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IoT風電機預測性維護



一、風電應用

風力發電是指把風的動能轉變成機械動能,再把機械能轉化為電力動能。風是沒有公害的能源之一。而且它取之不盡,用之不竭。對于缺水、缺燃料和交通不便的沿海島嶼、草原牧區、山區和高原地帶,因地制宜地利用風力發電,非常適合,大有可為。海上風電是可再生能源發展的重要領域,是推動風電技術進步和產業升級的重要力量,是促進能源結構調整的重要措施。我國海上風能資源豐富,加快海上風電項目建設,對于促進沿海地區治理大氣霧霾、調整能源結構和轉變經濟發展方式具有重要意義。


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二、風電維護現狀

針對風電系統全生命周期的運行費用,主要來源包括風機購置費用、風機安裝費用、運維費用、管理費用以及保險費用等,而運維費用占比約20%-25% 。并且在風力發電過程中,風力發電機可能會經常因零部件故障和事故而停止運轉,運轉時間會因此而縮短,所以風電的運維是提升風電系統效率的一大突破點。

傳統的風電機維護依然依靠著修復性維護和定期維護來保證機器的正常運轉,修復性維護是在風機發生故障或者停機后所觸發的被動式維護。修復性維護沒有提前性,不能給維護團隊提供備件準備時間,有較長的停機維護時間。在幾種維護策略中,修復性維護是整體花費最大的。


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如圖所示的是失效維護的步驟。在風機發生失效之后,管理人員首先需要找到失效部位,確定失效模式,隨后根據失效模式以及現有的資源安排維護策略,之后根據制定好的策略安排人員維修或者更換,最后對風機進行重置和調試。在修復維護的機制下,設備會有較長的停機時間等待備件及人員到位,尤其對于海上風機而言,維修等待時間更是難以估算。

定期維護是在固定的時間周期或者使用循環數對設備進行維修維護。為了做出最優化的維護排程計劃,可靠性數據包括失效率、平均故障間隔時間(MTBF)、平均修復時間(MTTR)等都有可能會被加入決策支持指標。定期維護通常使用不同的級別對應不同的維護周期,例如齒輪箱的定期維護就包括手動檢測、油液分析、光譜分析等。然而,失效還是有可能在檢測周期的間隙發生。同時,不必要的、多余的維護還有可能會對設備造成由于人工操作失誤帶來的新故障。


三、風電機的預測性維護

安爾法所帶來的預測性維護在風電領域的應用將會是風電廠運作維護工作的一次革新,為風電領域創造更高效的生產。利用預測性維護系統來做科學的運維,能大幅縮短發電機停止運轉的時間,可將風力發電的設備利用率由21%提高至23%。

針對風電機,研究人員首先對實際的風力發電機實施了軸承損傷惡化實驗,確認了從最初出現損傷到最終發生故障這一期間的振動情況的變化,并利用安爾法云平臺的AI機器學習技術,將所監測的數據上傳于云端進行全面分析。最終開發出了可檢測大型零部件(主軸?增速器軸承)的異常跡象的技術,這種技術以前被認為很難實現。另外,利用零部件損傷進展模型,還成功開發出了診斷預測的技術,對風電機的內部幾大系統零件進行實時監控。


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這項技術,最初開始在日本國內的43架風力發電機上進行了驗證,確認能夠在決定更換零部件的1~3個月前便可檢測出異常跡象,異常檢出率達到約90%。利用此技術,能大幅縮短設備停止運轉的時間,從而提高風力發電設備的利用率。


數據分析模式:


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而通過安爾法的云平臺的智能分析,會參考歷史故障信息,維保信息,自動學習,愈加趨于準確。并且云平臺可推送信息到移動設備,云端移動端自動發同時接收預警報警信息,處理及時。


四、預測性維護帶給風電機的維護改變

通過此方法,研究人員還詳細調查并分析了風力發電機的實際運轉情況,也獲得了此前無法收集的風力發電機的相關運轉信息,并對數據進行了整理。根據這些數據,運用云平臺進行數據整合。將運維整個業務流程進行數字化,信息化處理,可以理解為設備運維ERP系統,將運維過程標準化,流程化,提高效率。利用這個平臺的機制進行現場作業后確認,維護作業的效率得到提高,設備檢查時間最大可縮短40%。

風電機本身設備的維護成本降低,為風電機的運轉提升了長足效益。同時因此而讓風電機本身的生產時間增加,為用電提供了更長久的供應,提供了更高的經濟收益。

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