风电机组数字化感知与运行状态评估报告

目录 背景1234数字化感知运行状态评估研究展望 背景 p海上风电气候条件更为恶劣，运行维护成本高，占到海上风电总投资40%以上p我国海上风电发展时间相对较短，技术成熟度偏低，设备故障率更高p海上风电故障停机损失大 目前的不足 p设备监测范围不足且手段单一、数据汇集传输困难 p多物理场之间耦合研究不足，缺乏模拟海上风电复杂系统行为特征的方法p沿用故障后运维模式，缺乏高水平智慧运维体系支撑，运维成本居高不下 中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心 数字孪生 随着现代信息技术和能源技术的深度融合，能源转型的数字化、智能化特征进一步凸显，数字化是基础、智能化是关键，信息流与能量流融合是必然趋势。数字孪生技术为解决海上风电运维难题提供了新的思路和技术手段。 数字孪生是综合运用感知、计算、建模等信息技术，通过软件定义，对物理空间进行描述、诊断、预测、决策，进而实现物理空间与赛博空间的交互映射。 数字孪生技术路线 p数据来源 p数据来源 p典型应用（诊断类） p数据来源 p数据来源 p典型应用（决策类） 设备数字孪生 对风电机组进行状态监测实现故障预警，是提升机组运行可靠性的有效手段之一。 •目前，塔筒、叶根、机舱、传动链等状态监测为重点，尚无法覆盖叶片整体•现有监测技术： Ø点位有限。仅关注重点部件，按最低要求配置。Ø参数单一。多为单一物理参数的测量，缺少多特征参量表征。 数字化感知与运行状态评估 实现机组运行状态精细化评估，需要打通全部监测系统、采用人工智能的方式构建部件级运行状态数字模型。 塔筒监测（加速度、倾角……） 海洋监测（冲刷……） 现有监测系统各自独立，数据分散且未标准化 目录 背景 2 数字化感知 运行状态评估 数字化感知 p机组整机及关键部件数字化感知系统：运行状态实时监测，多源数据接入、异构数据融合、云边协同处理、多维状态构建 样机设置 华能江苏如东70万海上风电场示范 应用效果 针对风场环境、叶片、变桨系统、轮毂、主轴、齿轮箱、塔筒等机组主要部件新增测点数量超过180点 中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心 关键部件监测：叶片 p载荷监测 •多截面载荷特性监测•截面间、叶片间载荷信号相关性分析 p振动监测 •多截面振动特性监测：叶根、叶中、叶尖•0.01Hz～5000Hz宽频响应•优于0.001Hz频率分辨率•优于0.1mg高探测灵敏度 关键部件监测：叶片 p净空监测 •叶片扫过塔筒时，叶尖距离塔筒的的直线距离为塔架净空值•通过安装在机舱底部的高清摄像头实时采集机组运行画面，并进行图像处理，实现塔架净空的实时测量，并以此为依据对机组进行控制 中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心 关键部件监测：叶片 p音视频监测及结果示例 •视频：灰度图边缘检测•音频：带通滤波降噪 •视频：CNNs神经网络•音频：STFT短时傅里叶变换 •实现叶片结冰、断裂、雷击、裂纹等损伤的识别 音视频数据处理流程 关键部件监测：螺栓 p螺栓预紧力监测与预警 螺栓轴力监测：根据声弹性原理，超声波的速度会因材料中的应力而产生微小的变化。通过研究螺栓轴力与超声波传播时间变化率的关系可以利用超声波发出和接收的时间来测量螺栓的紧固轴力。 中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心 关键部件监测：螺栓 p螺栓预紧力监测与预警 简化叶片和轮毂，基于载荷-螺栓预紧力计算模型对螺栓进行有限元计算，建立不同载荷下应力与螺栓到螺母之间的距离的关联，并利用少量螺栓监测数据反演整个法兰面的载荷。 轮毂和机舱螺栓连接法兰面 中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心 数据治理 依托华能新能源智慧运维中心，基于成熟的数据集成技术、数据仓库、BI和大数据采集、存储、处理与分析技术进行搭建数据处理系统。 目录 背景124数字化感知运行状态评估研究展望3 运行状态评估 p利用高级算法预警部件潜在故障，给出严重程度判断及维护建议 部件级数字模型：传动链 p健康状态劣化趋势及预警分析 利用综合健康评价指标和LightGBM模型对多维特征集进行筛选，并利用等距ISOMAP对筛选特征集进行特征融合，构建滚动轴承退化趋势指标，实现对传动链故障的早期预警。 GBDT训练过程 中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心 部件级数字模型：支撑结构 p健康状态劣化趋势及预警分析 基于深度学习模型（高斯混合模型）的支撑结构健康状态监测方法，采用考虑多状态特征融合的动态劣化指数(degradation index，DI)作为健康状态评价指标，通过对支撑结构健康状态动态衰退趋势进行分析，实现早期预警。 中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心 部件级数字模型：叶片 机组运行状态预警 建立了机组运行状态预警系统，集成前述模型，具备叶片故障预警、螺栓预紧力监测与预警、支撑结构安全评价与预警、传动链故障预警等功能。 中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心 目录 背景1234数字化感知运行状态评估研究展望 研究展望 p风电场全场低成本安全监测 •基于部件级数字模型，建立整机运行状态表征方法•基于关键机位运行状态，通过数学模型与物理模型结合建立传递关系，开展全场机组状态特性预测，实现风电场全场低成本安全监测 中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心 THANK YOU!THANK YOU! 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司北京市昌平区未来科学城华能人才创新创业基地A座（102209）中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司北京市昌平区未来科学城华能人才创新创业基地A座（102209） T：010-89181603F：010-89181000E：x_liu@qny.chng.com.cnT：010-89181603F：010-89181000E：x_liu@qny.chng.com.cn www.chng.com.cnwww.chng.com.cn