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中国海装胡号朋:数据赋能风电运维
2020-09-21
 2020年9月17日,由江苏可再生能源行业协会联合中国长江经济带可再生能源装备制造产业联盟、江苏省新型电力(新能源)装备集群共同主办“第十三届中国(江苏)国际风电产业发展高峰论坛”在江苏南京盛大召开。
尊敬的各位领导、各位来宾,大家下午好,我是来自中国船舶集团海装风电股份有限公司胡号朋大数据专家分享《数据赋能风电运维》。
 
主要内容包括以下四个方面:一赋能的前提;二海装现有的基础;三海装微服务平台;四下一步规划。
 
大数据和人工智能最近特别火热,一些领域典型成功推动大数据和人工智能推广应用,海装风电也在加快实现智慧运维,智慧运维作为一个非常复杂的系统工程,他并不能直接简单照搬其他领域的成果,要根据自身业务特性和应用场景建立体系,建立体系的前提就是实时准确获取数据,这些数据包括风机设计、运行、风机安装、调试,风机零部件、结构、信息、型号等这些,以及维护的专家智库,尤其以风机运行数据,风机作为大型的工业设备,传感器质量、线路抗干扰好坏,以及我们不同机型,不同主控版本,不同数据,不同数据编码都会影响数据的准确性。因此风机运行数据是我们需要重点关注的。
 
我们需要大量数据作为支撑,这些数据掌握在不同部门手中,并且不同的方式储存在不同的集群,这就给我们数据调用带来困难,需要将分散的数据按照逻辑统一调用,这些才能开发高质量的,实现风机智能运维。接下来讲一下,海装一个依靠大数据平台,在线接入数据,故障日志,目前已经秒级储存,在线落地数据100G,版块二风资源平台汇集海上和陆上气象数据和全国地理信息数据,同时还有气象实时数据,气象预报数据,我们对海上还有浪高数据、台风、冰雹等自然灾害的预警数据。板块三liga运维平台,维护人员信息,数据与技能,大型运维设备信息等。
 
最初三个板块各有各的业务场景,三个板块业务几乎不交叉、不重叠,随着智慧运维发展,单一板块不能满足要求,所以三个板块利用容器化建立海装微服务平台。通过整合平台通过事后维修变成预防性维护,非计划维护变为智能维护,传统维护不可控风险转化为可控风险,最终实现风机发电量。
 
接下来讲一下海装风电主要功能,主要是风厂发电量,各机组发电量,风厂不同故障统计频次,以及风功率预测,这个主要是对风机一些关键参数进行在线实时监控,我们关键部件故障预警,这算是核心体现。目前平台已经部署几十个模型,这些算法有些基于设备的机理,有些是基于机组学习,有些多种方法相结合。这部分内容算法模型这部分很多时候对我们的机器学习,人工智能这部分缺的有点过头,这部分算法人工智能技术和数据驱动、大数据技术并没有神奇的作用。
 
下面举一个发动机滑环状态异常的预警机理,异常原因滑环自身发热异常,滑环冷却系统散热异常,方法是设备运行机理与机器学习相结合。选择这些特征变量作为初始变量,通过一系列数据预处理,包括状态填充,噪声过滤,计算衍生特征,通过这些一系列的数据预处理手段才能够得到机器学习最终的数据样本,其实往往这头是风机预警的核心,往往数据处理好坏将会直接觉得模型好坏。计算得到延伸特征,以描述风机发电机滑环其他的变量作为输入,通过随机算法输出和输入之间的回归模型,然后模型的预测值和实际值通过EWMA同时算出预值上线、下限,左侧图是没有故障,虚线之前代表虚拟,虚线后代表故障,没有故障样本没有超过上限,右侧这张红色代表我们的机组现场发现故障,前十天残擦已经超过,可以进行检修然后反馈结果。
 
除了模型算法,我们还对CMS监测,对CMS原始数据解析,我们专业的振动分析师根据这些指标和图谱,就能够判断传动部件振动是否异常,同时还对不同CMS厂家提供报告,自动识别预警信息,并将信息推送运维,运维收到信息将对现场进行检修并进行反馈。
 
平台另外一个功能就是海上运维策略优化,实现合理化安排运维及选择最优化航行路线选择,实现提高运维效率,降低运维成本,提高发电量效果。这是我们运维调度策略算法模型流程图,这个算法策略输入主要三种,一个是我们的算法模型的故障预警,一个预防性维护的需求,另外是计划性巡检和保养的任务,根据任务的输入算法再结合天气、环境、备品备件,人、船等这些信息,计算出三种,发电量、运维、成本最低和综合最优三种策略,根据现场情况人工进行选择。
 
虽然我们海装在努力实现智慧运维方向做了许多工作,但是现在并没有完全实现,所以说我们还有很多工作要做。主要体现在两点,一个继续加强数据监控,提高数据质量,提升数据调用性能,这个数据始终是算法核心、算法的基础,没有数据质量保证,最终得到结果很可能是没有意义;第二个要继续深入挖掘数据的价值,在继续优化数据应用服务,结合运维实际,新增其他的数据应用业务。
 
我的分享到此结束,谢谢大家!
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