智能時代風(fēng)電自動化設(shè)備火災(zāi)消防監(jiān)控發(fā)展趨勢研究

引言

隨著全球?qū)稍偕茉葱枨蟮脑鲩L，風(fēng)力發(fā)電成為綠色能源的代表。然而，風(fēng)電設(shè)備在運行過程中存在火災(zāi)風(fēng)險，如何高效監(jiān)控和預(yù)防火災(zāi)成為風(fēng)電場安全運行的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。隨著智能時代的到來，自動化技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)為風(fēng)電自動化設(shè)備的火災(zāi)消防監(jiān)控提供了全新的解決方案。這些先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用，使火災(zāi)監(jiān)控系統(tǒng)能夠在復(fù)雜的風(fēng)電環(huán)境中實時采集數(shù)據(jù)、分析風(fēng)險，并在火災(zāi)發(fā)生前自動采取應(yīng)對措施，從而極大提高了監(jiān)控效率與精度。

一、智能時代風(fēng)電自動化設(shè)備火災(zāi)消防監(jiān)控系統(tǒng)的技術(shù)基礎(chǔ)

（一）自動化技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用

自2000年起，在風(fēng)電領(lǐng)域，自動化裝置逐漸廣泛應(yīng)用于風(fēng)電機(jī)組的操作監(jiān)控及維護(hù)環(huán)節(jié)。在風(fēng)電場的配置中，至少有500臺風(fēng)機(jī)，每臺風(fēng)機(jī)裝備有20個或更多的傳感器，這些傳感器每小時產(chǎn)生的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)總量超過5000條，內(nèi)容涵蓋溫度、濕度、氣壓以及振動等信息。借助自動化控制系統(tǒng)，數(shù)據(jù)能在5毫秒時限內(nèi)傳輸至中央控制室，隨后內(nèi)置算法對其進(jìn)行分析，以便自動辨認(rèn)出任何異常狀況。當(dāng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組溫度上升至 200% 以上或環(huán)境濕度驟降至 5% 以下時，監(jiān)控系統(tǒng)會立即激活火警警報，風(fēng)電場內(nèi)配置的自動滅火裝置會在1秒之內(nèi)啟動響應(yīng)程序。為了確保系統(tǒng)的長期穩(wěn)定性，技術(shù)團(tuán)隊需進(jìn)行全面檢查與調(diào)試[1]

(二)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的整合

在現(xiàn)代風(fēng)電場所設(shè)立的火災(zāi)監(jiān)控體系中，每一臺風(fēng)力發(fā)電機(jī)均裝配了超過30種傳感器，涵蓋了溫度、濕度監(jiān)測以及煙霧識別等多種功能，這些傳感器通過無線網(wǎng)絡(luò)與集控系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)連接。例如，在某個有兩百臺風(fēng)力發(fā)電機(jī)的風(fēng)電場，每秒鐘會產(chǎn)生60萬條以上的數(shù)據(jù)，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，這些數(shù)據(jù)在不到1秒鐘的時間內(nèi)被傳輸至監(jiān)控樞紐。物聯(lián)網(wǎng)能夠利用無線通信技術(shù)，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的實時集中監(jiān)控與處理，從而摒棄過往每周派遣至少10名運維人員進(jìn)行人工巡檢的低效率做法[2]

（三)大數(shù)據(jù)與云計算的支持

2005年成為大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)發(fā)展的起點，得益于數(shù)據(jù)存儲、處理費用的降低，風(fēng)電場開始普遍采用這兩項技術(shù)，以提升監(jiān)控與維護(hù)效率。風(fēng)電場中的每臺風(fēng)機(jī)平均每天產(chǎn)生超過100GB的數(shù)據(jù)，一個有200臺風(fēng)機(jī)的大型風(fēng)電場每日需處理超過20TB的運行數(shù)據(jù)。在過去，數(shù)據(jù)僅能儲存在本地并依靠人工進(jìn)行周期性分析。目前，得益于云計算技術(shù)，數(shù)據(jù)可以實時傳輸至遠(yuǎn)程服務(wù)器進(jìn)行及時處理。分析表明，運維團(tuán)隊可在2秒內(nèi)接收到云計算系統(tǒng)處理海量數(shù)據(jù)后的反饋，借此實現(xiàn)精確的火災(zāi)預(yù)警[3]。在過去5年中，通過對運行數(shù)據(jù)的深入分析，云平臺能夠精確識別出溫度超過 150^°C 時某些設(shè)備部件出現(xiàn)故障的可能性，并能在事故發(fā)生前7天發(fā)出預(yù)警提示，有效降低了火災(zāi)事故的發(fā)生概率。

二、智能時代風(fēng)電自動化設(shè)備火災(zāi)消防監(jiān)控的發(fā)展趨勢

（一)智能傳感與實時監(jiān)控

為了對風(fēng)電場的自動化設(shè)備實施智能感知與連續(xù)監(jiān)控，選取適應(yīng)其特定環(huán)境的傳感器至關(guān)重要。建議選用霍尼韋爾5800系列的溫度檢測器、博世BMP388的濕度與氣壓測定器以及MS5611的高精度振動檢測設(shè)備。這些傳感器能在極端溫度環(huán)境下，保持其濕度測量精度在±3% 以內(nèi)，響應(yīng)速度快至1毫秒以下。對0至10，000赫茲的振動頻率具有檢測能力，并在惡劣條件下實現(xiàn)長時間的穩(wěn)定運行。傳感器應(yīng)被安置在發(fā)電機(jī)、齒輪箱以及風(fēng)機(jī)葉片等關(guān)鍵部件上，以便對風(fēng)機(jī)進(jìn)行全面監(jiān)控。傳感器可以利用紫蜂或長距離廣域網(wǎng)等工業(yè)級無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，以確保在強(qiáng)風(fēng)環(huán)境下數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性[4]。每秒鐘各個傳感器大約產(chǎn)生2，000條數(shù)據(jù)，由思科工業(yè)無線3700系列網(wǎng)關(guān)收集并處理，進(jìn)而傳輸至本地邊緣計算服務(wù)器進(jìn)行實時分析。針對數(shù)據(jù)的高效處理與存儲需求，推薦使用搭載計算設(shè)備架構(gòu)圖形處理單元并能在毫秒級響應(yīng)的英偉達(dá)邊緣計算模塊，該模塊能夠每小時處理50GB的數(shù)據(jù)。傳感器系統(tǒng)需定時借助NIPXI-1033校準(zhǔn)裝置執(zhí)行自動校準(zhǔn)，以維持?jǐn)?shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，如表1所示。

(二)人工智能驅(qū)動的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)

為了打造一個由人工智能驅(qū)動的火災(zāi)預(yù)兆探測系統(tǒng)，配備一個處理能力強(qiáng)大的計算硬件，用以分析由各類傳感器搜集來的大量數(shù)據(jù)信息。選擇配備8個A100圖形處理單元(GPU)卡的英偉達(dá) dgx100 服務(wù)器，每個GPU卡具備40GB顯存容量，此服務(wù)器每天可處理 500TB 的數(shù)據(jù)量，并高效地訓(xùn)練及運行機(jī)器學(xué)習(xí)模型。為了培養(yǎng)深度學(xué)習(xí)模型，系統(tǒng)對涵蓋過去三年至五年間的各類傳感器數(shù)據(jù)如溫度、濕度、煙霧及振動進(jìn)行深入分析。在此過程中，大數(shù)據(jù)處理框架阿帕奇火花被用于優(yōu)化數(shù)據(jù)的清洗和處理環(huán)節(jié)。在訓(xùn)練AI模型過程中，可以選擇谷歌張量流圖或皮托克框架，并應(yīng)用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)或門控循環(huán)單元模型，這兩種模型均支持時序分析，以便對火災(zāi)發(fā)生的可能性進(jìn)行預(yù)測。為了使模型保持實時運行，建立一個自動化的系統(tǒng)，該系統(tǒng)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的更新和模型的優(yōu)化，通過庫貝流實現(xiàn)模型的部署和自動訓(xùn)練，將實時數(shù)據(jù)流直接輸送至訓(xùn)練模型中，同時模型的參數(shù)會根據(jù)最新的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整。風(fēng)電設(shè)備應(yīng)配備預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)有能力檢測并比較設(shè)備異常振動、溫度波動及煙霧濃度數(shù)據(jù)與歷史記錄，以便在火災(zāi)發(fā)生前24小時發(fā)出警報。

（三)邊緣計算與云計算的協(xié)同應(yīng)用

在風(fēng)電火災(zāi)監(jiān)控系統(tǒng)中，實現(xiàn)快速響應(yīng)的關(guān)鍵在于邊緣計算與云計算的協(xié)作，建議選用戴爾EMCPowerEdgeXE2420服務(wù)器作為邊緣計算節(jié)點，該服務(wù)器具備24個雙列直插式內(nèi)存組件插槽，能夠安裝英特爾至強(qiáng)黃金6230R，每小時處理數(shù)據(jù)量超過 50GB 。在風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的調(diào)控中心，安裝了多個端點設(shè)備，這些設(shè)備專門負(fù)責(zé)處理來自傳感器的數(shù)據(jù)，如識別氣溫、濕度和振動等方面的關(guān)鍵信息。邊緣計算應(yīng)用程序在基于紅帽開放位移的容器平臺上得到部署，以實現(xiàn)系統(tǒng)的高效響應(yīng)和與中心系統(tǒng)的數(shù)據(jù)高效同步。針對大規(guī)模存儲和計算需求，推薦采用微軟Azure或Amazon網(wǎng)絡(luò)服務(wù)云平臺，以實現(xiàn)云計算資源的協(xié)同工作。每臺風(fēng)機(jī)每天產(chǎn)生100GB數(shù)據(jù)，通過高速光纖或5G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)被傳輸至遠(yuǎn)程服務(wù)器，即云端。為了存儲數(shù)據(jù)，在云端系統(tǒng)中采用了基于阿帕奇哈多普架構(gòu)的HDFS分布式文件系統(tǒng)。在此基礎(chǔ)上，運用分布式計算系統(tǒng)或Apache閃爍進(jìn)行并行計算，對積累的數(shù)千臺風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，旨在揭示其發(fā)展趨勢，并構(gòu)建火災(zāi)風(fēng)險模型。在邊緣節(jié)點偵測到異常狀況時，能夠在短短3秒鐘內(nèi)啟動遠(yuǎn)程預(yù)警系統(tǒng)。為了便于運維團(tuán)隊監(jiān)控，實時數(shù)據(jù)通過BI以可視化形式展現(xiàn)[5]

(四)無人機(jī)與機(jī)器人技術(shù)的引入

引人無人機(jī)與機(jī)器人技術(shù)，能顯著提升風(fēng)電場在巡檢與火災(zāi)應(yīng)急響應(yīng)方面的效率與能力。在選擇無人機(jī)時，應(yīng)選用大疆Matrice300RTK型號，并配備ZenmuseH20T紅外成像相機(jī)與激光雷達(dá)設(shè)備，該無人機(jī)能在極端天氣環(huán)境下保持穩(wěn)定飛行，僅需20分鐘便能對50臺風(fēng)機(jī)進(jìn)行全面巡檢。操作無人飛行器時，需利用大疆飛行員軟件對其進(jìn)行程序編寫，預(yù)設(shè)無人機(jī)的自主檢查路徑，同時將收集的檢查數(shù)據(jù)及時傳輸至大疆特拉云系統(tǒng)進(jìn)行加工。一般情況下，每次檢查過程將產(chǎn)生大約200GB的數(shù)據(jù)量。搭載了高精度紅外傳感器的無人機(jī)能夠?qū)︼L(fēng)力發(fā)電機(jī)內(nèi)部溫度進(jìn)行精確測定，其檢測精度高達(dá) ±0.1^°C ，一旦監(jiān)測到風(fēng)機(jī)溫度超出設(shè)定閾值 180^°C ，該無人機(jī)即刻觸發(fā)警報機(jī)制，并通過大疆飛行管家平臺，將所收集的數(shù)據(jù)實時發(fā)送至中央監(jiān)控系統(tǒng)。在風(fēng)電場的應(yīng)急滅火系統(tǒng)中，采用國產(chǎn)四足機(jī)器人，該機(jī)器人配備了熱成像相機(jī)和滅火噴灑裝置，其容量足以裝載10升二氧化碳滅火劑。這款機(jī)器人能夠在復(fù)雜地形條件下靈活移動，結(jié)合熱成像技術(shù)及時發(fā)現(xiàn)火源，并迅速進(jìn)行滅火操作，提高風(fēng)電場的應(yīng)急響應(yīng)能力和安全性。一旦無人機(jī)或傳感器系統(tǒng)啟動火災(zāi)警報，機(jī)器人能在3分鐘以內(nèi)自主前往火災(zāi)發(fā)生地點，并通過ROS（機(jī)器人操作系統(tǒng))實現(xiàn)遠(yuǎn)程滅火操作。使用英偉達(dá)JetsonXavier處理單元，機(jī)器人能夠規(guī)劃路徑，即便在復(fù)雜地形下也能保證順暢運作。將無人機(jī)和機(jī)器人系統(tǒng)整合，能夠降低人工干預(yù)的需求，并將火災(zāi)應(yīng)急響應(yīng)時間縮短至5分鐘以內(nèi)。

（五）自主防火與智能維護(hù)技術(shù)

在風(fēng)機(jī)內(nèi)部，安裝FirePro滅火系統(tǒng)的自動滅火裝置，該系統(tǒng)采用固體氣溶膠技術(shù)進(jìn)行滅火。在風(fēng)機(jī)的發(fā)電設(shè)備、齒輪變速箱及電氣設(shè)備控制盒周邊，須分別安裝最多4個消防專業(yè)人員模塊。當(dāng)傳感器監(jiān)測到溫度超出200% 閾值時，內(nèi)置模塊將自主激活，釋放二氧化碳滅火劑，只需15秒即可滅火，效果顯著。為了實現(xiàn)風(fēng)電場的智能維護(hù)，推薦采用IBM最大值資產(chǎn)管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠每周從傳感器收集超過1TB的數(shù)據(jù)，并利用人工智能算法對設(shè)備運行狀態(tài)進(jìn)行分析，進(jìn)而制定出自動化的維護(hù)計劃。將馬克西莫系統(tǒng)與以AI為核心的預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)相結(jié)合，能夠基于過往數(shù)據(jù)對設(shè)備部件的磨損狀況進(jìn)行預(yù)測，并自動地進(jìn)行維護(hù)工作。在檢測到設(shè)備部件老化或異常磨損的情況下，智能系統(tǒng)會自動將相關(guān)任務(wù)指派給維護(hù)機(jī)器人或者自動化倉儲系統(tǒng)，以提前進(jìn)行零部件的更換，從而保障設(shè)備穩(wěn)定運行。

結(jié)語

智能時代為風(fēng)電自動化設(shè)備火災(zāi)消防監(jiān)控系統(tǒng)帶來了前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。通過智能傳感器、人工智能、邊緣計算、云計算、無人機(jī)、機(jī)器人、自主防火等技術(shù)的融合應(yīng)用，火災(zāi)監(jiān)控系統(tǒng)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)實時數(shù)據(jù)采集和分析，還能主動預(yù)測和應(yīng)對潛在的火災(zāi)風(fēng)險。這些技術(shù)的發(fā)展使得風(fēng)電場的火災(zāi)預(yù)防更加智能化和自動化，極大地提升了設(shè)備的安全性和運維效率。未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深入，風(fēng)電自動化設(shè)備火災(zāi)消防監(jiān)控系統(tǒng)將進(jìn)一步優(yōu)化，為風(fēng)電行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供更加堅實的安全保障。

參考文獻(xiàn)

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