数字化电厂智能巡检技术在风电场的应用

李清东，卢鹏举，潘巧波，曹 力，从鸿胜，杜虹锦

(1.内蒙古华电蒙东能源有限公司，内蒙古 通辽 028000；2.华电电力科学研究院有限公司，杭州 310030)

0 引 言

近二十年来，随着中国清洁可再生能源的迅速崛起，风力发电作为新能源主力军得到长足的发展[1-3]。目前由于风电机组数量多、故障频发、地处偏远、环境恶劣、检维人员少等突出特点，给风电场的管理带来很大困难。其着重体现在机组事故频发、大部件损坏严重、管理成本高、盈利难等问题[4-5]。

目前电力行业广泛聚焦于数字电厂、智慧电厂等研究热点，并提出一系列的实施方案。文献[6]列举了众多海内外有代表性的数字化工厂运行状况，阐明了数字化电厂概念，并进一步的分析了数字化电厂的特点及所包含的层面、国内现状，以及与国外先进水平的差距。文献[7]基于智慧化电力基本构成，全新的提出“智慧-全数字化”体系的概念，该体系包含两个部分：智慧主体和全数字技术。智慧主体对传输的数据和信息采用智能化的模式进行分析和处理，并衍生出更多的数据、信息与知识；全数字化技术是信息传送和处理的一种方式，为智慧主体的运行提供数据和信息。总的来说，在国内数字电厂各类型发电系统中是一种全新的理念，从概念形成、方案策划、试点实施，进而到大范围推广应用还需要投入更多研究资金和技术力量。

通过充分利用风电机组SCADA监控系统和CMS在线振动监测系统已有条件，应用大数据、物联网、人工智能等先进技术，规范设备巡检管理，减少人员巡检工作量，提高风电机组智能巡检质量和效率，避免机组因巡检不到位导致重大事故。文中提出一种运用于风电机组日常管理中的数字电厂智能巡检技术，通过图像识别、红外识别等智能化手段实现多区域、多机组的智能巡检。数字电厂将所有机组信号数字化、所有管理内容数字化，然后应用网络技术，实现可靠而准确的数字化信息交换、跨平台的资源实时共享，进而优化生产管理，为机组安全可靠运行提供科学指导。通过风电机组智能巡检的实施，以实现巡检机组全覆盖、巡检周期全覆盖、巡检项目全覆盖，降低发电成本、提高上网电量、减少设备故障，最终实现电厂的安全、经济运行和节能增效。

1 整体架构

考虑到目前风电区域公司集中管理的特殊方式，数字电厂智能巡检平台在区域已建立的集控平台和诊断平台基础上，采用"两级应用两级部署+厂级采集系统"的部署方式，即在风电场部署厂级数据采集系统，同时建设区域集控诊断数据中心和集团大数据平台[8]，新能源数字化电厂网络架构如图1所示。

图1 新能源数字化电厂网络架构图

风电机组的巡检主要分为机舱内部和机舱外部。机舱内部主要包括电气系统、机械系统，电气系统重点关注电气设备的温度、电压、电流、频率等指标；机械系统重点关注油温、油位、振动等指标。

机舱外部主要是叶片、塔筒、塔基。风电机组智能巡检是充分利用机组SCADA数据、在线振动监测数据构建智能巡检大数据处理中心，风电场手持终端相互配合、相互补充，进而达到实现检维人员在远程对机组状态的精准掌控，智能巡检平台定期将设备巡检表、设备预警表、设备维护表发送现场，为风电场的检修维护提供重要的信息支撑，新能源数字化电厂技术架构如图2所示。

2 智能监测系统

风电机组智能巡检平台的建设，一方面充分利用远程集控平台、远程诊断平台、SCADA监控系统、CMS振动监测系统采集风电机组运行数据和故障记录，另一方面通过巡检监测辅助设备(视频、音频、红外成像、塔筒监测、叶片监测以及移动终端)采集更多数据，利用两方面数据形成风电机组智能巡检平台数据库。对采集的数据根据需要进行筛选清洗，通过智能巡检数据模型(塔筒、叶片和变桨、电气柜、主轴、发电机、偏航系统、联轴器、制动器、液压系统、水冷系统、避雷接地系统)的分析，形成智能巡检异常项目预警和机组故障维护的趋势分析。

2.1 图像、声像监测系统

视频监控之外，声像仪是一种用眼睛"看"声音的轻型便携仪器，以精确成像技术分离不同位置的声音，能够在多干扰声源和封闭空间等恶劣环境中分析机器设备噪声源，进而对设备进行噪声故障诊断。针对风电机组关键部件的巡检需求，在机舱内安装图像及声像监测系统，实时采集视频、声音信号，上传至风电场存储服务器进行数据处理，应用图像识别技术，在线诊断机组异常状态，并将处理结果后的异常状态及报警信号上传至区域数据中心。

2.2 温度红外采集系统

在机舱顶部合适位置安装红外成像视频监控设备，实现监控中心对风机机舱内重点部位的远程实时监测，及时发现温度异常部件，危险情况及时报警，保护重要设备，避免火灾事故的发生。

2.3 塔筒监测系统

针对塔筒基础不均匀沉降、塔基开裂、塔筒弯曲、倾斜等问题，增加塔筒倾角、应变传感器，实时监测塔筒运行状态，实现塔筒不均匀沉降、塔筒弯曲、塔筒连接螺栓监测及巡检。

2.4 叶片监测系统

雷击、大风、寒冷、结冰等气候因素，会导致叶片胶合材料疲劳和叶片结构受损，甚至会导致叶片脱落，并可能会进一步引发倒塔等重大事故。针对以上问题，需加装叶片在线监测系统。应用激光测距传感器及声音传感器，实时采集叶片运行信息，基于相关性分析，建立三支叶片距离及声音的残差，并通过分析诊断系统，实时诊断叶片裂纹、断裂等问题。

2.5 移动终端采集系统

风电机组各部件建立唯一的二维码，张贴于明显位置，巡检人员到位后利用移动终端通过指定身份登录，扫描设备二维码，自动记录该部件巡视时间，并弹出相关的检查内容，由运行人员进行逐项确认或填写检查参数，同时支持将巡视记录通过移动作业平台上传，便于后期信息查询。巡检人员携带移动终端，根据系统预设优化的巡检路线，对各台机组进行巡检，现场扫描设备识别码，采集音视频等相关信息，记录各种设备运行数据，实时上传至风电场系统。若发现问题则立即将时间、地点、设备类型和故障情况等信息上报，系统根据当时情况结合历史数据，通过专家意见库给出处理指导，并反馈至移动终端，需要时修改更新巡检安排。

2.6 无人机巡检系统

风电场风电机组与集电线路需要定期巡检，时间和人力花费较大。无人机智能巡检系统解决方案，是以无人机为载体，通过智能巡检平台实现控制无人机全自动、智能化超视距巡检的作业能力，结合异常识别模块，逐步实现典型缺陷、显著隐患的智能识别，还能够通过数据采集和积累，通过人工智能学习训练后，逐步实现缺陷分析等功能，提高数据的分析处理能力，实现巡检智能化。

3 智能巡检平台

3.1 智能巡检数据模型

智能巡检平台针对风电机组包括发电机系统、叶片系统、变桨系统、偏航系统、变流系统、冷却系统、主控系统等各个系统建立智能巡检数据模型，根据其运行和故障特性分别进行管理和分析。

1)发电机系统智能巡检数据模型。一是基于轴承和绕组的温度在线监测，结合发电机故障检测和诊断经验，基于数据统计分析技术，通过与机组自身历史对比及与其他机组对比，对发电机温度异常相关故障进行离线或在线监测和诊断；二是基于振动在线监测针，对振动数据进行分类，根据失效案例和发电机系统固有频率，训练模型识别不同振动数据的表现与发电机问题的关系，从而通过振动数据异常来预测和预防发电机问题发生。

2)基于在线监测系统的叶片智能巡检数据模型。通过实时测量叶片运转至竖直向下时叶尖距离塔筒的距离，对三支叶片距离塔筒的距离进行归一化，结合趋势分析及相关性分析，实现叶片劣化情况预警分析。

3)变桨系统智能巡检数据模型。应用SCADA数据监测3个变桨电机温度，根据变桨电机不同工况下的温度变化趋势，判断是否存在变桨轴承或变桨减速器或变桨电机刹车未动作导致的变桨动作卡涩、负荷过大，或散热不良、电机内部损坏等情况导致变桨电机温度异常，影响机组稳定运行，降低变桨电机使用寿命。

4)偏航系统智能巡检数据模型。基于SCADA监控系统提供的实时数据，结合运行工况，并剔除其他限电、高温或覆冰等因素引起的降容数据，建立偏航对风误差检测模型。

5)变流系统智能巡检数据模型。基于变流器整体在不同工况下的温度变化趋势，分析其散热效果，当特定工况的散热效果不佳时产生报警，保证其稳定可靠运行。

6)冷却系统智能巡检数据模型。基于冷却系统在不同工况下的温度变化趋势，结合其他相关参数，分析其散热效果，当特定工况的散热效果不佳时产生报警，保证其稳定可靠运行。

7)主控系统智能巡检数据模型。基于SCADA监控系统提供的机组整体运行数据，对发电和能效进行分析，识别风速仪异常、风向标异常以及功率曲线异常状况，并给出校正提示。

3.2 智能巡检管理系统

风电机组智能巡检将众多新技术、新设备、新概念引入了传统的电力设备巡检和运维过程中，对人员提出了较高的技术与应用要求。建设智能巡检管理系统，有助于指导巡检人员，优化巡检路线，简化巡检过程并进行记录统计，实现集团公司各风力发电企业优化智能巡检实施方案，提升风电企业生产效率。智能巡检管理系统建立健全运行检修标准化的工作方式，实现全流程的标准化操作、全过程的精细化管理，依托集控数据中心，该系统将部署在区域数据中心，将同时集成物资管理、检修文件等基础功能模块。具备缺陷管理、智能巡检、检修文件包执行全过程管理、电子台账查询、物资库存查询功能，实现移动终端与电脑端的实时信息交流、实时信息查看。

风电机组智能巡检管理系统作为整套智能巡检系统的大脑，负责业务逻辑的支撑，工作流程的衔接，能够满足日常的巡视巡检、故障诊断、任务下发、报表汇总、大数据展示等。智能巡检平台的数据中心收到各数据源传来的预警、故障信息后，即刻分析预警、故障告警来源，同时确定相关部件。在人机界面展示告警信息相关的部件及扩展信息，其中问题部件的采购、更换时间、理论寿命、巡检人员等全生命周期记录将伴随展示，为集控中心、风电场摸排告警信息及检修记录节省大量时间，从而降低风电机组非调度原因停机时间及设备损毁率。智能巡检系统开发整体效果如图3所示。

图3 智能巡检系统开发整体效果图

4 结 语

数字电厂智能巡检技术将所有信号数字化、所有管理内容数字化，然后利用网络技术，实现可靠而准确的数字化信息交换、跨平台资源实时共享，进而利用智能专家系统辅助各种优化决策，为风电机组安全可靠稳定运行提供科学指导，应对隐患能够及时预防，积极响应，从而最终为电厂带来可观的经济效益。

1)实现数字化管控可以明显提高风电场发电量。通过智能远程集控和诊断运维方案，增加机组发电能效。系统可以实时监控机组的健康状况，一旦发现可能出现的机组大部件亚健康报警，则自动触发服务请求，维护人员通过预防性维护，避免风电场未来出现大的故障停机。

2)有效降低风电场运维成本。通过基于机组健康状况诊断的预防性维护，从而在整体上减少故障频率和维修次数，减少现场所需维护作业量。通过数字化的备品备件管理、营销管理和财务管理，制定更优化的安全库存，优化运营费用减少不必要的流动资金的支出。当故障性维修的减少，会进一步减少备件的消耗和所需库存水平，通过备品备件联动机制，争取实现备品备件“零库存”。

在数字电厂的基础上，进一步应用互联网、物联网、人工智能、大数据分析、云计算等信息化、虚拟现实等技术，对发电系统和数据进行深入挖掘，以期达到更安全、更高效、用人更少、更绿色的智能化生产、智能化运营，有效节约对现场运维人员的人数，简化运维技能的要求，从而节约生产成本。