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随着风电生产管理逐渐朝着精细化方向发展,对风机核心部件的运维水平的要求也越来越高。风机叶片生产制造、运输、吊装以及运行过程中的损伤难以第一时间被发现,存在非常大的安全隐患。叶片巡检往往采用望远镜、吊篮、“蜘蛛人”等方式进行,不仅效率低、强度大,而且安全风险较高,还要承担停机造成的发电量损失。
黄河公司现有风电装机416.9万千瓦,共1868台风机,高压线路超过3000公里,需要穿越沙漠、戈壁、沼泽……这项艰巨的任务,沿用传统方式开展设备巡检无疑是对人力物力资源的浪费。
如何探索新的巡检方式
为艰苦一线的员工减负?
早在“十四五”的奠基之年,海南风电分公司便依托黄河公司数字化建设总体方案,开启了风电场智能化、数字化的布局:利用分公司检测中心的人才、机制优势,打造一支精干的专业化队伍;成立“睿风”创新工作室,学习行业内先进经验、推动科研项目高质量落地。
经过充分调研,黄河公司最终决定依托无人机探索叶片巡检新模式。但在行业内,无人机叶片巡检需要高度依赖操作手的技术水平和判断能力,实际参与场景少,且存在电池续航能力短、机械故障率高、效率低等问题。
面对这些难题,黄河公司创造性地将AI系统揉入无人机实际应用,以人工智能为无人机巡检赋予智慧动能,在前期收集完成各风力发电机组的数据基础上,将平均60分钟每台的叶片巡检速度缩减到15分钟每台,将平均120分钟每台的故障识别缩减到15分钟每台,作业效率大幅提升。
同时,为解决续航问题,在实验论证诸多机型后,黄河公司选用并定制改装大疆M300 RTK为无人机飞行平台。热插拔、50分钟理论续航、抗风等级15米每秒、15公里图像传输等傲人数据,配合搭建的地面RTK精准定位系统,有效保证了无人机能够利用一组电池为2台风机完成叶片、塔筒精细化巡检任务,基本解决了业界痛点。
历经充分实践论证,黄河公司最终形成了低速状态精细化拍照、正常运行状态整体轮廓视频拍摄的两套风机叶片及塔筒自主巡检应用模式,可分别进行精细化、标准化检测,并建立“AI自学习练习服务平台”,不断提高无人机巡检的精度和速度。
“作业过程中,只需要监控遥控端屏幕,无人机自动起飞后,会自动前往被检测的风机轮毂上方进行校对,之后进行检测作业。”海南风电分公司检测中心油化班副班长逯登凯说道。曾获国家电投“建功创一流”无人机巡检技能竞赛个人三等奖的他,在无人机科研项目中带领检测中心无人机小分队,实验论证数十种无人机检测方案、行进千余公里巡线线路、为“AI自学习练习服务平台”录入了1000余台风机的实测数据。
“现在这个提示表明当前风机的叶片及塔筒数据已经传输到分析平台,可以直接按照规划路线开始下一台风机的巡检任务。”逯登凯对旁边的学员解释道,在巡检技术取得突破的现在,作业人员的准入门槛越来越低,需要徒步前进的路段越来越少,检测水平及巡检效率大幅提升。
“据测算,使用新模式巡检以后,在无人机使用寿命期间,最多可以降低各项成本1500万元,每年增加发电收益300余万元。”黄河公司海南风电分公司“睿风”创新工作室负责人孙志远表示:“这项技术刚刚荣获了2021年电力科技管理五星创新成果。下一阶段,我们将把科研重心放在研制风机叶片内部巡检机器人上,以便形成内外联动的巡检模式,以科技创新助推风电运维快速发展。”
以科技创新引领高质量发展,正是黄河公司一直以来坚持的道路,实证基地、水光互补、电子级多晶硅……多个国内外闪亮的名片之下,风电产业作为“风光无限”的潜力股,以国内领先的无人机叶片及塔筒巡检等技术主动打破系统、版块数据孤岛,依托黄河公司强有力的数字化平台,为实现信息系统整体部署、数据资源汇聚共享、业务应用高效协同,积极开展风电场智能化建设。
远在海南州的切吉西风电场内,逯登凯等人坚守在风机机组下,等待无人机完成当日的巡检任务。
举目望去,“大叶片”同风共舞、蔚为壮观;“小叶片”上下环绕、忠实伴飞。
低下头来,屏幕已经显示出上一台风力发电机组的叶片及塔筒分析数据,“第142号风机巡检照片经过缺陷AI智能识别系统,未发现明显缺陷”。
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