最底层为数据源层，主要采集的数据源包括发电机组生产数据、振动监测数据、视频及门禁数据、巡检信息以及视频、音频或红外监控等传感器信息，实现设备物联网和状态数字化。数据源层数据可来自于场站内部系统或设备，也可通过标准接口从其他系统获取。集团公司现已建成新能源远程集控平台和新能源远程诊断平台，能够采集、传输、存储并分析展示集团公司各区域各场站的风电机组SCADA系统、风机振动CMS系统、升压站系统、AGC/AVC系统、功率预测系统、电量及箱变等大量数据。智能识别手段需要增加监测参数，包括变桨电机功率、叶片与塔筒间距离等。

风电机组智能巡检是充分利用机组的数据、振动检测CMS数据等智能巡检大数据处理中心和风电场手持终端相互配合、相互补充，进而达到工作人员在远程实现对机组状态的精准掌控，智能巡检系统将设备巡检表、设备预警表、设备维护表发送现场，为现场的检修维护提供重要的信息支撑。

2、基础层

在数据源层的基础上，通过基础层的设施将新能源场站数据传输至区域集控侧诊断数据中心。基础层内容至少包括主干网、无线网络、网络设备、安全设备等，以及已有的新能源集控平台与新能源诊断平台。

3、平台层

平台层分为区域集控侧诊断数据中心和集团大数据平台，区域集控侧诊断数据中心经过数据采集、数据集成、数据预处理、数据治理等流程后，在保证信息安全的前提下，核心数据由区域集控侧诊断数据中心汇入集团大数据平台，进行高效的分析、存储并归档，再由大数据平台统一实现高速调用，为各类应用的实时计算、离线计算、流计算等需求提供数据服务。

4、应用服务层

根据集团公司、二级单位和基层发电企业的不同业务需求，提供智能巡检定制化应用服务，实现生产运行状态和管理数据的实时展示。新能源数字电厂在统一数据平台的基础上，对各级和各类智能应用服务进行集成与统一管理，实现各应用间的业务交互与流程穿透，并可根据用户需求持续拓展。

如图3所示，本方案采用全无线方式组网，适用于运行时间长，风机无冗余光纤的风场。布设设备主要包括固定节点、车载/背负节点、终端节点。

（1）固定节点安装于升压站及风机顶部舱外，采用支架的方式固定，风机顶部考虑到风机顶部承重能力有限、空间较为狭小且风机会随着风向变换方向，安装难度较大。因此设计节点轻便小巧，结构件贴合风机顶部平面，安装过程简单快捷。

固定节点主要用于实现风机与升压站和车载/背负节点之间的无线组网，提供单跳或多跳的数据传输通道。

（2）车载/背负节点配备于巡检车，实现在整个风场移动中通信。采用吸顶支架的方式固定在车顶，设备基于车载电源或者专用电池供电。

在行进中，车载/背负节点与各固定节点无线互联，并为车载/背负节点车上运维检修人员的手机、PDA等业务终端提供无线接入，提供各种业务通信。当到达需要检查和维修风机下时，车载/背负节点可为维修作业的人员提供无线连接，使维修作业人员可与他人进行数据、话音、图像和视频通信，控制中心专家也可通过话音和视频为作业人员提供指导。车载/背负节点安装拆卸方便，当出现某一区域信号故障时，车载/背负节点可随车快速达到预定区域，填补覆盖漏洞，实现全区域现场信息的实时可视和指令信息的实时可达。

（3）终端节点采用小型天线和结构一体化设计，设备体积小、重量轻、功耗低，便于维修作业人员随身携带使用。终端节点既可以与车载/背负节点通信，又可以为业务终端提供无线接入，从而实现维修作业人员在车外、风机点位和机舱内等所有作业区的实时信息交互。能够克服机舱的屏蔽作用，保证维修人员在机舱移动过程中的信号不间断。

如图4所示，巡检人员登录巡检系统后，系统根据设备情况自动生成巡检路线，巡检人员根据掌上终端设备的提示到达设备附近，扫描设备对应的二维码，获取该设备的相关巡检条目及危险点提示，巡检人员对设备进行检查后录入检查结果。记录完毕后，将该设备运行信息通过无线网络快速传输至远方的系统终端，由系统对设备实际运行数据与理论数据进行对比，判断设备是否有缺陷，若正常则反馈至巡检人员，继续进行下一设备的巡检，直到全部巡检结束后。巡检的主要部件包括主轴、齿轮箱、联轴器、发电机，通过后台智能巡检模型（包括塔筒、叶片和变桨、电气柜、主轴、齿轮箱、发电机、偏航系统、联轴器、制动器、液压系统、水冷系统、避雷接地等系统）的分析，形成智能巡检异常项目预警和机组故障维护的趋势分析，并与诊断平台、技术监督模块实现数据互通。

本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

虽然本发明已以实施例公开如上，但其并非用以限定本发明的保护范围，任何熟悉该项技术的技术人员，在不脱离本发明的构思和范围内所作的更动与润饰，均应属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种基于大数据的风电机组智能巡检方法，其特征是，过程如下：

风电机组的巡检重点在机舱内部和机舱外部，机舱内部主要包括电气系统和机械系统，电气系统重点关注电气设备的温度、电压、电流、频率指标，机械系统重点关注油温、油位、振动指标；机舱外部主要包括叶片、塔筒、塔基；

建立风电机组智能巡检系统，一方面在充分利用远程集控平台和远程诊断平台数据的基础上，扩充数据点表，全面采集风电机组运行数据和故障记录，形成风电机组智能巡检的基础大数据；另外一方面增加辅助设备，实现关键部件的监测；利用两方面数据来源形成风电机组智能巡检数据库，对采集的数据根据需要进行筛选清洗，最后通过智能巡检模型分析，形成智能巡检异常项目预警和机组故障维护的趋势分析；

风电机组智能巡检系统包括数据源层、基础层、平台层以及应用服务层四层架构；

（1）数据源层

风电机组智能巡检系统的最底层为数据源层，主要采集的数据源包括发电机组生产数据、振动监测数据、视频及门禁数据、巡检信息以及视频、音频或红外监控传感器信息，实现设备物联网和状态数字化；数据源层的数据可来自于场站内部系统或设备，也可通过标准接口从其他系统获取；

（2）基础层

在数据源层的基础上，通过基础层的设施将新能源场站数据传输至区域集控侧诊断数据中心；基础层内容至少包括主干网、无线网络、网络设备、安全设备、以及集控平台与诊断平台；

（3）平台层

平台层分为区域集控侧诊断数据中心和集团大数据平台，区域集控侧诊断数据中心经过数据采集、数据集成、数据预处理、数据治理流程后，在保证信息安全的前提下，核心数据由区域集控侧诊断数据中心汇入集团大数据平台，进行高效的分析、存储并归档，再由大数据平台统一实现高速调用，为各类应用的实时计算、离线计算、流计算需求提供数据服务；

（4）应用服务层

根据发电企业的不同业务需求，提供智能巡检定制化应用服务，实现生产运行状态和管理数据的实时展示。

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