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運行數據分析在少人值守模式下的研究與實踐

2018-03-10 08:48:21蔣文強
山東工業技術 2018年5期
關鍵詞:數據分析

蔣文強

摘 要:目前,風力發電在新型能源中占比較大,為了提高設備利用率,降低設備故障率,減輕現場人員工作量,針對風機設備進行運行大數據采集及分析,以實現缺陷早預警,故障早處理。

關鍵詞:風電機組;數據分析;運行狀態

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.05.120

1 建設運行數據分析系統原由

發展風電是我國實施可持續能源戰略的必然選擇。風力發電具有占地面積廣、場站分散、工作環境艱苦等特點,這給風電機組管理增加了困難。為了減輕工作量和降低運維費用,需要建立一個將不同廠家型號風機同時監控的平臺,對所有風機的重要參數進行監視,并利用自動化程序將風機異常運行數據通過告警信號、預警信號提示運行值班人員,同時對故障風機進行告警追溯,經過長時間分析總結、積累經驗,最終查找設備故障規律,做到缺陷早預警,故障早處理。

2 運行數據分析系統采集

截止2016年末在風資源較好的赤峰地區風電裝機已達到4336MW,而大唐新能源赤峰公司裝機1309MW,占比達到30.2%,赤峰公司共安裝9個廠家生產的14種型號風機1002臺,每種型號的風機測點經過篩選,通過OPC或MODBUS程序進行轉發,最終實現不同廠家不同型號風機同平臺展示,同時將采集的風機測點參數存儲在數據庫,以便歷史數據調取及分析。

3 運行數據分析系統功能及成效

風電運行數據分析系統是一套將多個不同功能模塊統一集成的系統,包括可以實現風機、變電站的監視控制模塊、各風場的測風塔數據模塊、風電場AGC負荷控制模塊、風機、變電站告警預警等基礎模塊等。(1)利用風功率預測系統,合理安排計劃檢修。近幾年利用風電場歷史風頻數據不斷對風功率預測系統模型進行修正,有效提高了數據預測的準確性,降低火電備用容量,提高了經濟效益。同時根據天氣及功率預測情況,合理安排風機定巡檢、集電線路消缺、變電站預試等工作,在保證人員工作安全的情況下同時降低設備檢修損失電量,積極落實好“搶發電量”工作。(2)利用AGC系統,及時進行負荷協調工作。AGC系統是有功功率自動控制系統,目前已實現AGC的風電場限值負荷、實際負荷、可發負荷的測點數據均接入系統,并集成在統一界面展示,能夠及時查看各風電場發電能力和限電情況,便于第一時間匯報負荷并進行協調,爭取最大發電空間。(3)通過監視風機測點,查找風機異常運行數據。系統中對不同廠家的不同型號風機參數進行統一采集和命名,同時將每種型號的風機重要參數標準定值嵌入系統,設定參數的預警值和告警值,出現越限彈出告警窗口及時提醒。同時系統可以對風機測點進行篩選并分別排序,異常運行數據一目了然,提醒現場人員進行檢查處理,并為日后的分析提供數據支撐。(4)通過調取歷史風機測點數據,對異常運行數據的風機進行分析。生產指標離散度分析,查找單臺風機的某項指標與機群平均值偏差率,對偏差率較大的風機開展專題分析,查找機組存在的隱性缺陷。設備異常運行數據分析,每周定期調取各風電場所有項目指標越限的風機報告,根據報告對異常風機進行十分鐘數據調取,結合其他參數分析,在人工復核無誤后向責任風電場下達設備異常運行通知單,由風電場結合實際情況進行處理后反饋結果,進行閉環管控。同時將所有通知單和處理單統計至系統內,并做好故障分類,為后續的分析工作提供數據支撐。

4 運行數據分析實例

(1)利用SCADA系統對風電機組參數進行監視,重要監測數據如下: a .發電機部位監測:滑環溫度、發電機軸承溫度、發電機繞組溫度等;b.齒輪箱部位監測:齒輪箱油溫、齒輪箱軸承溫度、振動檢測等;c.變頻器部位監測:機側IGBT溫度、網側IGBT溫度等;d.其他數據監測:環境溫度、機艙溫度、輪轂溫度、風速、風向、有功功率、無功功率、電壓、電流等。

(2)舉例分析。a 離散度分析:利用系統對風電場所有風機數據進行調取,通過數據散點圖同風機的標準功率曲線作對比,發現2臺風機實際功率曲線較標準功率曲線的偏差較大,校核數據無誤后通知風電場進行分析說明。b 異常運行數據分析:利用系統調取風電場風機一周運行數據報告,發現某號風機發電機軸承溫度越限38次(限值為90℃),最高達到96℃;調取該風機十分鐘數據,結果顯示5月9日至10日,風機發電機軸承溫度頻繁越限,溫度超90℃達6.3小時,停機前功率在1500-1800千瓦。人工復核無誤后向責任風電場下達設備異常運行通知單,風電場登機檢查發現發電機內部通風電機M513電機損壞,更換M513電機,向前后軸承注入油脂,清理甩油盤內廢油脂,發電機軸承溫度未出現異常,然后反饋設備異常處理單,形成閉環管控。

5 結束語

通過利用運行數據分析系統對風電機組各項數據監測及分析,能夠及時發現異常風機,有效減少風電機組嚴重故障的發生頻率,提高了設備運行可靠性。我們將進一步做好運行數據總結分析工作,為各風電場做好設備隱患陷處理工作引導方向,也為風電行業內共性問題的研究奠定基礎。

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