知識(shí)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)電機(jī)組主動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)研發(fā)

范蘊(yùn)琦，吳文寶，熊建英

（中國(guó)電建集團(tuán)江西省電力建設(shè)有限公司，江西 南昌 330001）

0 引言

2020年9月我國(guó)正式提出“2030年碳達(dá)峰和2060年碳中和”的減排目標(biāo)，這為我國(guó)能源清潔低碳轉(zhuǎn)型指明了方向、擘畫(huà)了具體路線(xiàn)圖，展現(xiàn)了中國(guó)應(yīng)對(duì)氣候變化的堅(jiān)定決心和重信守諾的責(zé)任擔(dān)當(dāng)。

我國(guó)當(dāng)前正在大規(guī)模建設(shè)風(fēng)力發(fā)電，但風(fēng)電行業(yè)普遍存在機(jī)組設(shè)備故障率高和運(yùn)維成本高的突出問(wèn)題，特別是關(guān)鍵大部件（齒輪箱、發(fā)電機(jī)和主軸承等）故障率偏高，會(huì)嚴(yán)重影響發(fā)電量，增加風(fēng)電場(chǎng)的后期運(yùn)維和檢修成本，給風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)營(yíng)會(huì)帶來(lái)較大的經(jīng)濟(jì)損失。隨著風(fēng)電行業(yè)逐步朝著大型化和海上化的趨勢(shì)發(fā)展，這就必將會(huì)對(duì)風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行安全可靠性和經(jīng)濟(jì)性提出更高要求。

因此，開(kāi)發(fā)知識(shí)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)電機(jī)組主動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組運(yùn)維平臺(tái)智能化升級(jí)和智慧化預(yù)警，為風(fēng)電場(chǎng)關(guān)鍵部件的檢修提供科學(xué)的決策依據(jù)，為風(fēng)電場(chǎng)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行提供技術(shù)支持，增強(qiáng)風(fēng)電場(chǎng)智慧運(yùn)維能力。

1 系統(tǒng)構(gòu)架及開(kāi)發(fā)環(huán)境

1.1 系統(tǒng)構(gòu)架

智能預(yù)警系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)管理和模型調(diào)度模塊、報(bào)警用戶(hù)交互界面三個(gè)部分，是實(shí)現(xiàn)SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)接入和CMS原始數(shù)據(jù)特征自動(dòng)提取及采集功能的重要部分。

1.1.1 數(shù)據(jù)采集模塊

做好接口通訊程序部署，確保SCADA系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)等信息接收流暢，并將各模型的不同需求整理成標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的數(shù)據(jù)集，按照參數(shù)、時(shí)長(zhǎng)、采集頻率等進(jìn)行分類(lèi)存儲(chǔ)，保證數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性與規(guī)范性。

1.1.2 數(shù)據(jù)管理和模型調(diào)度模塊

對(duì)預(yù)警模型及所需數(shù)據(jù)進(jìn)行靈活配置，保證系統(tǒng)能夠按模型配置表執(zhí)行模型要求，輸出結(jié)果文件，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接收、采集、存儲(chǔ)、查詢(xún)的快捷高效。

1.1.3 報(bào)警用戶(hù)交互界面

對(duì)該界面進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)，保證故障特征值及報(bào)警信息能夠及時(shí)展現(xiàn)在用戶(hù)界面上，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)警、實(shí)時(shí)反饋，確保相關(guān)故障信息能夠被及時(shí)處理，如表1所示。

表1 各模塊的功能設(shè)置

1.2 系統(tǒng)需求

預(yù)警系統(tǒng)需求包括以下幾個(gè)方面：

1.2.1預(yù)警概覽

預(yù)警概覽是智能預(yù)警系統(tǒng)的信息總覽模塊。用戶(hù)可以通過(guò)這個(gè)模塊查看所關(guān)注的電站各模型未處理工單統(tǒng)計(jì)和各類(lèi)模型在各個(gè)場(chǎng)站的歷史預(yù)警甘特圖，并通過(guò)篩選條件查找各風(fēng)電場(chǎng)各模型未處理工單統(tǒng)計(jì)信息，了解各模型的歷史預(yù)警趨勢(shì)。

1.2.2 預(yù)警詳情

預(yù)警詳情是預(yù)警系統(tǒng)各個(gè)模型的詳細(xì)預(yù)警信息。通過(guò)預(yù)警詳情，用戶(hù)可以實(shí)時(shí)查看故障詳細(xì)特征和處理進(jìn)度，并根據(jù)信息下的特征提示，決定是否需要處理，以及采用什么方式進(jìn)行處理，并實(shí)時(shí)反饋處理結(jié)果。

1.2.3 統(tǒng)計(jì)查詢(xún)

統(tǒng)計(jì)查詢(xún)是指提供模型維度的預(yù)警結(jié)果查詢(xún)和分布規(guī)律。

1.2.4 報(bào)告導(dǎo)出

報(bào)告導(dǎo)出則是將智能預(yù)警分析和處理情況，如診斷結(jié)論、預(yù)警原因和檢修建議等，按照日、周、月、季度等時(shí)間分區(qū)自動(dòng)生成相關(guān)報(bào)表，以便方便查閱檢修記錄和檢查工作情況。

1.3 開(kāi)發(fā)環(huán)境

系統(tǒng)支持OPC、Modbus等各類(lèi)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，支持定制開(kāi)發(fā)支持遠(yuǎn)程維護(hù)，支持異常自動(dòng)恢復(fù)、支持?jǐn)帱c(diǎn)續(xù)傳，實(shí)現(xiàn)可視化接口狀態(tài)管理、接口狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)視。

平臺(tái)以建立屏蔽協(xié)議差異性并可自定義無(wú)限擴(kuò)展的接入平臺(tái)為切入點(diǎn)，通過(guò)協(xié)議匹配、協(xié)議注冊(cè)等手段，構(gòu)建面向場(chǎng)站側(cè)和用戶(hù)側(cè)的協(xié)議庫(kù)、接口庫(kù)和可重復(fù)使用、快速配置的模型，實(shí)現(xiàn)各類(lèi)數(shù)據(jù)的快速接入、讀取和分析診斷。

1.3.1 數(shù)據(jù)協(xié)議庫(kù)

構(gòu)建涵蓋Ethernet，Wi-Fi，RFID，NFC，Zigbee，Bluetooth，GPS，4G等常用通信環(huán)境下的協(xié)議庫(kù)，為不同設(shè)備的快速接入和自動(dòng)協(xié)議匹配提供基礎(chǔ)。

1.3.2 數(shù)據(jù)接口庫(kù)

以數(shù)據(jù)協(xié)議庫(kù)為基礎(chǔ)，通過(guò)OOP和OSP等方式二次開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)接口庫(kù)，方便物聯(lián)數(shù)據(jù)的快速獲取。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)施要點(diǎn)

2.1 SCADA系統(tǒng)的智能預(yù)警功能

SCADA系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組預(yù)警智慧化管理的基礎(chǔ)，通過(guò)收集大量SCADA數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)理和機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)方法，建立起基于SCADA系統(tǒng)的智慧化預(yù)警模型，再采集線(xiàn)下大量故障案例進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練，不斷優(yōu)化預(yù)警模型的適應(yīng)性，以此強(qiáng)化SCADA系統(tǒng)的智能預(yù)警功能，同時(shí)將CMS與SCADA數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)并統(tǒng)一分析，提升故障預(yù)警的準(zhǔn)確度，保證風(fēng)電機(jī)組功率曲線(xiàn)和大部件亞健康狀態(tài)的實(shí)時(shí)預(yù)警[1-5]，如表2所示。

表2 CMS和SCADA預(yù)警分析異同點(diǎn)

2.2 風(fēng)電機(jī)組健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

在原來(lái)的預(yù)警系統(tǒng)中增加了傳動(dòng)鏈振動(dòng)、塔筒振動(dòng)和基礎(chǔ)沉降監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，以此實(shí)現(xiàn)對(duì)傳動(dòng)鏈、塔筒，以及基礎(chǔ)的振動(dòng)、沉降、晃度的一體化在線(xiàn)監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)分析，使相關(guān)工作人員能夠根據(jù)分析結(jié)果，診斷風(fēng)電機(jī)組健康狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障隱患，并對(duì)引起塔筒晃動(dòng)及基礎(chǔ)隱患的原因進(jìn)行分析和研判，評(píng)價(jià)其使用壽命和故障風(fēng)險(xiǎn)，為優(yōu)化控制策略提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支撐[6-7]。

2.3 遠(yuǎn)程-現(xiàn)場(chǎng)相結(jié)合的智慧運(yùn)營(yíng)模式

通過(guò)信息化手段建立集團(tuán)-區(qū)域-風(fēng)電場(chǎng)一體化智能監(jiān)管體系，形成一個(gè)緊密的閉環(huán)管理系統(tǒng)，以此實(shí)現(xiàn)對(duì)故障數(shù)據(jù)的及時(shí)分析、高效處理，監(jiān)控并解決風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維過(guò)程中的重難點(diǎn)問(wèn)題，做到遠(yuǎn)程有監(jiān)管、現(xiàn)場(chǎng)有行動(dòng)、動(dòng)作有評(píng)價(jià)、方案有依據(jù)，保證整個(gè)系統(tǒng)的“集約化管控、狀態(tài)化運(yùn)檢、提前量管理、智能化管控”[8-9]。

2.4 運(yùn)行期預(yù)警系統(tǒng)迭代升級(jí)

在主動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)管理之下，監(jiān)控中心對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行情況進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控，并將相關(guān)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、全面的收集起來(lái)傳輸至診斷和預(yù)警中心；再經(jīng)過(guò)中心的智能診斷，自動(dòng)、快速、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)機(jī)組設(shè)備和操作人員存在的故障和問(wèn)題，并給出優(yōu)先等級(jí)、處理方法和決策建議工單，實(shí)現(xiàn)故障的實(shí)時(shí)排查和預(yù)警。

而運(yùn)維中心的技術(shù)人員則根據(jù)診斷和預(yù)警中心的診斷和建議，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境，將這些問(wèn)題的診斷和建議安排到具體的巡檢、定檢、故障處理、技改等現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維環(huán)節(jié)中，由各環(huán)節(jié)的工作人員進(jìn)行處理，將處理的過(guò)程實(shí)時(shí)反饋給監(jiān)控中心和診斷預(yù)警中心，再跟蹤檢查處理效果，計(jì)算效益，并優(yōu)化、迭代預(yù)警系統(tǒng)和相應(yīng)的管理、決策機(jī)制。

3 系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)

3.1 智慧運(yùn)營(yíng)與傳統(tǒng)模式對(duì)比

加強(qiáng)構(gòu)建風(fēng)電機(jī)組主動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)，做好故障預(yù)警和運(yùn)維管理工作，對(duì)避免運(yùn)營(yíng)故障導(dǎo)致發(fā)電中斷，保證發(fā)電的正常進(jìn)行具有重要意義。傳統(tǒng)運(yùn)維模式下，風(fēng)電場(chǎng)的日常管理以人工和定期的檢測(cè)為主，缺少標(biāo)準(zhǔn)化的監(jiān)控設(shè)備和智能預(yù)警手段。但本預(yù)警系統(tǒng)可以依靠先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控（SCADA），為運(yùn)維平臺(tái)提供實(shí)時(shí)的運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)與公司現(xiàn)有大數(shù)據(jù)平臺(tái)的基礎(chǔ)軟件和硬件互聯(lián)互通并兼容、穩(wěn)定運(yùn)行，結(jié)合設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，運(yùn)用SCADA數(shù)據(jù)建立智慧化網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)部件故障的實(shí)時(shí)監(jiān)控和遠(yuǎn)程管理。兩者之間的優(yōu)勢(shì)對(duì)比如表3所示。

表3 智慧運(yùn)營(yíng)與傳統(tǒng)模式的區(qū)別

3.2 系統(tǒng)功能

3.2.1 在線(xiàn)風(fēng)機(jī)偏航對(duì)風(fēng)異常預(yù)警

通過(guò)SCADA系統(tǒng)提供的秒級(jí)數(shù)據(jù)建立風(fēng)機(jī)偏航對(duì)風(fēng)異常預(yù)警模型，定期在線(xiàn)診斷機(jī)組偏航誤差。

3.2.2 在線(xiàn)性能劣化預(yù)警

通過(guò)SCADA系統(tǒng)提供的10 min數(shù)據(jù)建立風(fēng)機(jī)性能劣化預(yù)警模型，定期在線(xiàn)診斷機(jī)組限功率、功率曲線(xiàn)偏移、槳葉角受限、風(fēng)機(jī)控制策略變化及風(fēng)機(jī)無(wú)法滿(mǎn)發(fā)的情況。

3.2.3 在線(xiàn)發(fā)電機(jī)軸承故障預(yù)警

通過(guò)SCADA系統(tǒng)提供的10 min數(shù)據(jù)和損壞案例，建立風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)軸承預(yù)警模型，定期在線(xiàn)診斷風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)軸承的溫度狀態(tài)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別發(fā)電機(jī)軸承故障隱患。

3.2.4 在線(xiàn)齒輪箱故障預(yù)警

通過(guò)SCADA系統(tǒng)提供的10 min數(shù)據(jù)和損壞案例建立風(fēng)機(jī)齒輪箱故障預(yù)警模型，定期在線(xiàn)診斷齒輪箱軸承和散熱系統(tǒng)溫度狀態(tài)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別齒輪箱軸承故障隱患。

3.2.5 基于CMS數(shù)據(jù)的傳動(dòng)鏈預(yù)警

基于在線(xiàn)可解析的CMS原始振動(dòng)波形數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)速，結(jié)合已有損壞案例建立基于CMS數(shù)據(jù)的發(fā)電機(jī)軸承和齒輪箱故障預(yù)警模型；自動(dòng)診斷發(fā)電機(jī)軸承和齒輪箱故障，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別發(fā)電機(jī)軸承損壞、發(fā)電機(jī)不對(duì)中、發(fā)電機(jī)不平衡、齒輪箱軸承、齒輪箱齒輪斷齒故障等。

3.2.6 CMS故障離線(xiàn)診斷系統(tǒng)

針對(duì)無(wú)法接入運(yùn)維平臺(tái)的風(fēng)電場(chǎng)，支持各風(fēng)電場(chǎng)將指定格式的CMS數(shù)據(jù)上傳到診斷系統(tǒng)，診斷系統(tǒng)自動(dòng)完成全套診斷處理流程。

4 系統(tǒng)運(yùn)行成效

系統(tǒng)投入運(yùn)行后，通過(guò)預(yù)警結(jié)果指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維，避免了性能劣化和非計(jì)劃停機(jī)造成發(fā)電量損失以及部件故障擴(kuò)大化造成的經(jīng)濟(jì)損失，可降低電站運(yùn)營(yíng)成本，持續(xù)提升電站效益。

4.1 增強(qiáng)風(fēng)場(chǎng)智慧運(yùn)維水平

風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維人員通過(guò)智能預(yù)警平臺(tái)可以快速了解風(fēng)機(jī)零部件的健康狀態(tài)和風(fēng)機(jī)性能指標(biāo)，同時(shí)結(jié)合日常工作內(nèi)容制定每日工作計(jì)劃，并進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，實(shí)現(xiàn)一機(jī)一策式主動(dòng)運(yùn)維模式，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)檢修智能運(yùn)維。

系統(tǒng)投運(yùn)半年以來(lái)，共報(bào)警96次，提前發(fā)現(xiàn)25臺(tái)風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)軸承溫度異常的預(yù)警，風(fēng)電場(chǎng)將統(tǒng)一與風(fēng)機(jī)廠(chǎng)家協(xié)商，敦促?gòu)S家在質(zhì)保期內(nèi)統(tǒng)一處理，每臺(tái)機(jī)組發(fā)電機(jī)前后軸承更換備件和人工費(fèi)可以節(jié)約3萬(wàn)元，預(yù)計(jì)金額超過(guò)75萬(wàn)元；發(fā)現(xiàn)5臺(tái)風(fēng)電機(jī)組偏航對(duì)風(fēng)異常、控制策略變換及限功率運(yùn)行情況，通過(guò)加強(qiáng)管理避免此類(lèi)問(wèn)題重復(fù)發(fā)生，結(jié)合定檢開(kāi)展風(fēng)向標(biāo)校正，避免發(fā)電量損失18萬(wàn)kW·h。

4.2 提升能源數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值

通過(guò)預(yù)警模型識(shí)別和預(yù)判風(fēng)機(jī)零部件尤其是大部件的失效和故障信息，可以極大降低突發(fā)性故障概率，同時(shí)降低機(jī)組運(yùn)行的安全隱患。同時(shí)，通過(guò)充分釋放數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值，可降低不必要的備品備件庫(kù)存，提高風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電量，降低運(yùn)營(yíng)成本，持續(xù)提升運(yùn)營(yíng)效益。

5 結(jié)語(yǔ)

風(fēng)電機(jī)組部件受復(fù)雜多變的環(huán)境條件影響發(fā)生故障或性能下降的概率較大，從而導(dǎo)致風(fēng)機(jī)發(fā)電效率下降甚至被迫中斷。因此，基于知識(shí)驅(qū)動(dòng)，建立一套監(jiān)控、診斷預(yù)警、運(yùn)維于一體的風(fēng)電機(jī)組主動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)，強(qiáng)化對(duì)風(fēng)電機(jī)組尤其是對(duì)大部件的主動(dòng)預(yù)警管理，提升風(fēng)電場(chǎng)的數(shù)據(jù)收集準(zhǔn)確率和主動(dòng)預(yù)警能力，對(duì)風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維管理的標(biāo)準(zhǔn)化、高效化和智能化具有重要意義。