大型多种类风电场智慧运维、故障诊断建设思路

大型多种类风电场智慧运维、故障诊断建设思路

张宗荣

青海黄河上游水电开发有限责任公司共和风力发电分公司 813000

摘要：随着全球能源结构的转型，可再生能源成为未来发展的重要方向。其中，风能由于其清洁、可再生的特点，已成为全球范围内广泛应用的能源之一。在中国的青海地区，黄河上游水电开发公司积极布局风电产业，建设了大量风力发电站。然而，由于风电场设备的复杂性和多样性，如何实现智慧运维成为了一个重要的问题。本文将探讨如何应用智慧运维技术对大型多种类风电场进行高效、精准的管理和故障诊断。

关键词：风电场；智慧运维；故障诊断；建设思路

随着全球能源结构的转变，可再生能源尤其是风能已经成为未来发展的重要方向。大型多种类风电场由于其规模大、设备种类多、运行环境复杂等特点，对于运维和故障诊断的需求更加迫切。传统的运维方式已经无法满足现代风电场的需要，因此，开展智慧运维和故障诊断的研究与实践具有重要的现实意义。

一、智慧运维的概念和重要性

智慧运维是指通过物联网、大数据、人工智能等技术，对设备进行实时监测、故障诊断和预测性维护，以实现设备的高效管理和低成本运营。在风电场中，智慧运维的重要性体现在以下几个方面：①提高设备运行效率：通过对风力发电机组进行实时监测，可以及时发现潜在的故障和问题，避免设备损坏和停机时间过长，提高设备的运行效率。②降低运维成本：通过智慧运维，可以实现设备的预测性维护，减少设备维修和更换的次数，从而降低运维成本。③提高设备使用寿命：通过对设备进行精准的故障诊断和预测性维护，可以延长设备的使用寿命，提高设备的经济效益。④提高能源供应的稳定性：在青海等地的风能资源丰富地区，风电场的稳定运行对于当地能源供应至关重要。通过智慧运维，可以确保风电场的稳定运行，提高能源供应的可靠性。

三、大型多种类风电场智慧运维的应用

为了实现风电场的智慧运维，可采取以下措施：

1. 建立智慧风电场运行系统

该系统包括智慧风机、智慧变电站及相关系统组成的智慧风电系统、区域集控系统、集团大数据分析系统等。通过这些系统，可以实现风电场的全面监测和管理。

2. 引入物联网技术

通过物联网技术，将风电场中的各种设备和传感器连接起来，实现数据的实时采集和传输。

3. 运用大数据和人工智能技术

通过对采集到的数据进行处理和分析，利用人工智能技术进行故障诊断和预测性维护。同时，通过对历史数据的挖掘和分析，可以优化风电场的运行和管理。

4. 实现远程监控和管理

通过建立远程监控和管理系统，可以实现风电场的远程管理和控制，提高运维效率和管理水平。

四、大型多种类风电场故障诊断措施

针对大型多种类风电场的故障诊断可以采取以下措施：

1. 实现智能化故障预警和故障处理

    当监测到设备参数异常时，系统会自动进行预警和报警，同时提供故障处理建议和指导。运维人员可根据系统提示进行快速响应和处理，提高故障处理效率和准确性。同时，建立数据管理和分析系统，通过对历史数据和实时数据进行深入挖掘和分析，可以发现设备运行的规律和趋势，为设备的维护和优化提供有力支持。

2. 引入多种故障诊断技术

在故障诊断系统中，可以引入多种故障诊断技术，如振动监测、温度检测、应力测量、油液分析等。这些技术可以实现对风电场设备的多维度监测和故障诊断，提高设备的故障识别率和诊断准确性。①振动监测技术：通过分析设备的振动数据，可以识别出设备是否存在不平衡、松动等问题。②声学监测技术：通过分析设备的声学数据，可以识别出设备是否存在异常声音，如轴承故障、齿轮磨损等。③油液分析技术：通过分析设备的油液样本，可以检测出是否存在磨损颗粒、污染度等问题。④热成像技术：通过热成像仪对设备进行拍摄，可以发现设备是否存在局部过热或温度分布不均的情况。

3. 建立故障模式与效应分析（FMEA）体系

针对风电场各种设备的故障模式和效应进行分析，建立FMEA体系。通过该体系，可以分析可能的故障模式和对整个系统的影响，对风电机组的各个组件进行排查，找出可能的失效点，并采取相应的预防措施。FMEA是一种系统化的方法，用于确定潜在的故障模式及其对系统性能的影响。以下是建立FMEA体系的关键步骤：①明确系统边界和功能。首先需要明确风电场中各个系统的边界和功能。这包括风力发电机组、变电设备、控制系统等，以及它们之间的相互关系。对每个系统进行功能分解，将复杂的系统分解成更小、更易于分析的部分。②识别潜在故障模式。针对每个系统或设备，需要识别可能出现的故障模式。这些故障模式可能包括电气故障、机械故障、液压故障等，具体可以根据设备的运行特性和历史数据进行判断。同时，需要考虑不同故障模式之间的关联和影响。③分析故障影响和后果。对于每个识别出的故障模式，需要分析其对系统性能的影响和可能导致的后果。例如，某些故障可能导致设备停机、性能下降或安全隐患等。分析故障影响和后果的过程需要综合考虑设备的重要性、安全性、经济性等因素。④评估风险并制定措施。根据故障影响和后果的分析结果，需要对每种故障模式进行风险评估。这包括确定故障发生的概率、可能造成的损失等方面。基于风险评估结果，可以制定相应的措施，如改进设计、加强维护、增加监测等，以降低故障发生的风险。⑤建立FMEA表格和数据库。将上述分析结果整理成FMEA表格和数据库。FMEA表格通常包括系统或设备的名称、故障模式、故障影响、风险评估等信息。数据库则可以用于存储故障模式、故障原因、解决方案等信息，方便后续查询和分析。⑥定期审查和更新FMEA体系。随着风电场的运行和设备老化，可能需要定期审查和更新FMEA体系。通过对实际运行数据的分析和对比，可以发现新的故障模式、改进措施的效果等信息，从而不断完善FMEA体系。

4. 运用数据挖掘技术进行故障诊断

通过采集风电场现场监测设备的大量数据，运用数据挖掘技术进行数据分析，发现隐藏在数据中的规律和异常，从而诊断故障。例如，通过分析风电机组转速、温度和振动等数据，可以判断机组是否存在异常情况，并及时采取措施进行维修。

5. 实现远程故障诊断和维修指导

建立远程监控系统，实现风电场的远程管理和控制。通过该系统，可以对风电场设备进行远程监测和故障诊断，提供远程维修指导和建议，提高运维效率和管理水平。

五、结语

在青海黄河上游水电开发中，通过建立智慧运维系统和实践智慧运维技术，实现对大型多种类风电场的全面监测和管理。这不仅能够提高设备的运行效率和管理水平、降低运维成本和故障率，同时还能够提高能源供应的稳定性和可靠性。未来，随着技术的不断进步和发展，智慧运维将在风电场中得到更广泛的应用和推广。

参考文献

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