數字化電廠智能巡檢技術在風電場的應用

李清東，盧鵬舉，潘巧波，曹 力，從鴻勝，杜虹錦

(1.內蒙古華電蒙東能源有限公司，內蒙古 通遼 028000；2.華電電力科學研究院有限公司，杭州 310030)

0 引 言

近二十年來，隨著中國清潔可再生能源的迅速崛起，風力發電作為新能源主力軍得到長足的發展[1-3]。目前由于風電機組數量多、故障頻發、地處偏遠、環境惡劣、檢維人員少等突出特點，給風電場的管理帶來很大困難。其著重體現在機組事故頻發、大部件損壞嚴重、管理成本高、盈利難等問題[4-5]。

目前電力行業廣泛聚焦于數字電廠、智慧電廠等研究熱點，并提出一系列的實施方案。文獻[6]列舉了眾多海內外有代表性的數字化工廠運行狀況，闡明了數字化電廠概念，并進一步的分析了數字化電廠的特點及所包含的層面、國內現狀，以及與國外先進水平的差距。文獻[7]基于智慧化電力基本構成，全新的提出“智慧-全數字化”體系的概念，該體系包含兩個部分：智慧主體和全數字技術。智慧主體對傳輸的數據和信息采用智能化的模式進行分析和處理，并衍生出更多的數據、信息與知識；全數字化技術是信息傳送和處理的一種方式，為智慧主體的運行提供數據和信息。總的來說，在國內數字電廠各類型發電系統中是一種全新的理念，從概念形成、方案策劃、試點實施，進而到大范圍推廣應用還需要投入更多研究資金和技術力量。

通過充分利用風電機組SCADA監控系統和CMS在線振動監測系統已有條件，應用大數據、物聯網、人工智能等先進技術，規范設備巡檢管理，減少人員巡檢工作量，提高風電機組智能巡檢質量和效率，避免機組因巡檢不到位導致重大事故。文中提出一種運用于風電機組日常管理中的數字電廠智能巡檢技術，通過圖像識別、紅外識別等智能化手段實現多區域、多機組的智能巡檢。數字電廠將所有機組信號數字化、所有管理內容數字化，然后應用網絡技術，實現可靠而準確的數字化信息交換、跨平臺的資源實時共享，進而優化生產管理，為機組安全可靠運行提供科學指導。通過風電機組智能巡檢的實施，以實現巡檢機組全覆蓋、巡檢周期全覆蓋、巡檢項目全覆蓋，降低發電成本、提高上網電量、減少設備故障，最終實現電廠的安全、經濟運行和節能增效。

1 整體架構

考慮到目前風電區域公司集中管理的特殊方式，數字電廠智能巡檢平臺在區域已建立的集控平臺和診斷平臺基礎上，采用"兩級應用兩級部署+廠級采集系統"的部署方式，即在風電場部署廠級數據采集系統，同時建設區域集控診斷數據中心和集團大數據平臺[8]，新能源數字化電廠網絡架構如圖1所示。

圖1 新能源數字化電廠網絡架構圖

風電機組的巡檢主要分為機艙內部和機艙外部。機艙內部主要包括電氣系統、機械系統，電氣系統重點關注電氣設備的溫度、電壓、電流、頻率等指標；機械系統重點關注油溫、油位、振動等指標。

機艙外部主要是葉片、塔筒、塔基。風電機組智能巡檢是充分利用機組SCADA數據、在線振動監測數據構建智能巡檢大數據處理中心，風電場手持終端相互配合、相互補充，進而達到實現檢維人員在遠程對機組狀態的精準掌控，智能巡檢平臺定期將設備巡檢表、設備預警表、設備維護表發送現場，為風電場的檢修維護提供重要的信息支撐，新能源數字化電廠技術架構如圖2所示。

2 智能監測系統

風電機組智能巡檢平臺的建設，一方面充分利用遠程集控平臺、遠程診斷平臺、SCADA監控系統、CMS振動監測系統采集風電機組運行數據和故障記錄，另一方面通過巡檢監測輔助設備(視頻、音頻、紅外成像、塔筒監測、葉片監測以及移動終端)采集更多數據，利用兩方面數據形成風電機組智能巡檢平臺數據庫。對采集的數據根據需要進行篩選清洗，通過智能巡檢數據模型(塔筒、葉片和變槳、電氣柜、主軸、發電機、偏航系統、聯軸器、制動器、液壓系統、水冷系統、避雷接地系統)的分析，形成智能巡檢異常項目預警和機組故障維護的趨勢分析。

2.1 圖像、聲像監測系統

視頻監控之外，聲像儀是一種用眼睛"看"聲音的輕型便攜儀器，以精確成像技術分離不同位置的聲音，能夠在多干擾聲源和封閉空間等惡劣環境中分析機器設備噪聲源，進而對設備進行噪聲故障診斷。針對風電機組關鍵部件的巡檢需求，在機艙內安裝圖像及聲像監測系統，實時采集視頻、聲音信號，上傳至風電場存儲服務器進行數據處理，應用圖像識別技術，在線診斷機組異常狀態，并將處理結果后的異常狀態及報警信號上傳至區域數據中心。

2.2 溫度紅外采集系統

在機艙頂部合適位置安裝紅外成像視頻監控設備，實現監控中心對風機機艙內重點部位的遠程實時監測，及時發現溫度異常部件，危險情況及時報警，保護重要設備，避免火災事故的發生。

2.3 塔筒監測系統

針對塔筒基礎不均勻沉降、塔基開裂、塔筒彎曲、傾斜等問題，增加塔筒傾角、應變傳感器，實時監測塔筒運行狀態，實現塔筒不均勻沉降、塔筒彎曲、塔筒連接螺栓監測及巡檢。

2.4 葉片監測系統

雷擊、大風、寒冷、結冰等氣候因素，會導致葉片膠合材料疲勞和葉片結構受損，甚至會導致葉片脫落，并可能會進一步引發倒塔等重大事故。針對以上問題，需加裝葉片在線監測系統。應用激光測距傳感器及聲音傳感器，實時采集葉片運行信息，基于相關性分析，建立三支葉片距離及聲音的殘差，并通過分析診斷系統，實時診斷葉片裂紋、斷裂等問題。

2.5 移動終端采集系統

風電機組各部件建立唯一的二維碼，張貼于明顯位置，巡檢人員到位后利用移動終端通過指定身份登錄，掃描設備二維碼，自動記錄該部件巡視時間，并彈出相關的檢查內容，由運行人員進行逐項確認或填寫檢查參數，同時支持將巡視記錄通過移動作業平臺上傳，便于后期信息查詢。巡檢人員攜帶移動終端，根據系統預設優化的巡檢路線，對各臺機組進行巡檢，現場掃描設備識別碼，采集音視頻等相關信息，記錄各種設備運行數據，實時上傳至風電場系統。若發現問題則立即將時間、地點、設備類型和故障情況等信息上報，系統根據當時情況結合歷史數據，通過專家意見庫給出處理指導，并反饋至移動終端，需要時修改更新巡檢安排。

2.6 無人機巡檢系統

風電場風電機組與集電線路需要定期巡檢，時間和人力花費較大。無人機智能巡檢系統解決方案，是以無人機為載體，通過智能巡檢平臺實現控制無人機全自動、智能化超視距巡檢的作業能力，結合異常識別模塊，逐步實現典型缺陷、顯著隱患的智能識別，還能夠通過數據采集和積累，通過人工智能學習訓練后，逐步實現缺陷分析等功能，提高數據的分析處理能力，實現巡檢智能化。

3 智能巡檢平臺

3.1 智能巡檢數據模型

智能巡檢平臺針對風電機組包括發電機系統、葉片系統、變槳系統、偏航系統、變流系統、冷卻系統、主控系統等各個系統建立智能巡檢數據模型，根據其運行和故障特性分別進行管理和分析。

1)發電機系統智能巡檢數據模型。一是基于軸承和繞組的溫度在線監測，結合發電機故障檢測和診斷經驗，基于數據統計分析技術，通過與機組自身歷史對比及與其他機組對比，對發電機溫度異常相關故障進行離線或在線監測和診斷；二是基于振動在線監測針，對振動數據進行分類，根據失效案例和發電機系統固有頻率，訓練模型識別不同振動數據的表現與發電機問題的關系，從而通過振動數據異常來預測和預防發電機問題發生。

2)基于在線監測系統的葉片智能巡檢數據模型。通過實時測量葉片運轉至豎直向下時葉尖距離塔筒的距離，對三支葉片距離塔筒的距離進行歸一化，結合趨勢分析及相關性分析，實現葉片劣化情況預警分析。

3)變槳系統智能巡檢數據模型。應用SCADA數據監測3個變槳電機溫度，根據變槳電機不同工況下的溫度變化趨勢，判斷是否存在變槳軸承或變槳減速器或變槳電機剎車未動作導致的變槳動作卡澀、負荷過大，或散熱不良、電機內部損壞等情況導致變槳電機溫度異常，影響機組穩定運行，降低變槳電機使用壽命。

4)偏航系統智能巡檢數據模型。基于SCADA監控系統提供的實時數據，結合運行工況，并剔除其他限電、高溫或覆冰等因素引起的降容數據，建立偏航對風誤差檢測模型。

5)變流系統智能巡檢數據模型。基于變流器整體在不同工況下的溫度變化趨勢，分析其散熱效果，當特定工況的散熱效果不佳時產生報警，保證其穩定可靠運行。

6)冷卻系統智能巡檢數據模型。基于冷卻系統在不同工況下的溫度變化趨勢，結合其他相關參數，分析其散熱效果，當特定工況的散熱效果不佳時產生報警，保證其穩定可靠運行。

7)主控系統智能巡檢數據模型。基于SCADA監控系統提供的機組整體運行數據，對發電和能效進行分析，識別風速儀異常、風向標異常以及功率曲線異常狀況，并給出校正提示。

3.2 智能巡檢管理系統

風電機組智能巡檢將眾多新技術、新設備、新概念引入了傳統的電力設備巡檢和運維過程中，對人員提出了較高的技術與應用要求。建設智能巡檢管理系統，有助于指導巡檢人員，優化巡檢路線，簡化巡檢過程并進行記錄統計，實現集團公司各風力發電企業優化智能巡檢實施方案，提升風電企業生產效率。智能巡檢管理系統建立健全運行檢修標準化的工作方式，實現全流程的標準化操作、全過程的精細化管理，依托集控數據中心，該系統將部署在區域數據中心，將同時集成物資管理、檢修文件等基礎功能模塊。具備缺陷管理、智能巡檢、檢修文件包執行全過程管理、電子臺賬查詢、物資庫存查詢功能，實現移動終端與電腦端的實時信息交流、實時信息查看。

風電機組智能巡檢管理系統作為整套智能巡檢系統的大腦，負責業務邏輯的支撐，工作流程的銜接，能夠滿足日常的巡視巡檢、故障診斷、任務下發、報表匯總、大數據展示等。智能巡檢平臺的數據中心收到各數據源傳來的預警、故障信息后，即刻分析預警、故障告警來源，同時確定相關部件。在人機界面展示告警信息相關的部件及擴展信息，其中問題部件的采購、更換時間、理論壽命、巡檢人員等全生命周期記錄將伴隨展示，為集控中心、風電場摸排告警信息及檢修記錄節省大量時間，從而降低風電機組非調度原因停機時間及設備損毀率。智能巡檢系統開發整體效果如圖3所示。

圖3 智能巡檢系統開發整體效果圖

4 結 語

數字電廠智能巡檢技術將所有信號數字化、所有管理內容數字化，然后利用網絡技術，實現可靠而準確的數字化信息交換、跨平臺資源實時共享，進而利用智能專家系統輔助各種優化決策，為風電機組安全可靠穩定運行提供科學指導，應對隱患能夠及時預防，積極響應，從而最終為電廠帶來可觀的經濟效益。

1)實現數字化管控可以明顯提高風電場發電量。通過智能遠程集控和診斷運維方案，增加機組發電能效。系統可以實時監控機組的健康狀況，一旦發現可能出現的機組大部件亞健康報警，則自動觸發服務請求，維護人員通過預防性維護，避免風電場未來出現大的故障停機。

2)有效降低風電場運維成本。通過基于機組健康狀況診斷的預防性維護，從而在整體上減少故障頻率和維修次數，減少現場所需維護作業量。通過數字化的備品備件管理、營銷管理和財務管理，制定更優化的安全庫存，優化運營費用減少不必要的流動資金的支出。當故障性維修的減少，會進一步減少備件的消耗和所需庫存水平，通過備品備件聯動機制，爭取實現備品備件“零庫存”。

在數字電廠的基礎上，進一步應用互聯網、物聯網、人工智能、大數據分析、云計算等信息化、虛擬現實等技術，對發電系統和數據進行深入挖掘，以期達到更安全、更高效、用人更少、更綠色的智能化生產、智能化運營，有效節約對現場運維人員的人數，簡化運維技能的要求，從而節約生產成本。