風電場安全生產管理系統研究與應用

摘要：我國新能源行業正加速發展，同時環境因素帶來的挑戰影響著系統的安全運行。現有巡檢方式多為人工巡檢，難以滿足風電巡檢全空間、全信息綜合高效管理的需求。針對該問題，在分析風電機組場景數據、風電設施、運維需求的基礎上，研究了基于北斗高精度定位的沉降觀測、無人機智能巡檢、風電場安全運行數據時空共享等關鍵技術，設計開發了風電場安全生產管理系統，包含沉降監測、智能巡檢、缺陷處置、北斗通信等功能模塊，為風電場協同智能規劃和運維提供實時高效的決策支持，并在大石崖風電場進行實證應用，有效提升了復雜環境中運維管理的適應性。

關鍵詞：風電場；運維管理；智慧巡檢；沉降監測

中圖分類號：TP277" " 文獻標志碼：A" " 文章編號：1671-0797（2025）03-0001-05

DOI：10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2025.03.001

0" " 引言

中國為發展低碳經濟提出了碳達峰和碳中和目標，包括風力發電在內的可再生能源發展迅猛[1]，在陸地建有大量風力發電機組[2]。我國風電大規模投運時間短，運行管理主要參照火電運行經驗，暫未形成適合風電場特點的管理模式，并且風電建設規模的快速增長導致風電各專業人才緊缺，且風電場大多地處偏遠艱苦地區，難以吸引人才、穩定人員。

現階段，風電場存量風機設備逐步超過質保期，需頻繁進行自主檢修維護，導致安全運維成本急速增加。加之風電場內風機地域分散，交通距離遠，導致人工巡檢、維修周期長[3]。雖然少數風電場使用無人機代替人員開展設備巡檢，但拍攝圖像仍依靠人工判讀，效率較低[4-5]。風機機艙、槳葉在高空風荷載作用與自身重力作用下向塔筒傳遞壓力及扭力，會導致風機傾斜、沉降[6]。當桿塔出現嚴重形變時，將導致風機設備發生倒塌，造成人員和經濟損失[7]。現階段風電場多邀請專業機構利用水準儀對風機進行沉降觀測[8]，無法實時掌握風機傾斜沉降狀態。為保障風電機組安全穩定運行，研發一套具有“空地融合一體”智能巡檢與風機實時沉降監測功能的安全生產管理系統具有一定的必要性。

本文所述系統已在大石崖風電場完成試點建設，系統融合北斗高精度定位、無人機智能巡檢、深度學習、北斗三號融合通信等技術，通過分布式微服務架構，構建風電機組安全監測和智能巡檢服務體系。

1" " 系統總體設計

總體架構設計分為感知層、網絡層、邊緣層、平臺層及業務層，總體架構圖如圖1所示。

1.1" " 感知層

在風電場站端為作業人員配備北斗手持終端和智能安全帽，開展人員安全和作業安全管理；在站內部署巡檢無人機，開展風機葉片缺陷巡檢等業務；在風機周圍安裝北斗沉降監測終端，監測風機地基沉降狀態。

1.2" " 網絡層

位于新能源電場的站端，通過NB-IoT、Wi-Fi、LoRa、藍牙、4G/5G、以太網或專線等無線、有線網絡通信方式傳輸感知層數據。

1.3" " 邊緣層

位于風電場的站端，由邊緣物聯系統、安全接入網關組成。其中站端所有數據通過安全網關接入邊緣物聯系統，邊緣物聯系統主要提供模型解析、接入設備管理、數據匯聚接入、視頻接入、規則引擎、站端隱患預警、輔控系統聯動和感知智能協同等服務。邊緣層通過互聯網或內網與平臺層進行數據交互，使用網閘和物理隔離裝置等保證平臺層安全。

1.4" " 平臺層

采用分布式微服務架構搭建底層架構，根據業務將項目整體劃分為獨立服務，各微服務間通過Rest API實現相互調用，并發布至微服務容器中，實現業務聯動，從而達到業務、人員上的松耦合，提高整個平臺的擴展能力，即需求快速迭代能力。平臺層劃分為數據分析、北斗沉降監測、安全預警、綜合巡檢、融合通信服務、高精度位置服務、GIS引擎、統一認證中心、AI模型中心等9類服務，從而支撐各類業務需求。

1.5" " 業務層

依托于平臺層的各項能力，開展風電站形變監測、綜合巡檢、智能風險辨識等業務，主要包括巡檢任務查看、巡檢視頻查看、巡檢記錄管理、巡檢軌跡查看、巡檢結果查看、沉降監測、沉降預警、沉降趨勢分析、視頻接入等。通過對部署電站各類資源統一管理、安全狀態實時監測、時空信息統一匯聚，實現對新能源電站的安全生產管理。

2" " 功能設計

主要包括系統主界面、沉降監測子模塊、智能巡檢子模塊、缺陷處置子模塊和北斗通信子模塊等功能。

2.1" " 系統主界面

系統主界面通過匯聚設備統計數據、缺陷數據、實時沉降數據、消缺數據、巡檢數據等，使用各類圖表展示統計分析結果。通過電子地圖展示各個風機的位置分布和實時沉降監測狀態，展示巡檢無人機和巡檢人員實時位置，以及進行中的巡檢或消缺工作。具體如圖2所示。

2.2" " 沉降監測子模塊

沉降監測模塊主要通過北斗高精度定位技術，監測風機的沉降狀態，接入風機沉降監測實時數據并進行展示，根據實時數據與預警值進行比對，判定風機沉降實時狀態。各風機沉降監測界面如圖3所示。界面還可查詢風機的歷史沉降趨勢，選取多臺位置風機進行趨勢對比，從而判定一定區域內風機沉降的趨勢變化，為安全生產提供支撐。

2.3" " 智能巡檢子模塊

智能巡檢模塊主要通過無人機和深度學習技術相結合，實現無人機巡檢航線自動規劃、無人控制自動巡檢和無人機拍攝圖片的智能識別。通過接入巡檢人員佩戴的智能安全帽得到定位和視頻等數據，形成巡檢人員軌跡，并對人員操作進行全程跟蹤，形成操作實時反饋意見。該模塊主要功能包括無人機智能巡檢、人員巡檢計劃的制定和任務的下達、巡檢過程的跟蹤、巡檢結果的查看；無人機在風機現場按照下達的任務自動對風機的塔筒、葉片、機艙等部位開展巡檢和拍攝圖片，拍攝的圖片通過AI識別，發現風機的缺陷信息并進行預警。圖4所示為智能巡航拍攝并分析葉片隱裂。

2.4" " 缺陷處置子模塊

缺陷處置模塊主要通過物聯網技術接入處置缺陷人員佩戴的智能安全帽，得到定位和視頻等數據，跟蹤缺陷處置過程，遠程保障人員安全。圖5所示為系統缺陷記錄及消缺情況界面，功能主要包括實現人員巡檢發現的風機缺陷和AI識別發現的風機缺陷的信息統計和處置計劃的管理，處置過程的跟蹤，處置結果的查看。

2.5" " 北斗通信子模塊

北斗通信模塊通過北斗三號短報文技術，可實現在無蜂窩網絡下由系統向北斗手持終端發送消息，接收北斗手持終端發送的消息，保障遠程調度指揮的及時性。圖6所示為系統北斗通信界面。人員持北斗手持終端，發生危險時，在無任何蜂窩網絡的情況下可向平臺發送報警信息，保障人員安全。

3" " 關鍵技術研究及應用

3.1" " 基于北斗高精度定位的沉降觀測技術研究與應用

采用北斗高精度定位技術，對風機沉降進行監測。澆筑與風機底座一體的觀測墩，在觀測墩上安裝北斗沉降監測終端，并選擇基礎較穩固的地點安裝北斗沉降基準站。各北斗沉降監測終端與北斗沉降基準站實時接收衛星定位信號，并通過數據通信網絡實時發送到系統，對數據進行分析，獲取各監測終端實時三維坐標，與初始坐標進行對比而獲得該監測終端的變化量。

3.2" " 無人機智能巡檢研究與應用

使用無人機對風機葉片進行巡檢，通常的方案是在風機停機時通過手動控制前進或倒車，使被巡檢風機的葉片每次均停留在指定的位置上，手動控制風機轉向至固定的方向，無人機采用固定巡檢路線對風機葉片進行巡檢，并拍攝葉片的圖片。因為風機方向、葉片停留位置、無人機巡檢路線均需固定，每次巡檢前需要進行人工操作，造成無人機巡檢效率無法提高。通過研究一種動態的智能巡檢方案，將動態建模和智能算法結合，提出一種無人機智能動態巡檢方案。在無人機起飛后對風機方向和葉片停留位置建模，指導其按規劃巡檢路線對風機葉片進行自動巡檢，通過深度學習技術，自動分析風機膠衣脫落、裂紋等表性缺陷，并出具巡檢報告，提高無人機的巡檢效率。

3.3" " 北斗三號融合通信技術研究與應用

巡檢過程中，人員會進入4G/5G未覆蓋區域，此時人員的定位及業務數據無法回傳至平臺，亦無法知悉巡檢人員的位置和業務進展。因此，通過研究北斗短報文+4G/5G融合通信方式，傳輸人員定位數據和業務數據。在4G/5G覆蓋范圍內，通過4G/5G傳輸人員定位數據和業務數據；在4G/5G覆蓋范圍外，將人員定位數據和業務數據使用北斗短報文通過北斗衛星鏈路回傳至平臺。

4" " 結束語

新能源電場具有“小、散、遠”的特點，要對地域上廣泛分布的設備狀態進行監測、控制、管理及維護是十分困難和煩瑣的，需要大量的人力、物力和財力。本系統通過北斗、物聯網、AI等先進技術，為風電站的安全生產管理提供了輔助決策和智能化運營工具，對于提高電站運營維護的安全性，增強電站的運行效能，提升電站的整體運營和管理水平具有十分重要的意義，有利于有效消除安全生產管理盲區。

[參考文獻]

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收稿日期：2024-10-14

作者簡介：劉術（1986—），男，湖南常德人，工程師，研究方向：新能源電站生產運維與安全管理。

通信作者：唐高翔（1995—），男，吉林四平人，助理工程師，研究方向：新能源電站運行與安全管理。