大力开发和利用风能是实现碳达峰、碳中和任务的重要手段。当前,风电机组装机规模日益扩大,风电机组故障集中分布于变奖、主轴、齿轮箱、发电机、变频器、液压刹车系统。
1针对不同类型的风电场采取相应的预警思路
2确定故障原因和失效模式
预警的目的是在故障发生前识别设备的异常状态,提前进行检查和处理,避免设备健康状态逐步劣化造成故障停机,产生发电量损失。预警是针对特定的故障开展的,只有在确认失效模式、掌握故障产生的原因之后,才能有针对性地采取预防手段,否则即便识别出了设备异常状态,但由于无法找出异常原因,也就没有办法进行处理,设备健康状态仍然会继续劣化。
在确定故障原因和失效模式之后,建议抽取几台风机进行数据验证,通过分析故障前后时刻的数据,掌握设备缺陷发展过程的数据特征,明确分析故障以及进行预警时需要用到哪些测点的数据,为后续预警工作打好基础。
3确定预警的必要性
在开展预警工作之前,需向现场详细了解历史故障逻辑和原理、故障发生的原因、故障处理方式和处理效果、是否已进行相应技改,必要时进行现场踏勘和检查。需要提前搜集的资料主要包括故障处理手册、历史运维记录、更换台账、损坏记录、技改方案、现场缺陷照片等。
在完成需求调研,掌握故障原因、失效模式,确定预警的必要性之后,需要将以上信息进行汇总,形成预警可行性分析报告(或者需求确认单）,和现场人员确认之后再开展后续预警工作。
预警的分析对象是风机各系统(部件）的数据,通过数据反映出部件异常情况,故获得完整、有效的数据是开展预警工作的前提。
4.l确定预警数据范围和数据颗粒度
关于数据颗粒度,根据经验,温度类故障预警数据一般要求10min数据,压力类故障、变桨系统故障一般要求秒级甚至更高颗粒度数据。
4.3数据质量评估
评估测点是否完整、有效,是否包含脏数据,数据格式是否友好,建议通过编程自动化方式评估和筛选数据,一方面评估数据完整性和有效性,另一方面通过程序自动剔除脏数据,并将数据转化成标准格式,成为可用、好用的数据,该步骤往往耗时较长。数据的完整性、有效性还会影响后续预警方法的选择。
5预警算法选择
预警算法主要分为两大类:专家规则法、机器学习法。专家规则法利用专家的经验和案例识别设备的异常状态,机器学习法通过人工智能手段识别设备异常状态。在实际使用中有时采用两种方法相结合的预警算法。
5.1专家规则法
专家规则法主要有阈值法、同工况对比法、原理法。
(2）同工况对比法:在相同工况下,将目标风机和相邻风机进行对比,或将同一风机和该风机历史同期数据进行对比。该方法优点是容易理解,缺点是风机工况有无数种,相同工况的前提有时无法实现,预警时效性差。
(3）原理法:基于风机自身特性进行判断,例如冬天时舱内温度应高于舱外温度等。该方法优点是简便准确,缺点是应用面较窄,只能对特定情况进行分析。
5.2机器学习法
5.3两种算法相结合的预警方法
在具体实施中,可采用两种算法相结合的预警方法。例如,使用机器学习的方法得到预警结果时,可采用专家规则的方法对预警结果进行解释。算法没有绝对的好坏之分,同一种算法有时也可适用于多种类型的故障预警,风电机组的运行环境和工况是复杂多变的,算法的学习和积累是一个长期的过程。确定预警算法后,需要将方法汇总成预警原理说明书,并和风电场现场讨论和确认。
6预警算法执行
7预警结果展示和推送
在对预警结果进行展示时,通常需要搭配预警时刻的图形和图表,图形和图表能够反映设备异常时刻的数据特征,方便运维人员直观地分析设备异常原因,并评估异常严重程度。预警信息可视化展示也是预警实施过程中的重要步骤。
预警开发人员需要和现场运维人员建立起联动机制,将以上预警结果整理成固定的格式,定期推送给风电场,并接收现场人员对预警结果的反馈。如果是在线预警,风电场运维人员可以实时收到预警信息。
8预警结果现场反馈和验证
风电场收到预警结果后需要采取行动并给予反馈,反馈的内容应包括上机检查日期、检查结果、修复方式、异常的根本原因,必要时补充现场照片。
预警开发人员在收到反馈后,需要结合数据进行两方面验证:
(1）验证预警结果是否真实有效。如果现场仔细检查后并未发现设备异常,需要不断优化、调整、修改预警参数和方法,且预警方法优化、迭代是一个长期的过程。
(2）验证设备异常是否得到解决。现场运维人员根据预警结果,完成异常设备的维修和处理,预警开发人员需要对维修后的设备数据进行验证,通过数据判断设备异常情况是否已经消失,如果后续仍然出现预警,预警开发人员需要提醒运维人员继续进行维修和检查,直至找到设备异常的真正原因,确保设备异常情况消失。
预警开发人员需要将新出现的设备异常原因、解决方式补充到专家知识库、故障处理手册中,最终实现预警案例闭环。
9预警经济性计算、预警方法推广
风电场完成预警缺陷处理,能够避免风机缺陷继续劣化导致故障停机,具有一定的经济效益。不同类型的预警会产生不同的经济效益,有必要对预警创造的潜在经济价值进行量化,具体量化方法可采用如下公式:
预警带来的潜在经济价值=电量损失＋大部件费用＋人工费用＋吊装费用
式中:电量损失是指故障的历史平均停机损失,通过预警避免了发生故障停机,从而避免了产生电量损失:大部件费用是指通过预警在塔上更换小件就能解决问题,避免了日后更换大部件所需的费用:人工费用是指节省的运维人员维修费用:吊装费用是指节省的设备吊装、安装费用。
预警模型完成批量实施和验证后,以此为基础,可以将预警成果进行推广,评估预警算法模型是否适用于其他风电场不同品牌的风机。
10结语
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