远程智能巡检诊断系统在风电机组中的应用

摘要：现阶段，随着科学技术和计算机信息技术的不断发展，风机的数量也在不断的增长，这使得风机的维护工作变得越来越复杂，工作人员越来越繁重，而日常的巡检在风电系统的维护中占有很大的比重，也是系统中是否重要的一环，传动的巡检方式巡检设备复杂，目的单一，巡检结果反馈不及时，如何减轻巡检人员的人力成本，减少维护停机时间，提升巡检人员的工作质量及效率，及时发现设备问题，进而更顺利的达到巡检机组全覆盖、巡检周期全覆盖和巡检项目全覆盖，因此本论文就上述需求，结合人工智能技术，远程智能巡检诊断系统在风电机组中的应用进行了分析，以供参考。

引言

风力发电机组的使用寿命一般为20-25年，大部分风电机组安装在草原牧区、高原地带、沿海岛屿、山区等区域，这些区域的自然环境都非常恶劣。风电机组长期在沙尘、低温、冰雪、雷电、风暴等恶劣环境中工作，加至负载及风速对其的影响，使得机组的实际工作状况异常复杂，在日常维护不到位时极容易造成风电机组的相关零部件在实际的寿命期当中产生损坏和发生故障，小的故障造成风机停机，损失发电量，大的故障造成大部件（如发电机、齿轮箱、主轴、叶片等）损坏。一旦造成大部件的损坏，大部件的更换、运输、吊装、长时间的停机会给主机厂家和风电场造成巨大的电量损失。

1.关于人工智能

近年来随着人工智能技术的跨越式发展，在图像识别、声音识别、数据处理、人机互动、计算机视觉、无人驾驶等方面都已有成功的应用案例并开始进行推广。因为人工智能技术具有学习性、成长性、开放性、异构性、友好性等基本特征，开展智能化风电场运行及维护的应用，构建设备状态全景化、数据分析智能化、设备管理精益化风电场的运行及维护模式。所以巡检技术的研究还是有着巨大的发展空间，可以在此基础上不断完善，减轻技术人员的工作量。将机器视觉和模式识别技术应用到风电领域缺陷检测和识别中，能够更好更精确地进行缺陷检测，更加快速地分类识别，自动给出诊断分析报告，从而实现风电机组快速高效的巡检。

2.智能巡检诊断系统

以设备为核心，充分利用智能感知终端、无人机等新型智能装备，开展生产准备、设备运维、设备检修、试验检测等运检业务创新，进一步统筹计划和技术管理，融合调度、安监等跨部门数据，开展设备运行异常分析、故障分析研判等分析管控类业务，开展项目优化决策、应急指挥、智能调配等决策指挥类业务，提升风电场运检智能化、经营决策智慧化水平。应用人工智能和大数据技术，采用智能感知终端在线监测技术，实现设备智能巡检、智能视频识别、人员行为识别、周界安防警卫、人脸识别及车辆识别、门禁、语音广播和告警、智能联动，提高风电场设备监控质量，降低运维人员劳动强度和作业风险。通过对目标场景及设备建立全景全息感知，构成一体化智慧运维体系，实现就地远方协同、线上线下协同的新型运维模式。

通过智能感知终端、轨道巡检机器人、电缆温度监测装置和箱式变压器在线监测装置，实现设备状态全面感知；通过网络对感知数据进行可靠传输，实现信息高效处理；通过云平台智能图像监控系统汇集采集数据，实现数据融合贯通、智能分析和资源开放共享。

实时监控。实时展示智能感知终端巡视画面，远程查看设备运行状态、运行环境和现场人员行为；获取设备温度、连接部位温度等数据后，与主辅设备监控系统数据比对分析。

自动巡检。智能感知终端既可以按照预制巡检路线执行巡检任务，也可以按照人工巡检线路设定智能感知终端顺序联动，并记录此时间段巡检时的设备情况视频。既可以自动按照设定的时间及设备巡检路线全面对设备进行巡检，也可以手动按照单个设备巡检、单个设备的某个部位巡检。

高级功能。针对人员作业安全、人员行为安全、人员聚集检测、徘徊检测、入侵检测、人脸检测、人员管理进行人员行为分析。针对运行状态分析、易损件、易耗件跟踪进行设备评价。针对遗留物检测、物体移除检测、异物入侵检测、烟火检测、周界安全管控、车辆安全管控进行环境状态分析。

升压站智能巡检。设备缺陷巡检：表计破损（表盘模糊、表盘破损、外壳破损）、绝缘子破损、渗漏油（地面油污）、呼吸器破损、箱门闭合异常、异物（挂空悬浮物、鸟巢）、盖板破损或缺失 ；安全风险巡检 ：未戴安全帽、未穿工装、吸烟、越线 / 闯入、烟火识别、小动物识别、积水监测；设备状态巡检：表计读数、油位状态（呼吸器油封油位异常）、硅胶变色、压板状态；声音巡检：设备声音（声音异常）。

风电机组智能巡检。风机缺陷巡检：制动器缺陷（制动器液压系统正常，螺栓松动、脱落，外壳破损）、油冷散热片缺陷（油冷散热片漏油或破损或附着物）、减速机缺陷（减速机渗漏，连接螺栓松动、脱落）、液压泵缺陷（油管及油管接头漏油，外观破损，安装螺栓松动、脱落）、振动监测设备缺陷（探头松动或脱落）、扭缆缺陷（电缆扭曲或破损）；安全风险巡检：未戴安全帽、未穿工装、吸烟、越线/闯入、烟火识别；状态巡检：油位状态（齿轮箱油位、液压油油位、润滑泵油位）；声音巡检：设备声音（声音异常）。

智能联动。巡检主机接到主设备遥控预置、主辅设备变位、主辅设备监控系统越限、告警等信号后，根据配置的联动信号和巡检点位的对应关系，自动生成视频巡检任务，对需要复核的点位进行巡检，并在巡检主机查看复核结果。

智能感知终端。内置智能分析单元，具备视频、音频、红外热成像、夜视和前端识别功能，满足特殊环境（高温、极寒、风沙天气）条件的使用要求，实现设备设施状态监测、智能巡检、智能诊断、安全管理、提前预警，获得的视频、音频、图像、温度等数据至远程智能巡检主机，根据必要性，快速与其他系统联动启动应急响应，形成智能化联动策略。通过视频、音频及红外数据采集，形成多维度、多时间尺度、多种数据类型的信息，预警故障发生的可能性或直接判断能够识别的故障，通过空间差异化学习，实现数据、特征和决策三个不同层面的信息融合。

3.大数据的智能分析应用

风电场在运行过程中会不断产生和积累大量数据。通过对风电场历史数据的学习归纳，在风电场运行过程中应用理论研究的方法已解决了很多问题，如果应用大数据智能分析风电场历年积累庞大运行数据背后隐藏的原理、规律和联系，找到解决问题更加合理、快捷、有效的方法，同时还可为决策提供更加有力的科学依据。通过对历史数据的学习归纳建立预测性模型，然后根据收集的当前数据预测设备状态，判断设备性能发展趋势，在设备故障前提前检修排除事故隐患，预防事故发生。

结语

综上所述，在升压站户内、户外布设各类智能感知终端，应用成熟的图像识别和红外测温技术，通过边缘计算，智能开展升压站设备设施巡检、作业人员入场检测、分组定位、电子围栏设置、作业范围划分、区域检测、运动检测、作业监控、安全管理识别、防外破智能识别、异物分析、周界巡视和违规告警，实现运检人员、设备间隔、作业范围的人人互联、人物互联，避免运检人员误入带电间隔或失去工作现场监护，确保运检人员人身安全。全面覆盖户内外设备，提升巡检效率，降低巡检成本。因此人工智能技术在智能化风电场运行及维护工作中具有很高的应用推广价值。

参考文献

[1]吴 巍.基于人工智能技术的智能化风电场运行及维护应用[J].新能源，2021，05：127～129.