針對新能源風電機組消防系統火災監測與預警策略研究

摘要：

隨著新能源風力發電技術的快速發展，風力發電場的安全性問題逐漸引起了人們的關注。本文詳細分析了風力發電設備的組成及其易燃性，并探討了常見的火災類型及起因。為有效監測與預防火災，采用了多傳感器融合、熱成像技術、基于大數據與人工智能的預測分析，并提出了基于物聯網的智能監測平臺等應用策略。從分級報警、實時數據采集與云端分析、AI驅動的火災預測及預警與應急響應聯動等方面，詳細介紹了風力發電消防系統的火災預警策略。

關鍵詞：風力發電設備；火災監測；多傳感器融合

作者簡介：

陳帥帥（1991— ），男，漢族，天津人，本科，工程師，研究方向：風力發電。

引言

風電機組主要分布在高海拔、沿海等惡劣環境地區，其安全隱患不容忽視。在風力發電系統中，火災不僅威脅設備的安全性，還可能對環境造成不可逆的破壞，尤其是當火災發生后，設備的維護難度大大增加。因此，風力發電場必須配備高效的火災監測與預警系統，以確保火災隱患能夠被及時發現并處理。本文通過分析風力發電設備的火災風險，探討了先進的監測與預警技術，為新能源風力發電消防系統的安全提供技術參考和理論依據。

一、風力發電機組火災的特點與風險源

（一）風力發電設備的組成及易燃性

風力發電機組主要包括葉片、塔架、齒輪箱、發電機、變頻裝置及電纜等，眾多材料及運作狀態共同影響其燃燒特性。風力發電機的葉片常用復合材料制作，最常見的是玻璃纖維強化塑料（GFRP）與碳纖維強化塑料（CFRP），這些材質的自燃溫度介于400°C至600°C之間，在高溫和強烈摩擦的環境下，更易發生燃燒。葉片損傷或材料老化增加了火災風險。潤滑油和液壓油是齒輪箱內部的關鍵物質，它們的閃點在200℃左右，一旦齒輪箱運作產生的熱量超過了這個溫度，就可能會引燃潤滑油。

（二）常見火災類型及起因

通常情況下，電氣火災是由電氣設備故障、短路、超負荷使用或接地問題引起的，當電纜承受的負荷超出其承受能力時，溫度可能會上升至200°C以上，導致絕緣材料變軟并最終起火燃燒。在風力發電系統中，變壓器和控制柜需要應對較大的電流和電壓波動，當系統的穩定性降低時，這些電氣設備的溫度可能迅速升高，進而導致短路或火災。

二、新能源風力發電消防系統火災的監測技術應用

（一）多傳感器融合監測

齒輪箱、發電機、變頻器和電纜等關鍵位置安裝了溫度感應器，能夠對風力發電設備的溫度變動進行及時檢測。若齒輪箱溫度超過80℃或者發電機溫度升高至90℃，傳感器將輸出異常數據。機艙或塔筒內部的煙霧濃度由煙霧傳感器負責監測，一旦濃度超出限定值，達到每百萬分之一50ppm，即會激活警報系統。此時，可能存在電氣故障或設備過熱風險。風機內部及外部安裝了火焰探測設備，當監測到火焰亮度超出10W/cm2閾值時，設備會迅速啟動響應機制，特別是對于葉片損壞、潤滑油滲漏或設備溫度異常升高等情況引發的火災，該系統能敏感捕捉。一氧化碳濃度達35ppm或二氧化硫濃度達5ppm時，觸發氣體探測設備，發出系統警告。將來自傳感器的數據進行數據整合，納入集中監控設施中，構建監測火災的模型，一旦監測到溫度、煙霧或火焰等參數超出預定的限度，該系統能夠自行觸發警報，并通知負責人員采取必要的措施。

（二）基于熱成像技術的遠程監控

在風能轉換系統中，關鍵構件如葉片、齒輪箱、發電機以及電纜接頭處配置用于監測溫度分布的熱成像檢測設備，該設備能夠對這些部位進行連續的溫度監測，并形成詳細的溫度圖像數據。通常情況下，齒輪箱運作過程中的溫度維持在60℃到70℃這一區間內。若因潤滑油缺乏使得摩擦系數提高，溫度可能在短時間內升至90°C之上。當溫度上升至80℃時，熱成像攝像頭啟動預警機制，當溫度進一步升至90℃以上，該設備將觸發緊急報警。發電設備穩定運行的溫度區間介于70℃至80℃之間，一旦溫度指標超出此范圍，達到80℃以上，監控系統便會自動將相關區域判定為高風險區域進行警示。利用熱成像技術，攝像頭可以監測到電纜接點溫度升高至60°C所出現的異常圖像，在電流超負荷或發生短路時，溫度可能超過90°C。借助遠程監控系統，通過熱成像數據處理，可以實時發現溫度超過100°C的高溫區域，這對于軸承機械摩擦和齒輪箱過熱等問題的檢測尤為重要。當溫度升至120℃時，系統將立刻觸發火警提示。葉片的表層溫度一般不超過50°C。然而，在陽光直射或機械負荷增加的情況下，溫度可能升至70°C，一旦溫度超過80°C，系統將觸發預警信號，如表1所示。

（三）大數據與人工智能驅動的預測分析

傳感器負責實時捕獲電壓、電流、轉速、振動和溫度等風電設備運行參數，并將數據傳輸至中央數據庫進行儲存與分析。設備的運行狀況可以通過監測其發電機和齒輪箱的溫度及振動數據來評估，若發電機的電流讀數超出了預定的正常區間，表明設備可能存在電氣問題。對這些數據進行長期的跟蹤監控，能夠建立一個涵蓋內容廣泛的火災風險綜合評估模型。人工智能技術中的機器學習算法可以整合歷史和實時數據，構建能夠辨識設備異常運行模式的預測模型。若檢測系統發現某設備的溫度或電流波動超出既定安全范圍，人工智能模型會依據該設備過往的歷史數據來評估火災發生的可能性，并隨即啟動預警機制。

三、新能源風力發電消防系統火災的預警策略

（一）基于分級報警機制的多層次預警

根據火災危害程度的不同，火災報警系統被細分為一級、二級和三級等多個預警等級。當溫度監測設備檢測到風力發電機的齒輪箱溫度超過75°C時，會觸發一級預警，該系統對潛在的火災隱患發出初步警報，以便檢修人員對設備進行必要的查驗，從而防止火災擴散。假若溫度上升至90°C，系統將步入二級預警。此時，系統將提示運維人員執行緊急操作，如減載或暫時停機以排查設備故障，以便對設備故障進行診斷。一旦火焰探測器或煙霧傳感器檢測到火焰或特定有害氣體（如一氧化碳濃度達到35ppm閾值），及時激發三級預警，并激活自動消防設施，如自動噴淋系統或滅火裝置，目的是快速抑制火勢。分級報警機制能夠根據火災風險等級的變動，靈活地調整預警等級，防止不必要的干預或響應遲滯。當低級別預警信號頻繁出現時，與中央監控平臺聯動的系統將自動提升預警級別，并指導檢修人員進行更詳盡的檢查。

（二）實時數據采集與云端預警分析

在風電場的若干關鍵部位，如發電機、齒輪箱、變壓器以及電纜等，安裝了傳感器以實現對設施運行狀況的持續監控，這些傳感器負責收集相關的物理信息，包括但不限于溫度、振動、煙霧濃度以及電流等參數。以無線或有線方式收集的數據被傳送至云端，云端服務器執行預先編寫的分析程序，對數據進行及時分析處理。當某發電機組的溫度數據在云端平臺上顯示其值上升至80°C時，內置系統會自動執行分析程序，將該數據與設備的標準運行溫度進行比較，以此來評估是否潛藏著火災風險。若檢測到設備的溫度超過了安全限度，預警系統將激活報警功能，向現場操作人員發出警示，以便能夠及時采取必要的行動。歷史數據的積累用于優化位于云端預警系統的算法，提升預警的精確度。此外，基于云技術的預警系統能實現對遠程設備的監控功能，使得風電場的管理人員無論身處何地，都能夠利用移動設備或計算機，實時獲取設備的操作狀況和預警信息。

（三）基于人工智能的火災風險預測

人們利用AI算法，基于設備的歷史運行數據和實時監測數據，建立了火災風險的預測模型。系統通過傳感器獲取風電設備的溫度、電流、振動等參數，并利用AI模型對這些數據進行分析，識別出設備運行中潛在的異常模式。如果某臺風機的電流波動頻繁或發電機的振動數據明顯偏離正常范圍，AI模型將識別這一異常并進行風險評估，判斷是否存在火災隱患。人工智能的優勢在于自我學習能力，隨著設備運行數據的不斷積累，AI模型可以逐步優化預測精度，能夠更加準確地預測火災風險。在具體應用中，AI技術不僅能夠識別當前的設備風險，還能夠通過預測分析提前發現可能引發火災的潛在問題。如果AI算法檢測到設備運行參數逐漸接近火災發生的臨界值，系統會提前發出預警，幫助管理人員在火災發生前采取預防措施。為了實現火災預警，AI算法通過實時監測設備參數（如溫度、振動、電流等）預測火災風險。一個簡單的線性回歸模型公式為：

y=w1x1+w2x2+...+wnxn+b

其中，y是火災風險值，x1，x2，...，xn是設備參數，w1，w2，...，wn是權重系數，b為偏置項。系統根據預測值y與火災臨界值T進行比較：

y≥T發出預警

時間序列模型通過分析多個時間點的數據，計算火災風險變化趨勢：

y（t）=w1x1（t）+w2x2（t）+...+wnxn（t）+b

當y接近T時，系統提前發出預警，幫助管理人員采取防護措施。

（四）預警與應急響應聯動

在風能轉換裝置上安裝自動化預警機制和快速反應工具，包括自動滅火裝置、火警噴淋系統以及緊急電源切斷機制。一旦預警系統監測到火災隱患，如溫度升至90°C以上或煙霧傳感器探測到有害氣體，便會自動激活緊急應對程序。一旦釋放火災預警信號，立即激活風電機組的內置自動滅火系統，以撲滅火焰或限制火勢擴散。自動化系統能夠對電源進行及時中斷，有效遏制電氣故障誘發的火災事故。風電場的預警機制能夠聯用特定應急計劃，主動告知在場人員實施緊急措施。當地消防部門與預警響應系統聯動，可在火災達到特定嚴重性時，自動觸發緊急通知，以便外部救援及時介入，從而確保應急處理的高效性和及時性，如表2所示。

結語

通過多傳感器融合監測技術、熱成像遠程監控、大數據與人工智能驅動的預測分析以及基于物聯網的智能消防監測平臺，風電場能夠實現全天候、全方位的火災監控和預警。基于分級報警、多層次預警與應急響應聯動的策略，有助于在火災隱患出現的早期階段及時控制風險，減少設備損壞和環境污染。隨著技術的不斷進步，這些監測與預警技術將進一步提高風力發電場的安全性，為可持續能源的穩定供應提供強有力的保障。

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