基于主動預防策略的風電場智能運維管理解決方案

徐 進，孫 靜，牛 倩

(1.內蒙古察哈爾新能源有限公司，內蒙古 烏蘭察布 028000；2.中國電建集團西北勘測設計研究院有限公司，陜西 西安 710065)

0 引 言

近些年來風力發電在中國全部發電裝機容量的比重穩步提升，但龐大的裝機規模、巨大的成本壓力以及暴露出來的安全問題使得風電場的運行維護管理技術的難度也同時提升[1]。因此，如何實現傳統大型風電基地運營管理模式向現代智能運營管理模式的轉變，是電站業主和投資者們保障風電基地智能高效運行的重點關注問題[2]。

本文提出了一種基于主動預防策略的風電場智能運維管理解決方案。該方案以主動預防策略為基準，結合風電場先進運維技術手段，解決了風電場運維成本高、發電量低的難題，有助于提高風電場、變電站巡視檢修質量，優化工作流程，及時消除風電場、變電站在一、二次設備、通訊網絡及在線監測裝置中存在的隱患和缺陷等，實現風場運維從被動性運維模式向預判性運維模式的轉變。

1 風電場傳統運維系統存在的主要問題

風電場運維管理主要包括日常運行、維護、故障檢修等生產類操作管理以及人力資源、材料物資等與生產緊密相關的辦公類輔助管理等。運維管理模式為被動型運維模式，即當問題發生以后采取解決措施[3]。

1.1 風電場傳統運維成本高

(1)運維分散，人員冗余。隨著風電場數量的迅速膨脹，每增加一個5萬千瓦風電場至少需要增加 12 名運行人員及4名檢修人員，人員成本逐年增高[4]。各風場作為獨立的責任部門，技術骨干、備品備件、試驗設備等檢修資源難以有效最大化發揮作用，公共資源大量浪費，增加了潛在經濟損失。

(2)運維手段落后。風電場與升壓站日常巡檢、定期運行維護工作、故障檢修、預防性試驗，以及大量運行維護信息查詢、錄用、分析等工作只能依靠人工完成，運維效率低且工作量大[5]。

1.2 發電量低

(1)設備智能化程度低。傳統風機具備風機本體的現地與遠程監控，接收電網下達指標進行功率控制與調節。在智能狀態監測方面普遍僅具備機組在線振動監測分析系統，無法評估風機整體健康狀態，風機可利用率和發電量難以提升。

(2)運維檢修模式落后。傳統運維檢修模式以事后檢修與定期檢修為主，以狀態檢修為輔，無法快速準確發現故障根源并修復，風機大部件更換導致非計劃停機，造成發電損失大大增加[6]。

(3)運維技術標準不完善。缺少完整的運維技術質量管理與行業標準規范，質保期風電運維主要依靠設備廠商，質保期后由于檢修維護人員的能力水平不一且缺乏對運維人員的考核與激勵機制，導致運維質量良莠不齊[7]。

(4)責任劃分不明確。風場數據基本只有電量是準確的，每個風場應該發多少電量，損失了多少電量，損失的責任與原因都不清楚，無法實現有效的責任歸位與績效考評，缺乏智能分析導致發電量低的責任原因[8]。

2 主動預防策略

針對風電場傳統運維管理存在的上述問題，提出降低運維成本，提升發電量為核心指導思想的主動預防策略。所謂主動預防策略，即針對風電場可能出現的事故問題提前采取預防措施，強調運維計劃的預防性和前瞻性。其“主動性”體現在全生命周期不安排定期預防性維護(大、小修)，通過實時監測可導致設備失效的系統根源性參數并及時糾正根源性異常工況， 以保持重要設備健康狀態，實現全壽命周期主動預防與狀態檢修。

圖1 智能運維主動預防策略示意

主動預防策略具體可分為以下兩個部分：

(1)以智能健康管理系統模塊為核心，通過智能運營平臺智能生產運營管理、設備健康評估以及智能指標分析等高級業務功能，把生產運行、人力資源、材料物資、備品備件、安全安防等系統充分利用、銜接起來，確保風電場高效、安全的運轉。

(2)采用先進智能設備與智能巡檢先進手段，代替人工運維或減少人工運維次數，最終實現各場站無人值班、區域運維的目標。

3 智能健康管理系統

主動預防的核心在于創建風電場的智能健康管理系統。智能健康管理系統利用智能運維平臺大數據、云計算技術，對風電場及變電站設備正常運行、告警、故障等各種狀態信息進行統計、挖掘、分析，建立預警算法，預測未來設備狀態發展態勢，及早發現亞健康狀態，提出健康管理報表，結合生產管理系統人力資源情況、資產物料情況生成運行檢修方案，提交審核后告知運維人員，由運維人員根據運檢方案及時消除隱患并反饋健康管理系統，通過機器學習優化算法完成閉環管理，從而降低故障停機率，延長平均故障間隔時間，減少人工工作量。智能健康管理系統功能如圖2所示。

圖2 智能健康管理系統功能示意

(1)故障預警模型。對于風電機組應考慮不同機型的問題類型和差異性，建立通用的模型，便于不同機型之間擴展使用，提升系統的適應性和兼容性，實現智能故障預警。

(2)智能故障診斷。通過早期故障診斷，能夠及時對機組進行維護，避免發生運行事故和發展成更嚴重的破壞，延長部件使用壽命，降低風機運行維修成本具有重要意義。可采用故障樹診斷方法、專家系統、模糊數學和神經網絡等智能診斷技術實現風機健康狀態的診斷。

(3) 智能狀態評估。通過提取風電機組屬于各個空間的健康數據，利用各個參數的業務意義與數據挖掘算法等進行各個參數在該多維環境分組下的特征值的計算，包括值域范圍、平均值、聚類后的范圍、權值等，代表該多維環境的各個參數的特征值。而將各個參數有屬于自己的權重，利用各個參數的權重以及自身的特征值，計算出該空間風電機組健康狀態的健康值。

4 風電場先進運維設備

4.1 智能風機

智能風機是利用綜合計算、網絡和物理環境的多維復雜系統，通過先進的測量和傳感技術、建模分析技術、控制方法以及協同決策技術的應用，實現風機的經濟、高效、可靠、安全，以及環境與電網友好的目標。

智能風機的“智能”之處在于其主軸、葉片、塔架、基礎以及螺栓均配置狀態監測系統。風機主軸采用振動加速度傳感器，實時監測主軸承、齒輪箱、發電機、機艙等部件的振動頻譜、振動幅度。風機葉片通過風機葉片上的應變片感應電壓變化量識別葉片載荷、疲勞損傷和振動頻率變化，通過安裝在塔架外壁的智能聲音傳感器/振動加速度傳感器，識別異常頻和譜固有頻率，識別雷擊、前緣腐蝕、前/后緣開裂、主梁損傷發出的異常聲音/頻率。風機塔架主要通過分別安裝在每節法蘭及機艙平臺振動加速度傳感器、晃度儀，對塔架嚴重的結構損傷、基礎松動、塔架的焊縫開焊、螺栓松動等進行評估，通過加速度信號能夠實時監控塔架的運行情況等等。在風電場運維技術方面表現出以下幾個功能特點。

4.1.1深度感知

智能風機深度感知能力來源于智能傳感器。對風機所處環境、狀態、行為的全方位、深層次的感知，通過精準定位，為智能風機的管理和控制，提供準確有效的數據輸入。

4.1.2自我認知和控制

基于深度感知的多維數據，智能風機針對數據進行科學分析，對事件的先后邏輯、因果關系進行挖掘；面向場景，建立更細分維度的分析模型和控制策略，實現機組從自我識別、自我學習、自主控制到自主適應的過程。

4.1.3協同決策

風機僅通過單機自身的數據進行分析決策和控制，難以在更高的層級上實現效率和收益的最優。因此需要在更高層級進行協同決策，實現系統最優設計。如場站層級、場群層級和能源系統層級。

4.2 智能箱式變電站

智能箱式變電站內安裝傳感器、數據采集器。將電氣設備狀態的信息參數并上送智能運營平臺，通過平臺對智能箱變各部件進行統一編碼，建立各部件相應臺賬，實現對其全生命周期管理功能；通過增加智能鎖具，在平臺實現誤入帶電間隔、融入電氣五防隔離、錯誤報警提示和使用信息追溯等功能；通過增加相應二維碼，在平臺實現運維檢修工作是否到位的校驗功能等。智能箱變在風電場運維管理系統中具備以下功能特點：

(1)實現對電纜溫度、箱變內環境溫度、避雷器的放電次數、箱變內煙霧、變壓器溫度、變壓器氣體等的實時監測。

(2)將電氣設備狀態的信息參數并上送智能運營平臺，實現數據解析，信號存儲等。

4.3 智能輸電線路

輸電線路智能化主要由狀態在線監測裝置以及無人機巡檢系統組成。

輸電線路狀態在線監測裝置是利用太陽能+蓄電池供電，通過無線公網、WIFI、OPGW光纖、無線網橋等通信方式對輸電線路通道、微氣象、桿塔傾斜、覆冰、導線溫度、弧垂等線路情況進行監測并上傳至監控中心，在監控中心不僅可以看到現場圖像，還可以對各項采集的數據進行實時分析、診斷，預測線路運行狀態，采取適當的措施以消除、減輕險情，保證輸電線路的安全、穩定運行。

電力線路巡檢無人機系統可采用無人機搭載數碼攝像機、紅外熱像儀、紫外成像儀、激光掃描儀等傳感器進行低空飛行和故障巡視。以無人機為載體，通過集成高分辨率數碼相機，紅外熱像儀、紫外成像儀、激光掃描儀、慣性導航系統以及全球定位系統，形成一個一體化多傳感器電力線路巡檢平臺，獲取的激光點云數據和影像，可實現輸電線路自動識別，并實現輸電通道和安全距離的量測、分析、判斷，及時發現線路走廊超高樹木、交叉跨越、違章建筑、水土流失等多種隱患。

圖3 智能巡檢機器人工作流程

5 風電場先進運維手段

5.1 智能巡檢機器人

在無人值守變電站通過智能巡檢機器人完成變電站巡檢工作。運檢中心在接到變電站事故信息后，可通過機器人客戶端導航圖點選指定設備，建立特巡任務，并發送指令，機器人第一時間深入事故現場，到達指定位置后，實時錄制和讀取現場數據，查看相鄰設備，利用機器人視頻傳輸和信息交互快速向運檢中心傳送現場信息，運維人員即可快速了解現場情況，掌握現場動態，及時確定處理方案，保障運維人員人身安全，對電網安全運行，供電可靠性提供技術支撐。可分為變電站巡檢機器人、機房巡檢機器人和開關柜巡檢操作機器人。其工作流程如圖3所示。

5.2 智能安全帽

智能安全帽系統主要包含安全帽本體、傳感器檢測模塊、語音報警模塊、GPS定位模塊、通訊模塊、報警模塊、電源模塊、后臺管理系統及輔助系統等組成。智能安全帽設備主要分為兩類，一類是音視頻型，一類是定位和行為型。其功能結構如圖4所示。

圖4 智能安全帽功能結構示意

5.3 智能鑰匙

場站端配置智能鑰匙系統，采取物聯網授權開鎖方式，所有鎖具只有在授權后才能按照開啟順序開啟和開錯鎖具報警等功能，有效避免了因開錯鎖具誤操作帶來的安全風險隱患，安全生產過程更加高效流暢。

6 結 語

基于主動預防策略的風電場運維管理系統，構建風電項目智能運維管理平臺。通過平臺智能健康管理系統功能模塊、智能生產運維管理系統功能模塊以及移動運維設備管理系統等關鍵技術，解決了傳統風電運維成本高和發電量低的問題，通過風電場先進的運維手段，實現了風電新能源發電項目運維管理的全面升級，提高了全站智能化的先進水平。