[NI技术]借助集中式数据采 集,开发在线风电场 状态监测系统
基于 PI 数据库的风电场实时监控系统应用研究
基于 PI 数据库的风电场实时监控系统应用研究王韬【摘要】This paper introduces in depth the composition and characters of the PI (Plant Information)database system (PI system server end, PI client-end software)as well as the difference between it and relational database.With respect to the characteristics of the PI system,this paper presents a scheme of unique encoding of measuring point.On that base,it expounds a deployment scheme for remote centralized monitoring system for wind farm based on PI database,as well as specific implementation of key technologies in the system construction such as dataacquisition,exchange and storage,fan control,substation control,data calculation,delivery and display.That can be used for reference in the construction of the remote monitoring system of wind farms.%介绍了PI （Plant Information System）数据库系统构成（PI系统服务器端、PI客户端软件）和系统特点，以及与关系数据库的区别，针对PI系统特点，提出了测点编码唯一性方案。
基于LabVIEW的风电场数据采集与处理系统
力 预测 关 键性 技 术 研 究 （ Ｅ ０ ９ ６ Ｂ ２０１ ） １
７８ ７
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表
第３ ９卷
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关 键 词 数 据 采 集 数 据 处 理 风 速 预 测 Ｌｂ Ｅ ａ ＶＩ Ｗ 风 电 场
中图分类号
Ｔ ８ Ｈ６
文 献 标 识 码 Ａ
文章 编 号 １０ —９ ２ ２ １ ）６０７ ．５ ０ ０３３ （ ０２ ０ ．７ ７０
风 力 发 电 的快 速 发 展 ， 全 球 范 围 内催 生 了 在
利用 Ｄ Ｑ助手完 成数 据采 集 ， Ａ 在前 面板 上及 时 显
示 采集 的数据 ， 并将 采集 的数 据实 时地 存 储 到 Ｐ Ｃ
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特 点是 ： 携 ， 线 供 电 ；６位 分 辨 率 ， 样 速 度 便 总 １ 采
笔者 在 Ｐ Ｃ机 中采 用 Ｌ ｂ ＩＷ 图形 化编 程 语 言 ， ａＶＥ
设计 数 据采 集 模 块 ， 对 采 集 的原 始 数据 进行 处 并
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２ 软 件 总 体 设 计
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系统 的功能写 人性 化 的用户 界面 ， 提 示输 入密 码 和 用户 名 ， 密 码 错 误 则 不能 进 入 若 系统 ， 利 于数据 的保 密 ； 能进 行用 户管 理 和密 有 也 码 的修 改操 作 。 ｂ ．数据 采集 模 块 。在 数 据 采 集 程 序框 图上
风电场监控系统的实时状态跟踪与可视化展示
风电场监控系统的实时状态跟踪与可视化展示随着可再生能源的快速发展，风力发电正逐渐成为重要的能源来源之一。
为了确保风电设备的正常运行和安全性，风电场监控系统变得越来越重要。
本文将介绍风电场监控系统的实时状态跟踪和可视化展示，以帮助监管人员及时了解并管理风电场的状态。
一、状态跟踪1. 风电场监控系统的概述风电场监控系统是一个用于远程监测和管理风电场运行状态的系统。
它通过采集风机、风速、风向、温度、湿度等数据，实时监控风电场的运行状态，并进行故障诊断和报警处理。
2. 实时数据采集和传输风电场监控系统利用各类传感器采集风电场的相关数据，并通过无线通信技术将数据传输到监控中心。
监控中心可以实时接收、处理和存储这些数据，并对风电场的运行状态进行跟踪。
3. 状态监测和故障诊断监控系统对风电场的各个关键参数进行监测，并通过实时数据分析和模型预测技术来判断风电场的运行状态。
当发现异常情况或故障时，监控系统会立即发出警报，并通知相关人员进行处理。
二、可视化展示1. 数据显示和报表分析风电场监控系统将采集到的数据进行可视化展示，包括实时数据显示、历史数据曲线、数据报表等。
用户可以在监控中心通过界面直观地观察风电场的运行情况，掌握关键数据指标。
2. GIS地图展示监控系统可以将风电场的状态信息显示在地理信息系统（GIS）地图上，以便用户更直观地了解风电场的分布和运行情况。
用户可以通过地图界面实时监控风场各风机的状态，根据需要进行调整和管理。
3. 报警警示和远程控制监控系统可以设置各类报警规则，当某些参数异常或超过设定阈值时，会发出报警警示，提醒相关人员及时处理。
同时，系统还支持远程控制，用户可以通过监控中心远程调整风机控制参数，确保风电场的安全和稳定运行。
三、优势和挑战1. 优势风电场监控系统的实时状态跟踪和可视化展示具有以下优势：- 及时发现异常情况和故障，提高风电场的可靠性和安全性；- 提供直观的数据展示，便于监管人员对风电场进行管理和调度；- 支持远程控制，提高运维效率和成本控制。
人工智能在风力发电场景中的实时监测与控制技术
人工智能在风力发电场景中的实时监测与控制技术人工智能技术在风力发电场景中的应用日益普及，其实时监测与控制能力为风力发电行业带来了革命性的变革。
在风力发电场景中，人工智能技术可用于监测风力发电机组的运行状态、分析大量数据并实时调整发电设备，提高发电效率和减少故障率。
下面将从不同角度探讨人工智能在风力发电场景中的实时监测与控制技术。
首先，在风力发电场景中，人工智能技术通过实时监测风速、风向等气象数据，可帮助预测风力发电的发电量。
通过深度学习算法，人工智能技术可以分析历史数据和实时数据，预测未来风力资源情况，从而优化发电设备的运行。
这种实时监测技术不仅提高了风力发电场的运行效率，还可以节约能源资源，减少环境污染。
其次，人工智能技术在风力发电场景中的实时监测与控制中还可以辅助运维人员快速发现设备故障，并实时采取措施进行修复。
通过智能监测系统，可以实现对风力发电机组各个部件的精准监测和预警，一旦发现异常情况，系统会立即发出提示并给出解决方案。
这种快速反应能力极大地提高了风力发电设备的可靠性和运行稳定性。
再次，人工智能技术还可以实现风场之间的智能协同和互动。
通过人工智能算法，不同风场之间可以实现数据的实时共享和传输，实现风电场之间的协同运行。
这种智能协同机制可以调节不同风场的发电状态，最大程度地利用风能资源，提高整体的发电效率。
另外，人工智能技术结合物联网技术，实现了风力发电设备的自动化监测与控制。
通过在风力发电机组上安装传感器，实时监测机组的运行状态，将数据传输到云端，并通过人工智能算法进行分析处理，实现对风力发电机组的远程监测和控制。
这种自动化监测与控制技术不仅减轻了运维人员的工作负担，还提高了工作效率和设备的利用率。
此外，人工智能技术在风力发电场景中还可以实现对电网的智能管理和调度。
通过人工智能算法分析大量数据，实现电网的实时监测和预测，并进行灵活的调度，保证电力的稳定供应。
这种智能管理和调度技术可以提高电网的运行效率，减少能源浪费，降低电力供应的成本。
风电场主设备状态监测
风电场主设备状态监测风电场主设备状态监测风电场主设备状态监测在风能发电行业中起着至关重要的作用。
它能够实时监测风力发电机、变流器、变压器和电缆等主要设备的运行状况，及时发现并解决潜在问题，确保风电场的高效运行。
下面将从步骤的角度来介绍风电场主设备状态监测的过程。
第一步，安装监测设备。
风电场主设备状态监测需要安装专用的传感器和仪表设备。
这些设备可以监测风力发电机的转速、温度和振动等参数，同时也能监测变流器、变压器和电缆的电流、电压和温度等信息。
这些设备通常安装在设备的关键位置上，以保证监测数据的准确性和可靠性。
第二步，数据采集与传输。
监测设备将收集到的数据传输到数据中心或监测控制室。
这可以通过有线或无线方式实现。
有线方式通常使用网络或电缆连接设备和数据中心，而无线方式则通过无线传感器和通信设备将数据传输到数据中心。
第三步，数据处理与分析。
一旦数据到达数据中心，就需要对其进行处理和分析。
这包括数据的存储、整理和转换，以及异常数据的检测和排除。
数据处理和分析可以通过专门的软件来完成，这些软件能够自动化地处理大量的数据，并生成相应的报告和图表。
第四步，故障诊断与预警。
在数据处理和分析的基础上，监测系统可以根据设定的规则和算法进行故障诊断和预警。
当监测数据中出现异常情况时，系统将发出警报，并通知相关人员进行进一步的检查和处理。
这有助于及时发现问题并采取相应的措施，避免设备故障对风电场运行的影响。
第五步，维护和修复。
当监测系统发出故障预警时，相关人员需要及时进行设备的维护和修复。
这包括检查设备的运行状态、更换损坏的零部件以及进行必要的维修和调整。
维护和修复工作的及时性和准确性对于确保风电场的正常运行至关重要。
综上所述，风电场主设备状态监测是一项复杂而重要的工作。
通过安装监测设备、数据采集与传输、数据处理与分析、故障诊断与预警以及维护和修复等步骤，可以实现对风电场主要设备状态的全面监测和管理。
这有助于提高风电场的可靠性和运行效率，为可持续能源的发展做出贡献。
风电场并网系统运行可视化监测技术
风电场并网系统运行可视化监测技术随着社会的发展和科技的进步，风能作为一种清洁、可再生的能源资源，越来越受到人们的重视和青睐。
风电场的建设与运行不仅对环境友好，而且在能源结构调整中扮演着重要角色。
然而，随着风电场规模的扩大和数量的增加，其运行管理面临的挑战也逐渐增加。
为了更有效地监控和管理风电场的运行状态，可视化监测技术应运而生。
一、技术原理风电场并网系统运行可视化监测技术是基于现代信息技术和网络通信技术的应用，通过数据采集、传输、处理和分析，将风电场各个环节的运行数据以直观、可视化的方式呈现出来，以帮助运维人员实时监测、远程控制和及时处理风电场的运行异常情况。
二、关键技术与功能1. 数据采集与传输：通过传感器等设备对风电场的各项运行数据进行采集，并通过网络传输技术将数据实时传输到监控中心。
2. 数据处理与分析：对采集到的大量数据进行处理与分析，提取关键指标和运行状态，如风速、风向、发电量、设备运行状态等。
3. 可视化界面设计：设计直观、易懂的监控界面，将数据以图表、曲线等形式呈现，方便运维人员直观地了解风电场的运行状态。
4. 远程监控与控制：实现对风电场的远程监控和控制，运维人员可以通过监控界面实时查看风电场运行情况，并进行远程操作和调整。
5. 预警与故障诊断：基于数据分析结果，实现对潜在故障的预警和及时诊断，提前采取措施避免事故发生，保障风电场的安全稳定运行。
三、应用与效益风电场并网系统运行可视化监测技术已经在实际应用中取得了显著的效益。
首先，它提高了运维人员对风电场运行状态的感知能力，减少了人为因素导致的运行故障。
其次，通过对数据的深度分析和挖掘，可以优化风电场的运行策略，提高发电效率，降低运维成本。
此外，可视化监测技术还为风电场的智能化管理提供了技术支撑，为实现风电场的长期稳定运行提供了保障。
四、发展趋势与展望随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断发展，风电场并网系统运行可视化监测技术也将不断完善和深化。
大数据分析技术在风电场中的应用研究
大数据分析技术在风电场中的应用研究随着社会与科技的不断进步，新能源逐渐成为人们生活中的一部分，其中风能是一种重要的形式。
随之而来的就是风电场的建设和运营管理问题。
对于风电场来说，如何保证正常的生产、运行状态，降低风电机组事故率并提高风能利用率，是一个非常重要的问题。
而大数据分析技术就可以为风电场的运行提供极好的支持和保障。
本篇文章将从数据来源、数据预处理、数据特征提取和数据建模4个方面分别讲述大数据分析技术在风电场中的应用和研究。
一、数据来源大数据分析技术的应用首先需要数据作为基础。
在风电场中，数据的来源主要有以下几种：1、传感器风电场中有许多的传感器，如温度传感器、压力传感器、飞轮转速传感器、气象站传感器和振动传感器等。
这些传感器会实时采集风电机组的各项运行参数和气象数据等。
有了这些数据源的支撑，对风电场进行大数据分析就变得更为容易。
2、维护平台风电场管理方面会针对风电机组的维修、更换配件等进行详细记录，这些记录包含机组的历史数据、维修过程记录以及故障情况等。
这些数据也成为了大数据分析的宝贵资源。
3、监控系统风电机组的运行情况有时候需要进行实时监控以及远程管理，这其中就有一些监控设备，如电视监控、运维系统、报警系统等。
这些设备也会产生数据，而大数据分析技术可以更加精准地分析这些数据，并提供高效的决策支持。
二、数据预处理为了保证大数据分析概念的准确性，对于采集到的数据进行预处理是非常有必要的。
数据预处理从以下三个方面进行：1、数据清洗数据清洗是指通过一系列处理方法对采集到的数据进行去重、删除异常数据、缺失值的填充等处理。
这个过程是为了更好的保证大数据分析所需数据的准确性。
2、数据整合风电场的数据来源十分广泛，数据格式也十分多样。
而数据整合是指把不同来源的数据统一变成相同的数据格式，方便数据分析和处理。
例如把气象站的数据和风电机组的数据格式统一。
3、数据转化有些风电机组的数据来源于字母或符号形式，而有的则是数字形式。
风力发电机组状态监测系统设计与应用
风力发电机组状态监测系统设计与应用江苏龙源风力发电有限公司地区：江苏南通江苏；226000甘肃龙源风力发电有限公司地区：甘肃玉门甘肃：735200摘要：随着现代社会的快速发展，科学技术水平已经有了较大程度的提高，对新能源的利用需求也是日益的增多，这就需要不断加大对这些新能源的综合利用力度，对于那些可再生的新能源要充分利用其优异的应用特点，更好地适应现代社会的经济发展应用需求。
大型风力发电设备机组运行状态自动监测管理系统的出现和在实际工业生产过程中的广泛应用，不仅有利于对发电机组日常检修设备费用的有效节约，还可以为保证机组的正常运行提供一个更加可靠的技术保证。
基于结合上述情况，做好对大型风力发电设备机组运行状态自动监测管理系统的整体结构设计验证工作刻不容缓，本文主要针对其状态监测管理系统的结构设计和实际应用情况进行较为详细的描述，结合实际情况，进行了进一步的设计验证，有助于我们构建一个健康绿色环保的工业生产流程。
关键词：风力发电机；风力状态变化监测；系统；结构设计以及应用随着人类经济社会的不断进步发展，人们对自然资源的使用率也在增大，导致了目前全球性的能源危机日益严重，寻找可持续的能源和利用新型能源至关重要，这也是目前人们所关心的一个问题。
可再生的能源相对其它能源还是具有较多的优点，比如一些可再生资源可以重复使用，清洁性比较高等。
现阶段，对于可以使用风能的风力发电机组已经受到了许多发达国家的关注。
虽然目前我国在对于使用一些风力发电机组的相关技术有了较大的发展，但是由于风力发电机组主要还是安装在一些偏远地区或者环境恶劣的地方，所以就难免会因此发生很多的故障，而且位置偏僻造成一些故障维修困难，从而就可能会因此产生很高的故障维修费用。
一、风力发电机组状态监测系统设计1.1风力发电机组状态监测系统设计的功能风力发电机组的状态监测系统由多台安装在风力发电机组的视频监控摄像头、振动、声音、温度等信号采集装置及监控处理装置组成，远程监控中心通过网络光纤与机组监控单元进行数据交换，对状态信息进行存储与深入诊断。
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[NI技术]借助集中式数据采集，开发在线风电场状态监测系统
"LabVIEW图形化编程环境，不需任何额外费用即可将
模块整合至研发阶段"
- Roberto Arnanz, Fundacion CARTIF
The Challenge:
开发诊断网络，自动追踪锋利涡轮机的状态，并具备集中存取功能，让用户对获取的信息进行离线分析。
The Solution:
使用NI LabVIEW开发应用，进行数据采集、数据管理、为应用提供网络存取功能，并使用NI CompactDAQ 进行数据采集，以便
在单一设备上调节并获取不同的信号。
构成该应用的模块示意图
Author (s):
Roberto Arnanz - Fundacion CARTIF
Anibal Reñones - Fundacion CARTIF
- - - Iberdrola Renovables
CARTIF的工业诊断与预测维护工程师，工作內容是开发诊断式工业环境系统。
而这些系统必须能取得如振动、电子与高低频率的各种数位信号，并达到高存数容量。
许多
情况下，我们必须在整个电力生产过程不断操作这些系统。
对风力涡轮而言，其功能与设计阶段的数据采集、诊断与存储需求，均近似于任何旋转机器的应用。
在风力涡轮的应用上，我们必须诊断多台机器，也因此大幅提高
了资料与诊断的数量，使中央处理压力增大。
在与 Iberdrola Renovables 公司合作中，我们开发的解決方案，可向所有机器提供独立的诊断装置、分散式 PostgreSQL 数据库，同时每个风力电厂搭配1组服务器，和1组
中央服务器。
我们对界面进行修改使其可用于网络浏览器，从而分散资料的存取。
有了LabVIEW网络服务器工具组，我们开发的应用可供单机使用，并可发布到网络上。
因此，我们使用LabVIEW作为单一的开发工具，在不考虑个别功能的安装位置、沟通方式，与用户使用方式的情况下，整合数据采集、信号处理以及界面设计。
数据采集
根据诊断需求，我们必须从每座风力涡轮机中采集多个信号。
我们安装了第一款原型，它具备8 组ICP加速度计、 5组电容加速度计、 3组电流钳、3组电压传感器和
2个测量速度的电感传感器。
在考虑了各种信号类型之后，我们选择使用NI CompactDAQ系统，其中包含NI cDAQ- 9172 8槽机箱、NI USB- 9233加速度计、 NI
9205 C
系列模拟输入模块、 NI 9423漏极输入C系列模块，与NI 9474 C系列电子输出模块。
由于该系统在研究过程中能以可变速度操作，所以该系统符合我们对信号采集的多种需求，包括将速度信号与其余用作分析的信号同步。
因为与缓慢转动轴相
关因素的一般频率非常低，而且该系统某时间段内的旋转速度数据变动性并不高且便于分析，所以该系统还能够在较长时间内连续地进行数据采集。
为了设定指定的采集时段，我们只有在所需的采集时段内、速度变动百分比在不超过某个阀值时才能进行数据存储。
这种方法相当于使用触发软件，该软件中
已存储的资料会对应预触发时间，并且触发条件时由某个计算所决定，此计算会决定以往数据中的最高速度变化。
除了编码器信号，针对8个模拟通道，该系统可实现连续 25 kHz的传输率，从而将资料连续存储至磁盘，并能够在所需时间内获得该频率的信号。
诊断应用
考虑到动力相对的不足，该系统会逐次采集资料并稍后处理所收集到的资料。
在每一轮的基础上我们进行不同通道和频率的采集，这是根据定期诊断进行的；
我们将全部的结果存储在本地资料库中，并且只将最显著的结果或警报发送至中央数据库。
多个模块组成应用程序，监督模块读取数据库设定，并根据这些设定、命令在预定时间执行各种采集、后续处理与可用数据的诊断。
用户界面模块提供已采集信号的存
取，以及用诊断结果进行简单的分析功能，例如1个或多个采集的快速傅里叶(FFT)显示，而且该模块可互相比较。
无需下载已采集的信号，任何用户都可以通过网络浏
览器连接至该界面。
模块化设计便于处理演算法的执行修改，且不必重新便宜编译应用程序就能增加新的功能。
在此案例中，该演算法位于动态连接库，可在系统处理没有运行时对其进行编辑。
诊断网络
该系统的管理机制可方便每个数据库保持最新状态，即使其中一个点失去了联系，所有的机器仍会连续自动进行预订的诊断。
我们设计了一个位于中央服务器上、可从任何网络浏览器存取、监控或进行数据采集(SCADA) 的用户界面，所以该应用程序的用户能够快速获得各种机器所产生的诊断信息，并且具有高度的
灵活性。
为了快速地存取或分析采集的信号，用户可以连接到机器上(而非中央服务器上)的界面。
在Apache服务器上，我们将该方法建立在 LabVIEW应用程序上。
为了在测试期间让各种网络元素相互通信，我们建立了一个无线诊断网络，使其独立于风力场中所有其他通信之外。
使用LabVIEW 简化模块集成
我们使用LabVIEW作为整个诊断应用程序的开发软件。
LabVIEW图形化编程环境，不需任何额外费用即可将模块整合至研发阶段。
尽管我们独立设计了数据采
集、处理与诊断模块，此模块设计能够推进软件开发过程，并且可以根据计算要求与设备功能，在不同平台 (或多核心系统及不同的微处理器)上执行该模块。
我们
在 Iberdrola Renovables 公司的电厂中实现了该系统，他们的大力支持对我们项目的开展起了巨大的作用。
Author Information:
Roberto Arnanz
Fundacion CARTIF
Boecillo- Valladolid
Spain
构成该应用的模块示意图
该范例系统具备集中监控功能，可用于多组不同地点的风力发电厂与机器。
Legal
This case study (this "case study") was developed by a National Instruments ("NI") customer. THIS CASE STUDY IS PROVIDED "AS IS" WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND AND SUBJECT TO CERTAIN RESTRICTIONS AS MORE SPECIFICALLY SET FORTH IN 'S TERMS OF USE.。