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通过建立齿轮箱润滑油温度异常的预警模型,可以对以上问题进行预警。当机组处于并网状态时,同一个时刻,对风场所有机组的功率进去区间划分。对同一个功率区间的机组的齿轮箱润滑油温度平均值做箱线图分析,连续异常持续一定时间的机组即判断为异常。
对机组运行数据进行实时监控,并将预警的结果推送到现场运维智能管理系统上,通过预警排查工单的方式及时指导现场运维人员进行针对性排查。排查工单中会包括具体排查的内容,现场运维人员反馈排查内容的准确性,形成对预警模型的迭代优化。
(二)基于大数据的机组健康模型应用
利用模糊综合评价等算法,建立风机运行状态评估模型,并集成到大数据平台上。可对实时传输的数据进行处理分析,输出各关键部件和风机整机良好、合格、注意和严重等4种状态,从而实现了对风机整机及各关键部件运行状态的实时监控和评估,如图2所示。
模型给出的评估结果,指导现场人员采取相应的运维措施,实现预防性的运行维护。
(三)基于大数据的故障智能诊断模型应用
根据专家经验,针对常发故障穷尽其全部故障原因,建立相应的故障树。在此基础上逐一分析每个故障原因对应的运行数据,提取每个故障原因对应的数据特征,建立智能故障诊断模型,并将智能故障诊断模型集成到大数据平台上,见图3。
大数据平台根据故障代码调取相应的智能故障诊断模型,并将故障前后的运行数据提取出来输入到智能故障诊断模型中,模型根据运行数据的故障特征,自动给出各故障原因的百分比和对应的解决方案,通过信息化手段发送给现场运维人员,指导现场人员的故障处理过程,提高工作效率。
(四)海上风电场抗台风策略应用
我国东南沿海每年都会登陆10个以上的台风。2018年最强台风“山竹”于9月16日17时在广东台山海宴镇登陆,登陆时中心附近最大风力14级,给台风半径内的风电机组带来了严峻的考验。
基于大数据的气象预报平台针对台风信息第一时间发布预警提示。预警提示包含台风中心位置、登陆时间、风速、移动速度、风力半径分布情况、未来趋势、可能受影响项目等。指导项目人员在台风登陆前完成机组密封完好性、UPS电源完好性等检查工作。
在台风登陆期间,保证桨叶处于91°的顺桨状态,并根据台风的实时风向,调整风电机组的偏航位置,保证机组能够实时对风。台风过境以后,及时进行检查,尽快恢复机组运行。
(五)基于风功率预测的运维窗口期推荐系统
为了提高运维的效率,基于大数据风功率预测系统预测的风速、理论功率和天气等信息,判断是否可以出海,给出多个推荐的运维窗口期。
图5运维窗口期推荐系统
现场运维人员在推荐的运维窗口期开展工作,可最大限度的减少运维导致的发电量损失,使风电场的收益最大化。
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