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邓栋:各位专家,各位同仁,大家下午好!今天我的题目是征程数字化运维,工业4.0大背景下,数字化运维是一个长期不断发展的话题。我会从数字化运维的理解、准备、应用以及展望等几个方面和大家一起交流。
在交流之前,回应刚才主持人所讲的,我们今年最大的变革,就是从原来湘电风能有限公司转变为哈电风能有限公司,先简单介绍一下这两个企业。哈尔滨电气集团作为共和国制造业的长子,经过70年的发展,基本上涵盖了核电、水电、气电、风电各个领域的布局,为国民经济的发展以及国防事业做出了重要的贡献。哈电风能有限公司作为哈电集团一个子公司,我们成立于2006年,主要是从事兆瓦级风电机组的整机设计和部件设计,目前累计装机容量已经超过七千台左右。
回到正题,首先想跟大家交流的是,我们对于数字化运维的理解。数字化运维的层次,从简单到复杂,从低端到高端可以分为五个层次:经济性运维、计划性维护、预测性维护、自迭代自学习以及虚拟现实。应急性维护,当你的机组出现故障,我去解决故障进行的一个维护。计划性维护,就是根据一些文件手册,你提前制定这种运维的计划,预测性维护就是经常所讲的,根据故障预警主动的运维,自迭代自学习,机组根据自身的运行数据,机组自主发出运维指令,最后的虚拟现实,通过现在AR、VR技术,本部人员一样可以身临现场进行远程的指导。
对于数字化运维内涵可以分为三个阶段,分别是电气化、数字化和智能化,对应这三个阶段,我们需要做的工作是打造能量流、业务流和信息流。目前已经完成电气化和能量化的打造,如何做好数字化和信息流的打造,未来实现智能化满足业务流。换句话说,从原来人机物联到现在应该如何做好万物互联,以及到未来如何实现万事互联,不同的三个阶段。数字化运维也做了很多工作,为数字化运维做了一些准备,首先是一个平台的建设,我们依托于国家工程实验室建立了大数据中心,大数据中心主要是服务于优化设计,优化设备运行性能等等。目前我们的大数据平台以及完成了包含设计、服务、管理等等在内的设计模型大概有一百多个。
第二个就是团队建设,我们的运维团队主要是有三支团队组成的,一支是服务团队,服务人数大概是八百人左右,主要是负责风机的安装调试以及维护。第二个团队是质量管控团队,人数大概是70人左右,主要负责机组的质量建造以及产品检验和风场巡检,第三支团队是技术支持团队人数大概是二百人左右,主要是负责现场的技术支持,技改以及重大问题分析以及重大的技改等等。
第三个准备工作,我们这么多年在运维事业上面一些技术的积累。我下面简单介绍几个,我们在运维技改或者运维方式上的一些比较经典的案例。第一个,我们在运行过程中或多或少在自动盘的表面会形成一定的凹槽,久而久之如果不去处理它,严重地不仅仅是影响制动的性能,甚至会影响风机的安全。如果更换自动盘维护费用是非常的,主要是吊车的费用非常高昂。那么我们所采用的这种自动盘在线制造技术,通过焊接工艺,一体化加工对它切削,在线的修复。修复完成之后,我们修复后的自动盘在尺寸和性能上,和原自动盘基本上保持一致。但是它的施工周期是大大的降低了,它的维护费用下降了90%左右。偏航噪音也是比较偏见的问题,严重会引起居民的投诉,很多业主深有同感引起居民的投诉,甚至会影响发电,因为不让你发电。对于偏航噪音这一块,我们主要是对偏航刹车片的机构和材质进行了优化,结构上主要是采用表面45的沟槽以及导源角的结构,材质原来硬质变成软质材质,来降低偏航的噪音。
水冷噪音也是机组主要噪音来源之一,我们主要是采用镰刀形叶轮结构电机,从根源上降低配合控制策略,从根源上降低电机的运行频率,来降低噪音的源头。高强度螺栓,刚才有专家也介绍了,也是非常关注的一个点,高强度螺栓涉及到风机的安全。我们同样也建立了一套高强度紧部件全服役周期的检验与分析平台,通过检测的数据进入平台,它有一个一体化的分析。叶片的优化,它是机组提质增效这一块最有效的方式之一,我们在叶片优化这一块主要是有两个,一个是叶片延长技术,一个是气动辅件。叶片延长技术包含的叶尖、叶根,以及叶根的以小换大技术。气动辅件主要是涡流发生器和扰流板。根据我们的案例,我们发现叶片延长技术的年发电量可以提升10%左右,气动辅件可以提升2%以上。
偏航系统也是非常关键的一个子系统,对于偏航系统效能的优化,主要是从硬件、软件以及系统改造。硬件方面主要是气压站结构的优化,以及新型的抗冰冻型的。软件主要是采用参数定制化开发,以及常说的一级预测。系统改造像早期这种直接偏航的方式,我们改造为变频偏航的方式,不仅起到柔性启动,还包括偏航系统长期运行之后,因为漏油造成的一系列问题,制动力下降问题,都通过变频偏航系统起到一定的缓解作用。
第四部分想跟大家交流的是,因为数字化运维离不开数据,我们对于数据应用的一些典型案例。主轴承是非常关键的部件,对于主轴承,简单介绍一下几个预警模型。第一个预警模型就是主轴承温升异常模型,这个模型是根据机组,它跟自身历史数据的纵向对比,再加上它跟全国同类机组的横向对比,发现主轴承温升的异常点。第二个就是主轴承健康状态预警模型,主要是采用振动数据,将时域的振动数据映射到特征,然后再进行分类。目前振动模型准确率是非常高的,可以达到96.7%,能够清晰地分辨出主轴承三种状态,健康状态、轻微磨损状态和严重磨损状态。
发现主轴承的问题之后怎么办呢?也不是说一定马上更换掉,当然严重损坏的主轴承要更换,对于轻微磨损的轴承怎么办?我们肯定要采取一系列的措施延长它的使用寿命。现在主要采用一种在线清洗的方式,应用这种专用的清洗油脂注入进去,通过熔解的方式再排出去,再加入新的油脂。右边这个图可以看出来,清洗后的轴承温升下降的是非常快的,大概有10度左右。第二个比较关注的就是叶片,叶片无论是南方还是北方,到冬天或多或少都会出现结冰的状态。严重的可能会影响到,不仅影响发电量,严重可能会影响到叶片的损伤,我们采用这种方式对结冰进行预警,因为时间的关系讲快一点。叶片的显性问题,叶片有早期损伤的时候,我们认为它的气动性能总会有一些改变,通过曲线分析得到这个叶片早期一些显性故障。这是叶片除冰技术,最早两兆瓦的气热除冰,这个不多介绍了。
最后想跟大家交流,我们对于数字化运维后续还应该做一些什么样的事情。第一个应该是突破数据的壁垒,我们应该形成各类数据除了机组数据之外,各类数据要形成标准的数据体系,才能真正地挖掘数据的价值。第二个应该要建立线上备件平台,说白了就是应该有形成像淘宝、京东一样,让我们的备件的价格可以公开化。第三个就是刚才所讲到的虚拟现实和混合现实,能够让我们进行远程作业,培训包括虚拟现实的安装调试,以及后面的数字孪生。我的交流完毕,谢谢大家!
(根据演讲速记整理,未经演讲人审核)
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