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| 梁家寧：故障預警技術助力風電場智慧運維 |
| 來源：能見APP 時間：2021/10/19 |
2021年10月17日-20日，2021北京國際風能大會暨展覽會(CWP 2021)在北京新國展隆重召開。作為全球風電行業年度最大的盛會之一，這場由百余名演講嘉賓和數千名國內外參會代表共同參與的風能盛會，再次登陸北京。
本屆大會以“碳中和——風電發展的新機遇”為主題，歷時四天，包括開幕式、主旨發言、高峰對話、創新劇場以及關于“國際成熟風電市場發展動態及投資機會”“國際新興風電市場發展動態及投資機會”“風電設備智能運維論壇”“碳達峰碳中和加速能源轉型”等不同主題的15個分論壇。能見App全程直播本次大會。
在風電設備智能運維發展論壇上，三一重能股份有限公司智能化研究所所長梁家寧發表了題為《故障預警技術助力風電場智慧運維》的主題演講。
以下為演講原文：
梁家寧：非常榮幸，臺下也有很多老朋友，我今天的演講題目是《故障預警技術助力風電場智慧運維》。
其實做運維無非就是想提升發電量，降低故障率，降低運維成本。其中故障預警，在我們看來，早期的故障問題可以通過數據去實現，可以做建模或者數據的挖掘。三一重能在這方面主要是針對三方面：一是大部件本身失效的預防，二是風機自身安全的守護，三是發電系統的安全。風機的安全，隨著行業的發展，不同時期話題也不一樣，比如塔筒不斷加高，所以會有本身的監測。控制上越來越復雜，所以會有獨立變槳或者是TDD各種先進的控制。發電性能提升也是三一重能一直在做的，以上這些都是通過機器學習技術和機理相結合。完全走機理方案不一定能走得通，但可以給我們提供比較扎實的模型。
未來，我們要靠數字孿生技術，這種技術有很多友商提過，大家更多的關注壽命本身預測。本身的邏輯通過，無論是機組還是部件來做建模，建模之后形成仿真模型，仿真模型再把模型跟設計的樣件做校準，最后做參數標定。
這張圖想表達的意思，有時候關注的時候是部件本身的一個維度，這個維度可以把它分成發電機等等，它是空間的維度，時間上的維度，我們在不同的風機生命周期里面，需要更關注早期，早期風機表現的異常和故障和中期末期不一樣，末期更多是部件壽命上的問題，早期有可能是在現場搶裝實施時一些人為錯誤的操作，這些錯誤的操作，像去年以及到現在也有很多血的教訓，現場也有倒塔的現象。如果可以通過數據去做，可以大大減少不必要的損失。
還有業務的維度，這里是對于業務本身的劃分，中間這里面有兩個數字，一個是95，這是現在所有算力，通過多年的努力，我們現在有95個算子來覆蓋所有的預防。我們跑了差不多一兩年的時間，所有的預警算子平均，包括早期也包括現在的。
故障預警，每一個廠家，無論是客戶、業主以及整機廠家都做。故障預警能給我們真正帶來多大的價值呢?故障預警幫助三一重能，老舊齒箱有三臺，無數的質量不平衡的問題都得到了守護，我們通過數據發現有些供應商擅自做的降本，在數據里面發現，供應商因此索賠了一千五百萬，我相信數據和模型預警能夠給我們帶來的有很多。
接下來展開一個案例，齒箱低速級故障預警，這是一個嘗試探索的方案，是一個機理和數字孿生結合的方案，或者說這個數字孿生不是做壽命載荷評估，是做故障預警的數字孿生。大概是這樣設計的，因為老機組里面沒有CMS數據，我們能借用風機本身運行的氣動數據。首先會有老機組本身機型設計，通過仿真去做各個部件的分檢，會得到本身的運行特征，這個只是第一步。第二步所能預測到估計到的會出現的一些，直接在仿真里面做模擬，比如說仿真里面模擬單顆鉆齒，或者是內齒箱形成的損傷的樣子。得到這個特征之后，會把這個先映射到齒箱轉動上面，通過在機艙里面找振動數據，通過氣動的特征就可以預測到齒箱低速級的故障。這個故障，也需要依賴于SCADA其他的數據，下面的位置就是SCADA的數據驅動，這部分需要SCADA所輸入的一些秒級數據去做判斷。整體融合起來來做這個模型，放到現場，右邊那個圖不是很清楚，那個是一個實時預警的結果。我們是實時閉環，及時做預警。
故障的仿真，把現在這個模式開始應用到新的齒箱和新的機型設計，我們跟三大齒箱廠做了深度合作，會重新做和故障的建模。實現早期的數字孿生模型早期建設，加上后面的數據補償可以實現后面新上齒箱實現自動化的故障庫的建設。
下面這個案例是主軸承潤滑不良的案例，做的突破點在于多早預測到這個問題。在CMS數據里面會出現早期的這個案例是通過數據分析，通過數據來做驅動，這一塊可以提前三到六個月發現問題。所有這些預警模型最終會落到產品，這是我們的產品，包括安全防護等。當然是一個整體的運營結合方案，也是一個互聯互通協作共贏的平臺。我們服務了117個用戶，20多個省份。
總結和展望，這么多年，我之前一直在做變頻算法，也參與過智慧風場，一代代的智能傳感、激光雷達，這一條線是整個做過來的。下一代是什么呢?我們要把之前的所有愿景都實現，明年三一重能會給大家呈現最后的那個位置，給大家揭曉這個答案，基于數據，超越數據，謝謝大家!
(根據演講速記整理，未經演講人審核) |
| 責任編輯：myadmin |
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