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科技助力大熊山风电安全生产

风机叶片是风电场最容易疲劳的大部件,出现裂纹、裂缝,甚至断裂的情况时有发生,但因数量多、面积大、位置高,且长期处于运行状态,人工巡视很难及时、全面地发现问题,导致一些小裂纹、小裂缝发展成大裂缝,演变成大问题,需要停机进行吊装维护,甚至报废更换,大幅增加运维成本。但目前业内暂无成熟的适时监控产品。为实现对风机叶片的故障监测,做到“早发现、早维护”,减少运维费用,提升风机可利用率,澧能公司与中科院苏州纳米技术与纳米仿生研究所自2019年底联合开展创新研究,研发基于人工智能技术的风机叶片实时监测系统,通过声音手段对叶片进行实时和全程监测、分析与预警,致力于从根本上解决风机叶片在运行过程中难以有效监测的挑战。

该项创新研究以澧能公司大熊山风电场为试验场所,通过在每台风电机布设传感器阵列,经由多通道同步采集,对风电叶片在各类工作状况下的噪声数据进行采集,通过风场光纤环网将数据传送至升压站,并基于叶片噪声特征进行数据分析及人工智能算法开发,实现对叶片故障的有效识别与预警。通过对风机叶片故障进行识别、预警等功能,帮助运维管理人员对风机叶片乃至整个机组进行健康状态的监测、预诊和诊断,为运维提供准确及时的决策支撑,避免叶片小故障发展成大故障和因叶片故障导致的叶片断裂、倒塌等重大安全事故,并可在风电场中期后期的运营中节省大量成本。

截止发稿,经由风电场现场运维管理人员与中科院科研人员的紧密配合,大熊山风电场已完成8台风机的监测系统部署及测试,并有效发现了数套风机叶片的故障及潜在风险。目前正全力将监测系统部署至风电场全部25台机,以实现对风电场全部风机叶片的全面监测。该套系统的研发及投入使用,将成为风电场运维管理的重要工具,并在根本上提高风电生产的安全级别,助力风场机组安全、经济、稳定运行。