2018-03-12 15:37:39
公告

尊敬的用户:

因平台升级改造的需要,原成果申报平台即日起停用。第六届全国设备管理与技术创新成果申报启用新平台:https://www.shebeiyiyuan.com,请重新登录注册。

中国设备管理协会专家服务中心
2024年1月22日

打开新平台
首页  >  创新成果  >  风电机组故障预警及智能化分析系统

风电机组故障预警及智能化分析系统

完成单位:云南滇能智慧能源有限公司新能源事业部

登记编号:ZSCX-2021-DL-G-2-19      登记年份:2021      登记日期:2021-04-26

项目概况

       云南滇能智慧能源有限公司作为国内“五大发电集团”之一国家电力投资集团下属机构,一直致力于风电技术的智能化研究及应用,目前研发的“风电机组故障预警及智能化分析系统”是国内风电行业内第一套产品化的故障预警软件,该系统软件基于对集控平台采集的大量数据进行分析,结合数据挖掘及机器学习技术,采用了140多个风领域算法模型,能够识别诊断风电机组变桨、偏航等控制系统亚健康问题,提高发电性能,并能对风机主轴、齿轮箱、发电机等大部件进行早期预警服务,分析发现风机主轴承、齿轮箱等机械传动链问题,评估部件健康度,及时提出维护与检修建议,能有效降低设备停运损失,提高发电量。 新能源事业部装机155.5万,其中风电装机1195MW,11个风场617台风机;光伏装机360MW,8个光伏电站313个方阵。目前单体装机容量位于云南省第1名。公司风机类型涵盖7个厂家的13种机型,且地处高原高寒山地,运行工况复杂、维护成本高;大部件源于29个厂家、36个型号,数据量庞杂;因此对于大数据应用及故障预警的需求日趋加剧。 

       基于以上原因,我们和远景集团合作建设了“风电机组故障预警及智能化分析系统”,本套系统基于集团大数据云边协同平台,利用大数据分析手段,结合我方50万+数据采集点的历史积累,采用了140+风领域算法来支撑本体系;是国内风电行业内第一套产品化的故障预警软件,荣获国家电投“绿动未来”大数据及智能应用总决赛一等奖。 系统主要成果: 

一、控制系统预警,解决主要的行业痛点:

       所有风机都会发生功率曲线跌落,无法分清风况还是风机导致,不断和厂家扯皮。 

二、传动链预警,解决主要的行业痛点:

       机舱传动链上大部件失效,平均每次导致非计划停机3周;以及振动监测CMS厂家杂乱,水平有限,预警误报率高,齿轮箱行星齿无法告出。 

三、大部件预警,解决主要的行业痛点:

       变桨传动,偏航传动等机械系统安装振动传感器成本超过价值创造;机舱传动链预警后,是否停机与购买备件决策困难 四、叶片预警,叶片失效占风机大部件失效50%以上;但设备上没有任何数据可以反映出失效模式;叶片前缘腐蚀等外表面损伤是否检修决策困难。 

五、解决风机故障预警行业三大难题。

       1、风机运行数据在哪里?

       2、预警算法采用知识模型还是算法模型?

       3、要做到风机和IT技术相结合,如何低成本开发上线? 总之,本系统是基于SCADA/CMS/智能传感器数据的风机健康度管理平台及其故障预警应用软件,实现7个不同风机厂家13种机型在同一平台数据整合及智能预警分析,风电行业第1套同时支持多型号双馈、直驱风机且已落地、验证,全面覆盖风机大部件,产品化的故障预警软件。

       通过机器学习及大数据计算,识别设备亚健康状态,预警设备大部件故障与整体发电性能跌落,减少非计划性停机损失和隐藏的发电性能不合格损失,使传统远程监控中心转型资产风险预警中心。下一步将同量对接营销辅助决策系统,通过风水光多能源数据接入和大数据分析,结合电力市场交易规则,优化检修工期和机组运行方式安排,提高电力市场现货交易的精确度,提供报价决策依据,实现效益最大化。 

       七彩边云栖扁鹊,机器学习护风机; 信息技术助风电,科技创新促发展!