风力发电智慧运维解决方案
智慧风电解决方案
智慧风电解决方案目录1. 智慧风电概述 (2)1.1 风电行业背景 (3)1.2 智慧风电的定义与发展趋势 (4)2. 智慧风电解决方案不可或缺的部分 (5)2.1 信息技术与风电技术融合 (7)2.2 智能化运维体系 (8)2.3 数据分析与预测模型 (9)3. 智慧风电系统总体架构 (10)3.1 物理层 (12)3.1.1 风电机组 (13)3.1.2 电缆与集电系统 (14)3.2 网络层 (15)3.2.1 通讯网络 (17)3.2.2 数据传输 (18)3.3 业务层 (19)3.3.1 数据处理 (21)3.3.2 智能监控 (22)4. 智慧风电数据采集与处理 (24)4.1 风机数据采集 (25)4.2 环境数据采集 (26)4.3 数据处理与存储 (28)5. 智慧风电监测与诊断 (29)5.1 远程监控系统 (30)5.2 智能诊断模块 (31)5.3 故障预警 (32)6. 智能运维管理 (33)6.1 梯次运维管理 (35)6.2 生产调度与优化 (36)7. 智慧风电应用案例分析 (38)8. 智慧风电面临的挑战与对策 (39)8.1 技术挑战 (40)8.2 安全保障 (42)8.3 成本控制与商业模式 (43)9. 智慧风电的未来展望 (43)9.1 跨领域智慧协同 (45)9.2 智慧化升级方向 (46)1. 智慧风电概述随着全球能源结构的转型和绿色低碳发展理念的深入实施，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，在能源领域扮演着越来越重要的角色。
智慧风电解决方案应运而生，旨在通过先进的信息技术、智能控制系统和大数据分析，实现对风电场的全生命周期管理，提高风电发电效率，降低运营成本，促进风电产业的可持续发展。
定义：智慧风电是指利用物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术，对风电场的生产、运营、管理进行全面智能化改造，实现风电资源的优化配置和高效利用。
智能监测：通过传感器网络实时监测风电场的气象、设备状态、运行数据等，为决策提供数据支持。
风电场智能运维与维护的技术与实践
风电场智能运维与维护的技术与实践近年来，随着能源环保意识的不断增强，风电产业发展迅速。
作为新能源的代表，风电成为了各国政府和企业倡导的发展方向之一。
而风电场的智能运维和维护技术也逐渐得到了广泛的应用。
传统的风电场运维方式是固定时间进行巡检，每天定时对风力机组进行例行检查，同时通过手动监测数据进行分析。
但是这种方式的局限性也十分明显，首先需要占用大量的人力资源进行工作，而风电场的规模通常较大，工程师难以对每个电站进行全面的巡检。
其次，传统的运维方式主要以预防性维护为主，而无法针对各种不同的故障进行及时的响应。
因此，针对这些问题，智能化的风电场运维和维护技术逐渐发展起来。
这种技术主要依靠计算机网络和自动化技术，能够对风电机组进行实时监测和故障诊断，为风电运维人员提供更加全面、及时的信息支持。
一、智能监测系统智能监测系统是智能运维的基础，广泛运用于风电机组的可靠性监测、故障预警等方面。
该系统十分注重数据的收集和分析工作，并与其他系统实现联动。
在数据收集方面，系统采用了大量的传感器，能够实时检测风机转速、马力、温度等数据。
同时，通过计算机网络将这些数据送到中央控制室进行处理。
风电场的智能监测系统能够对每一个风电机组进行全面的监测，确保数据的完整性和准确性。
在数据分析方面，系统通过内置的算法进行智能分析，识别特定的故障情况。
例如，当翼片出现失调时，系统能够立即识别并自动报警。
这大大提高了故障的预警速度和准确率。
二、故障诊断与维护基于智能监测系统的数据分析结果，系统能够实现快速的故障诊断和预测，并自动向风电场运维维修人员发布警报。
通过这样的方式，减少了人工巡检的工作量，同时提高了响应速度。
系统还可以远程控制风电机组工作，进行远程维护，以减少上门维护的频率和时间。
智能监测和管理系统采用的是“预防性维护+条件维护+故障维护”的方式，以充分利用维护资源，以保障电站运行的持续性和可靠性。
例如，基于实时数据的“最佳维护时间”算法分析，系统能够减少故障检测的误报率，并减少维修时间和成本。
风能发电技术的运维与智能化管理
风能发电技术的运维与智能化管理随着能源需求的增加和环境问题的日益严峻，风能发电作为一种清洁且可再生的能源选择越来越受到关注。
为了确保风能发电设施的高效运行，运维与智能化管理成为至关重要的因素。
本文将探讨风能发电技术的运维与智能化管理，给出相关建议和措施。
一、风能发电技术的运维风能发电技术的运维是为了确保风力发电设备的正常运行和高效发电，同时延长设备的寿命，保证风能发电系统的稳定性和可靠性。
1. 定期维护与检修风力发电设备在使用过程中，难免会出现磨损、故障等问题，因此定期维护与检修是必不可少的。
这包括对机械部件、电气设备以及控制系统等进行检查和维护，及时发现和解决问题。
2. 故障预防与处理为了降低故障发生的可能性，预防性维护措施十分重要。
可以利用数据分析技术，通过对设备的运行数据进行监测和分析，提前预测设备可能出现的故障，采取相应的措施进行修复或更换。
3. 优化运营管理优化运营管理是提高风能发电设备效率的关键。
可以通过合理的机组起停策略、风速控制策略等手段，实现机组的最佳工作状态，提高发电效益。
二、风能发电技术的智能化管理随着信息技术的快速发展，智能化管理正逐渐渗透到风能发电行业。
智能化管理可以提高风电场的运行效率、降低运维成本，实现可持续发展。
1. 远程监测与控制通过远程监测与控制系统，可以实时获取风电场的运行数据，了解设备状态和性能指标。
同时，可以实现对设备的远程控制，及时调整工作参数，提高发电效率。
2. 大数据分析与预测利用大数据分析技术，对风电场的运行数据进行深入挖掘和分析，可以帮助发电企业制定更合理的运营策略，避免能源浪费，提高能源利用效率。
3. 智能维护与故障诊断智能维护与故障诊断技术可以通过实时监测和分析设备运行状态，提前发现潜在问题，并对其进行预警和处理。
这有助于减少停机时间，提高设备的可用性和可靠性。
三、风能发电技术运维与智能化管理的挑战和前景虽然风能发电技术的运维与智能化管理带来了许多优势，但也面临着一些挑战。
风电场智能运维管控系统方案设计
风电场智能运维管控系统方案设计摘要：资产的保值增值是投资者关心的重要问题。
近些年随着风电产业的快速发展、装机容量及运行时间快速增加，如何提升风电设备的利用率、降低风电设备庞大的运行维护成本等问题已经成为风电场管理者关心的首要问题，从计划性维护到预防性维护的演变将为投资者实现投资收益的最大化提供必要的条件。
而大数据、云平台等IT技术的发展，为建立电子化、系统化的风电场智能运维管控系统来提升风电运维技术水平提供了有力的支撑。
IT技术、移动互联网及云平台的高速发展、智能手机的普遍使用为风电场运维管理系统提供良好的运行平台。
关键词：风电场；智能运维；管控系统；方案设计1风电场设备智能远程运维方案（1）推进TnPM管理体系，让TnPM理念深入人心，严格按照TnPM要求对设备进行维护管理；（2）部署云服务和大数据系统，借助这个信息系统，共享设备的相关信息和各参与方的执行情况，可以让TnPM理念发挥得淋漓尽致；（3）安装传感器，实时采集设备的运行数据，比如，设备的温度、震动、电压、电流，风资源的风速、风向、空气密度等数据，现场采集的数据通过风电场的工业以太网传送至集控室SCA-DA，然后SCADA上传到云端，这样就实现了数据共享和实时监控；（4）建立数据中心，实现可视化数据中心的作用：（a）接收现场采集的运行数据，并对数据进行存储和分析；（b）管理设备的数据，包括设备是设计、生产、质检、运输、安装、调试等全生命周期的数据；（c）管理设备维护数据，监控设备实时状态，评估设备健康值，记录设备维护活动；（d）备件管理，记录备件的消耗数量和存储数量；（e）数据统计，统计发电量，碳减排放量，设备运行累计时间或者次数；（f）培训，根据新材料、新设备、新技术、新工艺的要求对维护人员进行培训；（g）其他辅助功能。
2智能运维系统软件架构2.1数据板块实现智能运维数据的存储和备份，需满足如下要求：a.支持海量数据存储，支持数据的动态扩容。
智慧光伏(风能)电站运维巡检解决方案
智慧光伏/风电电站运维巡检解决方案I. 简介随着太阳能发电技术的快速发展和广泛应用，光伏电站已成为现代能源系统中重要的组成部分。
然而，光伏电站的运维管理也面临着诸多挑战，如设备分布广泛、设备类型繁多、巡检效率低等问题。
为了解决这些问题，提高光伏电站的运维管理水平，我们提出了一个智慧光伏电站运维巡检解决方案，旨在利用人工智能技术，打造无人化闭环智能巡检管控，助力风电、光伏发电、水能等能源场景实现可观可控的多维精准运维新模式，赋能运维者。
II. 技术方案人工智能平台概述智能巡检所需的人工智能技术主要包括机器视觉、深度学习等。
机器视觉用于设备的图像采集和处理，深度学习用于设备故障检测、预测等。
基于这些技术，我们设计并实现了智能巡检平台，实现了设备巡检的自动化和智能化。
智能巡检流程智能巡检的整个流程包括设备安装、数据采集、智能分析、异常报警等。
首先，在光伏电站内部安装智能巡检设备，包括机器人、摄像头、传感器等，用于巡检设备和采集数据。
然后，通过数据采集设备采集设备的数据，包括图像、声音、振动等，形成设备的数据集。
接着对数据进行智能分析，通过深度学习模型对设备进行检测和预测，检测设备是否存在故障，预测设备的故障概率等。
最后，根据智能分析的结果，如果发现设备存在异常，系统将及时报警，通知运维人员进行处理。
巡检机器人巡检机器人是智能巡检系统的重要组成部分，用于实现无人化巡检。
巡检机器人需要具备较高的智能化水平，能够自主导航、识别设备、采集数据、完成巡检任务等。
为此，我们采用了基于深度学习的视觉感知技术，通过机器视觉对设备进行识别，确定巡检路径并完成巡检任务。
同时，为了保证机器人的运行安全性，还采用了多传感器融合技术，包括激光雷达、超声波等，确保机器人能够准确感知周围环境。
采用机器人巡检设备，可以减少人力成本，提高巡检效率。
机器人配备传感器设备，可以实现设备状态的实时监测和数据采集。
机器人采用自动驾驶技术，可以实现自主巡检路径规划和避障。
基于智能算法的风力发电场运维优化
基于智能算法的风力发电场运维优化风力发电成为清洁能源的代表之一，越来越多的风力发电场被建设起来，为人们提供可持续的能源供应。
然而，风力发电场的运维优化一直是一个重要的课题，如何提高发电效率、降低运营成本、确保安全可靠性，成为运维人员亟需解决的问题。
基于智能算法的风力发电场运维优化应运而生，为发电场运维提供了更加高效、智能化的解决方案。
一、智能算法在风力发电场运维优化中的应用智能算法是指模拟或者复制人的智能行为以解决问题的方法和技术。
在风力发电场运维优化中，智能算法通过对发电设备的运行数据进行分析和处理，实现对运维过程的优化。
1. 风速预测和功率曲线建模智能算法可以通过对历史风速数据的学习，准确预测未来的风速变化情况。
基于这些预测结果，运维人员可以合理调整发电设备的输出功率，从而在不同风力条件下获得最佳的发电效率。
同时，通过对风轮转速和功率之间的关系进行建模，可以更好地理解和预测风电机组的性能，辅助运维决策。
2. 故障检测和诊断风力发电场中，经常会出现风轮叶片损坏、传动系统故障等问题，这些故障会导致发电设备的性能下降甚至停机。
智能算法可以通过分析传感器数据，检测出潜在的故障并对其进行诊断。
运维人员可以及时采取相应的维修措施，避免严重的故障损失。
3. 运维计划优化智能算法可以根据发电设备的运行状态、维修时间和成本等因素，优化运维计划，合理安排设备的维修和保养。
通过灵活调整维修和保养时间，可以最大限度地减少设备的停机时间，提高发电场的运行效率。
4. 智能巡检和维护传统的巡检和维护工作需要大量的人力和物力投入，效率低下。
智能算法可以通过数据分析和机器学习，实现对发电设备的智能巡检和维护。
通过监控设备运行状态，及时发现潜在问题，减少运维人员的巡检周期和工作量，提高巡检效率和工作质量。
二、智能算法在风力发电场运维优化中的优势基于智能算法的风力发电场运维优化具有以下几个优势：1. 自动化和智能化智能算法可以自动地对大量的数据进行分析和处理，无需人工干预。
风电场能量管理系统运维服务的智能化管理与决策支持
风电场能量管理系统运维服务的智能化管理与决策支持随着可再生能源领域的快速发展，风能资源被广泛应用于发电行业中。
风电场能量管理系统成为确保风能发电效率和稳定供电的关键环节。
在风电场的运维过程中，智能化的管理和决策支持系统起到至关重要的作用，本文将详细介绍风电场能量管理系统运维服务的智能化管理与决策支持。
一、智能化管理1. 数据采集与监控风电场能量管理系统通过各种传感器和监测设备采集实时数据，对风机、变频器、测风杆等关键设备进行监控。
这些数据包括温度、振动、电流、电压等参数，通过实时监测系统可以及时发现设备故障和异常，提前进行预警和维护。
2. 运维计划与调度通过智能化管理系统，运维人员可以制定合理的运维计划和调度方案。
根据风电场实际情况和设备状态，系统可以自动调整维护策略，优化设备维修和保养的时间和频率。
自动化的调度可以降低维护成本，提高设备利用率和运行效率。
3. 故障诊断和预测智能化管理系统通过机器学习和数据分析技术，可以对设备运行状态进行实时监测和分析。
系统可以识别和预测设备故障，提前采取措施进行维修，降低意外停机和维护成本。
同时，系统还可以为运维人员提供故障诊断的指导，提高维修效率和准确性。
二、决策支持1. 资源优化风电场能量管理系统的决策支持功能可以帮助管理人员优化资源调配和能量分配。
根据风能资源的变化和需求预测，系统可以动态调整风机的输出功率和运行模式，以实现最佳的能量利用效率。
同时，系统还可以根据实时数据和市场情况进行能源调度，最大限度地降低能源供给成本。
2. 运维成本控制通过智能化管理和决策支持系统的帮助，风电场运维人员可以合理控制维护成本。
系统可以分析和比较不同维护策略的成本和效益，并给出最优方案。
运维人员可以根据系统的建议，制定合理的维护计划和维修方案，降低设备故障和维修成本。
3. 健康与安全管理风电场能量管理系统的决策支持功能还可以帮助管理人员进行健康与安全管理。
系统可以通过对设备运行数据和环境参数的分析，提供预警和监测功能，预防事故和意外发生。
风电场智慧运维管理
风电场智慧运维管理随着我国经济的持续发展，对于电力系统的依赖程度越来越高，电能的综合应用也深入到了各行各业乃至寻常百姓家中。
我们都知道传统发电依赖于火力发电，也就是通常所说的煤炭发电，由于近年来用电量的逐步增加，再加上不可再生能源的过度开采，以至于现阶段需要通过相应的科學技术手段去寻找一种洁净的可再生能源去代替传统火力发电。
鉴于以上原因，风力发电在时代背景的推动下应运而生，特别是近几年的大量装机，风力发电在我国的建设力度和电力供应上逐渐形成气候。
因此，对于风电场的运行维护管理环节是必不可少的，本文以风电场运行管理为切入点，简要阐述了风电场运行智能化运维管理，推动智能化在风电场运维管理实践，助力风电事业发展。
标签：风电场;发展现状;智能化;运维管理随着当前风力发电的大量开发，风电场数量也在不断增多，电力企业整体的利润空间均在不断的降低，使得风电场之间竞争上网，风电场管理在不断进步的时候，我们看到的是传统方式的风电场管理方式已经和当前的发展需求不适应了，故作为风电场来说则应该在管理方式上进行调整和转变，采取更适应市场变化、更为科学的手段来进行企业管理目标的把握。
1运维管理现存问题1.1生产组织管理存在的问题目前很多的老风电场还是采取传统的运维管理模式，基本都是独立风电场管理，这样在生产组织上会耗费大量的人力、物力、财力，随着科技信息化的发展，现阶段多数风电企业已慢慢向区域集中运维，现场少人值守发展了，区域运维中心主要承担值班和定检工作的，但是我们发现很多定检任务均存在交叉现象，检修中心和生产技术部门工作项目有交叉、集控中心和生产技术部门之间存在数据工作的交叉，再加上风电场交通本身就不够方便、区域不集中、信息化平台建设不健全、自动化程度不高等，均会导致整个大局难以得到有效的控制。
因为风电场建设的时间相对较短，再加上受到传统发电场管理方式的影响，管理制度、管理模式等均不够规范，也尚未形成和风电场相适宜的流程制度和管理规范。
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停机策略
限电条件 时间窗口 任务优先级
数据及资源平台：
故故障障预预测测 及及在线在振振
动动检
ห้องสมุดไป่ตู้
检测系测统系
基于知识库 的7*24远程 监护
气象预测平 台
运维成本降低
高效故障处理 故障预警、处理工单、根因分析即时推送； 多层级运维工程师技术支持； 基于气象预测及可达性的最优故障处理计划； 风电场KPI监控与分析
60nm(航程约108km)
航行时间/h 0.5 2.5 2.5 3
窗口期/d 300
160-180 160-180
180
人员窝工比例 0
43.33% 43.33% 36.67%
70nm 航程/nm
三 智能运维–智能装备开发策略
智能装备
智能力矩装备
1
清洁修复机器人
水下扫测机器人
油品油脂检验
风力发电智慧运维解决方案
Content 目 录
01 数字化运维 02 精益运维 03 智能运维
— 数字化运维-大数据平台的建立
7×24小时远程监护
• 实时预警 • 远程排故指导 • 健康管理
世界级在线振动诊断服务
• 实时预警 • 定期振动诊断报告 • 专家现场诊断服务 • 客户定制
— 数字化运维-数字运维的运营模式
共享大数据平台
维护数据 气象数据 备件数据
基础数据
— 数字化运维-智能诊断系统的应用案例
智能诊断系统提示某台机组轴承存在报警;
运行监控时产生报警 进行详细数据分析
轴承正常频谱
轴承缺陷频谱
使用历史趋势数据,时域,频域数据以及瀑布图进行分析, 确认缺陷的部件及部位;
— 数字化运维-智能诊断系统的应用案例
况
高级运维船和直升机方案
的悬梯通道直接进出
变
• 计划性维护用高级运维船
差
• 非计划性维护用直升机
4 海上平台解决方案
• 计划性、非计划性维护通过交通船、直 升机和运维船从海上平台出入
1
计划、非计划性维护均用 普通交通船
3 驻海解决方案
• 计划性维护：按计划使用运维母船、交通船、 运维船和直升机
• 非计划维护：选择合适的船舶，或用直升机
三 智能运维–智能装备应用场景
空中化大部件更换
远程遥控无人船
塔筒清洗机器人 六自由度海上登乘悬梯
机舱、叶片智能检验、维修
升压站巡检机器人
叶片内部检测机器人
水下检测机器人
三 智能运维-智能装备取代人工运维的应用案例
水下机器人巡检
无人机巡检
智能化 一键式自动巡检，20分钟完成， 数 据可追溯
安全化 安全距离精准控制，自动避障
BOP(升压站巡检机器人)
3 智能终端
车辆（一嗨调度平台） 船舶（滴滴打船） AR增强现实眼镜全息影像
特殊作业 2
空中维修吊车（齿轮箱、叶片） 无人机叶片外观巡检 叶片内外检测特种机器人 NDT超声波检测 换齿轮箱油智能小车
4 安全救援
智能安全帽 智能救生器
实际更换的轴承
发出现场检查要求工单, 确认存在的问题后,发出维修工单 提前6个月发现并跟踪故障,选择最合适及经济
的时间窗口进行维修更换;
维修完成后跟踪
轴承更换后 振动趋势明显下降
按照工单进行维修更换 运行后评估
二 精益运维-多维度的运维策略
目标： 业务层： 运维策略：
发电量最优
不需要更换整个齿箱，增加一台吊车即 可更快速、高效的完成中间齿更换。
塔筒内置变压器有专用轨道，配合外 部平台工装即可完成更换。
通过使用特殊工装，无需拆风轮及整个 驱动链，确保空中完成拆解。
优势：时间短、成本低、安全性高
二 精益运维–海上交通解决方案
-
天 气
2
情
5 专用运维船方案
• 计划性、非计划性维护通过专用运维船放出
离岸距离(km) – 变远
二 精益运维–远海交通解决方案
0m 10m
海床线示意图
20m
广核/华能项目
H4/H14/H15
H2/H5
H6
H7/8/10
住海点-1
居住驳 住海点-2
住海点-3
水深/m
10nm
20nm
交通方案 SOV
远海住海交通船 100P居住驳+交通船
高速CTV
30nm
40nm
50nm
准确化 叶片360゜全覆盖，照片分辨率 达2400W像素
VS
水下机器人检查
使用便捷方便 成本低 效率高 作业时间灵活
传统人工检查
窗口及范围受限 耗时长 成本高 安全风险大
数据化 数据可云端保存，相同部位可 根据时间轴比较
组织架构
7*24小时支持团队
风场后评估团队
运营快速响应团队
业务层
平台层 数据层
风电场群监控系统 • 风场监控 • 故障分析 • 设备监测与预警 • 天气海浪预报
运行数据
智能健康管理系统 • 实时KPI分析 • EBA分析 • 风场评估与优化
运营决策系统 • 大部件快速响应 • 备件优化系统 • 计划派单系统
标准作业类型
计划停机 精益检修 技改 预防性维护 巡检消缺 故障停机
非计划停机 故障停机
MRO/EAM 平台
船舶、车辆、 专用工装
运维工程师 资源池
主主要要部部件件 服服务站务
站
二 精益运维 – 安全便捷的部件更换方式
1
空中更换齿轮箱中间齿
2
高效更换主变压器
3
空中更换齿轮箱