基于智能監測的風電機組消防火災預警技術研究

摘要：隨著風力發電的快速發展，風電機組的安全運行問題日益受到關注。其中，火災事故是風電機組面臨的重大安全風險之一。本文針對風電機組的火災特點，研究了基于智能監測的消防火災預警技術，結合數據分析和智能算法，實現對火災的早期預警。通過實際案例分析，驗證了該技術的有效性和可靠性，為風電機組的消防安全提供了有力保障。

關鍵詞：風電機組；智能監測；消防火災預警；數據分析

引言

隨著全球對清潔能源需求的不斷增長，風力發電作為一種可再生、無污染的能源形式，得到了廣泛應用和發展。然而，風電機組在運行過程中面臨著各種安全風險，其中火災事故是最為嚴重的之一。風電機組通常安裝在偏遠地區，高度較高，一旦發生火災，撲救難度大，容易造成巨大的經濟損失和環境影響。因此，研究風電機組的消防火災預警技術，對于保障風電機組的安全運行具有重要意義。

一、研究目的和意義

本研究旨在構建一種智能監控驅動的風電設備火災預警技術體系，強化風電設施的火災預警效能，從而降低火災事件的潛在發生概率。

（一）確保風電機組安全運行

實時監控風力發電機組內部發電機、齒輪箱及葉片等關鍵部件，能夠及早識別存在的火災風險。一旦探測到非正常狀態，立即執行相應預防措施，如激活自動滅火裝置或實施緊急停機程序，以確保風力發電系統的安全運轉，防止火災導致的設施毀損與生產中斷。

（二）有效減少經濟損失

風電裝置的建造成本普遍居高不下，一旦遇到火災，不僅會導致裝置本身承受重大損失，還會產生高昂的維修及更換費用，嚴重影響企業的經濟收益。因此，采納早期預警機制至關重要，它能及時識別火災先兆并迅速執行滅火措施，從而大幅度減少火災的經濟損失，保障企業平穩運行。

（三）保護自然環境免受污染

風電機組通常安裝在廣闊的自然環境中，如草原、山地等。一旦發生火情，不僅會破壞發電設施，還可能波及周邊植被、野生動物種群及水資源等，造成環境污染與生態破壞。通過采用先進的消防火災預警技術，可以及時發現并處理火災事故，從而減少火災對環境的影響，保護生態系統的平衡性和生物多樣性[1]。

二、風電機組火災特點

（一）火災發生位置高

風電機組通常被安裝在幾十米甚至上百米的高空中，一旦發生火災，救援人員和設備難以迅速到達現場。這種高度上的限制，無疑增加了火災撲救難度，使救援行動變得復雜和危險。

（二）火災蔓延速度快

由于風電機組內部空間相對狹窄，通風條件良好，一旦火源產生，火勢便能借助風力和通風系統迅速蔓延。這種快速蔓延的特性，使得火災在短時間內可能造成較大的損害，增加了滅火的難度和危險性。

（三）火災撲救困難

風電機組往往安裝在偏遠地區，這些地方交通不便，消防設備難以迅速到達現場。此外，風電機組內部結構復雜，包含許多機械設備和電纜等易燃物品，使得滅火工作變得更加困難。消防人員在面對這種情況時，不僅需要專業的技能和設備，還需要面對惡劣的環境和復雜的內部結構，這無疑增加了滅火難度和風險。

三、基于智能監測的風電機組消防火災預警技術方案

（一）溫度監測技術

在風力發電機組的運行環節中，引入了先進的分布式溫度傳感器技術，這些傳感器被精確布置于機組的關鍵區域，如電動機、齒輪箱及發電機等，以實現實時監控這些核心部件的溫度，確保機組運作維持在最適宜的溫度區間，旨在增強系統的穩定性能并延長其使用壽命。為保障風力發電機組的安全運轉，依據機組的獨特運行屬性與歷史數據分析，設定了科學的溫度界限標準。一旦傳感系統檢測到溫度超越了預設的警戒線，系統會即刻觸發預警機制，促使操作人員迅速介入處理，以防設備因過熱而引發故障甚至損毀。此外，我們不僅致力于實時監測，還融入了先進的數據分析方法與智能化算法，對溫度變動的趨勢展開細致探究。通過挖掘并剖析過往的溫度數據集，有效辨認出潛在的溫度異常模式，進而實現對火災風險的前瞻性預判與識別。這一預見性的維護策略，不僅鞏固了風力發電機組的安全防線，還縮減了非計劃停機時間，促進了系統運行效率的全面提升[2]。

（二）煙霧監測技術

在風電機組的內部空間中，精確安裝專業的煙霧傳感器。這些設備的核心職責在于持續不斷地監測風力發電系統內部的煙霧濃度，確保能夠及時發現任何關于煙霧濃度的變動情況，為實時監測提供精確無誤的信息支撐。此外，依據風力發電機組的運作特點及安全規范，確立一個合乎邏輯的煙霧濃度閾值。一旦檢測系統記錄到的煙霧密度過界，超出了既定的預警界線，將自發激發警報機制，發送緊急信號，促使管理人員迅速介入處理。借助先進的數據解析技巧與智能化算法手段，對搜集到的煙霧濃度記錄展開深度剖析，旨在辨識煙霧濃度的動態模式。通過探究這些變化趨向，我們能有效評估風電機組內部是否存在火災的潛在風險，為火災的早期防范工作奠定堅實的實證基礎。

（三）電氣參數監測技術

實施對風力發電機組內部電氣特性參數的連續實時監控，包括但不限于電流強度、電壓水平及功率等核心要素。依托高精度的傳感裝置與數據獲取系統，保障對這些關鍵參數的無間斷追蹤與文檔記錄，為后續的深入分析提供了堅實依據。對搜集到的電氣參數實施深度數據分析，旨在揭示其變化趨向與特征模式。通過對歷史數據的比照和預設閾值的檢驗，系統性地評估是否存在電氣系統故障隱患。這一分析流程有利于及時辨識設備的非正常狀態，預先防范可能的機械損壞與生產流程中斷風險。

（四）數據分析與智能算法

在分析采集所得的溫度、煙霧及電氣參數等一系列數據時，要精心提煉出那些核心的特征指標，這決定了后續分析工作的精確度與可信度。通過對數據實施精密的選擇與預處理操作，能保證所提取的特征指標真實反映出環境中各類動態變化，為構建火災預警體系奠定扎實的數據基礎。提取特征參數后，通過前沿的機器學習技術和神經網絡等智能化算法，對這些參數實施深度的訓練與歸類分析。這些算法憑借其強大的數據處理能力，能夠有效辨認出數據內在的模式與異常狀況，預測火災風險的可能性，實現早期預警，確保人身與財產安全。同時，通過不斷調試與優化算法模型，提升其預測的準確度與穩定性。

四、智能監測系統在風電機組中的應用實例

（一）項目背景

該項目是位于山區的一處風電場所，風電機組共計50臺，總裝機容量達到100兆瓦。鑒于這些設備處于偏遠地域，交通基礎設施匱乏，一旦發生火災事故，滅火工作將面臨極大挑戰。因此，該風電場管理層決定采納一種基于智能化監控手段的火災預警系統，旨在強化風電機組的消防安全防護能力。

（二）智能監測系統的安裝與調試過程

在風力發電機組的核心部件位置部署了多種傳感器，涵蓋了溫度、煙霧及電氣參數監測等領域。這些傳感器發揮著實時監控系統運行狀態的功能，旨在提前識別故障與異常狀況。其中，溫度傳感器專注于記錄設備的溫升變化，以防設備因高溫受損；煙霧傳感器負責檢驗是否存在引發火災的風險，以保障設備運行環境的安全性；電氣參數傳感器持續跟蹤電壓、電流等重要電氣指標，確保設備運作的穩定性與可靠性。配置數據獲取組件與核心處理器單元，并開展調試工作。數據獲取組件的功能在于匯總多種傳感設備捕捉的信息，并將其傳送至核心處理器單元。核心處理器單元對這些數據實施解析與加工，形成相應的預警信息和報告文檔。在安裝環節，必須對數據獲取組件與核心處理器單元實施全面的調適操作，以保障二者運作的精確度與穩定性。置入通信組件，實現向監控中樞傳送預警信息的功能。該通信組件的職責在于確保中央處理器形成的預警信號能成功送達遠方的監控中心。監控中心人員可依據這些信號迅速掌握風力發電機組的運行狀況，采取必要的行動，維護設備安全、穩定的運行狀態[3]。

（三）智能監測系統的運行效果

該系統具備實時監控風力發電機內部溫度、煙霧狀況及電氣參數等多重關鍵指標的功能，通過不間斷的數據追蹤，能高效識別潛在的火災風險。實時監控機制為風力發電機的安全操作筑起了堅固防線，為防火災事故的發生提供了有效保障。系統借助所采集的廣泛數據資源并進行深度剖析，運用前沿的智能化算法，能精確識別火災隱患。一旦監測到非正常狀況，系統即刻觸發預警信號，提示有關人員予以關注。這一智能化評估與預警體系顯著增強了火災防范的精確度與響應速度。當監控中心接收到警示信息后，將立即啟動應對程序，派遣維修人員進行全面細致的檢查。依據警示信息的特定詳情，維修人員將采取相應的預防舉措，如查驗電氣裝置、清除煙霧探測器上的雜物等。通過這種迅速響應機制，成功地防止了火災事件的出現，保障了風力發電機組的安全與持續穩定運行。

五、實驗驗證與結果分析

（一）實驗目的

本實驗旨在探討基于智能化監控手段的風力發電機組火災預警系統的有效性和可靠性。期望通過此實驗，展示該系統能在風力發電機組出現火災時，迅速、精確地觸發預警信息，為保障風力發電機組的消防安全構建堅實的技術后盾和支持體系[4]。

（二）實驗設計

該試驗臺集成風電機組模型、傳感模塊、數據獲取系統、核心處理器及通信組件等核心部件。這些元素協同作業，形成了一個綜合性的智能化監控體系，旨在復現真實風力發電系統的運行情境與監測要求。在風力發電系統裝置的模擬環境中，我們內嵌了多種類型的火災風險源，旨在涵蓋現實情境下的多樣性。這些風險涵蓋了電氣系統異常、機械設備故障等多個維度，以確保實驗結果的綜合覆蓋面與真實性。為實現風電機組的安全監控升級，啟用了智能化監測系統，該系統持續地對機組內部溫度、煙霧狀況及電氣參數等重要指標進行實時數據抓取。通過對這些關鍵信息的及時收集與深入分析，系統能夠有效識別出可能存在的火災風險，并立即觸發預警通知。在此過程中，我們記錄了智能監測系統發出警報的時間點及其預測準確度，并將這些數據與傳統火災預警機制的效能進行了全面對比與分析。

（三）實驗結果與分析

研究結果顯示，風力發電機內的火災風險能被智能監控系統及時識別，并發出警報信息，其平均預警時間為30秒，相較于傳統火災預警機制，提前時間超過2分鐘。這一發現有力地論證了智能監控系統在實現火災預警的高效性、及時性方面所具備的優勢。在精確度層面，智能監控體展現出卓越性能。該系統能夠精確辨別火災風險的類別與位置，其精確度超過95%。這一顯著進步凸顯了智能監控體系在火災風險識別方面的優勢。通過分析，我們證實了基于智能監測技術的風力發電機消防預警系統的有效性和可靠性[5]。

結語

風力發電機組火災蔓延速度極快，滅火工作艱巨，亟須一種高效的消防安全預警系統。本文提出了一種基于智能化監控的預警策略，被應用于風力發電機組的火災預防。該技術通過持續監測溫度、煙霧濃度及電氣性能等關鍵參數，并融合數據分析及高級算法，成功實現了火災的早期預判。通過實例分析與科學實驗的雙重驗證，該智能化監控的風力發電機組火災預警技術的有效性與可靠性已得到充分證明。展望未來，通過融合大數據與云計算等先進技術，實現風力發電機的遠距離監控與智慧化運營將成為可能。在此基礎上，探索更高級別的滅火手段，加強風力發電機在火災情境下的應對效能。

參考文獻

[1]王立剛.高山林地風電機組火災原因和防護措施[J].黑龍江科學，2022，13（10）：103-105.

[2]郭涵濤，滕偉，高晨，等.基于狀態切分與時間卷積網絡的風電齒輪箱系統溫度異常故障預警[J].風機技術，2023，65（04）：65-71.

[3]郭光華.新能源電力生產中的智能安防系統研究[D].湖北民族大學，2023.

[4]張西晨，徐璐.基于邊緣智能的風電機組設備監測系統[J].電子測量技術，2023，46（02）：52-58.

[5]王麗波.大數據技術在風電機組運行狀態監測評估中的應用[J].電腦愛好者（普及版），2022（06）：3935-3936.

作者簡介：包晗（1991— ），男，蒙古族，遼寧阜新人，本科，助理工程師，研究方向：風力發電。