新能源場站運維中的智能化監測與故障診斷

［關鍵詞］智能化監測；故障診斷；新能源場站；智能傳感器；大數據分析

［中圖分類號］TM73 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）11–0116–03

1新能源場站運維概述

1.1新能源場站的類型與特點

風電場、分布廣泛，尤其是在偏遠地區常見，并深受環境因素影響。將光能轉化為電能的光伏電站，采用了光伏組件、逆變器和監控系統等主要裝置。優點表現在便捷安裝和模塊化設計上，且不產生污染。地熱場站建設在地熱資源豐富的地區，可通過地熱井、熱交換器和渦輪機等設備進行能量轉換。生物質能場站利用生物質材料（如農林廢棄物）進行燃燒或氣化等方式發電。其設備包括燃燒爐、發電機組以及煙氣處理裝置等。

1.2運維的重要性

新能源場站運維工作不僅可保證設備高效運行，延長設備使用壽命，優化經濟效益，更關乎安全與環境保護。場站發電效率及經濟效益受設備可靠性和穩定性影響，需定期進行維護監測以防止潛在故障出現并減少停機時間進而降低成本。新能源場站設備面臨復雜的自然環境挑戰，使用智能化監測與故障診斷手段可針對長期運行過程中容易出現的由環境因素導致的問題并及時應對，確保安全運行。此外，通過合理的運維管理模式，溫室氣體排放量和污染程度也可得到有效控制，使得可持續發展目標得以實現。

2新能源場站智能化監測技術

2.1智能傳感器技術

智能傳感器技術核心組件之一的智能傳感器，承載著檢測設備的物理量、化學量等參數，以及提供精確數據輸入的重任。溫度傳感器可避免溫度過高可能導致的設備損壞情況。振動傳感器可識別機械潛在故障，電流電壓傳感器可保證電氣設備運行狀態的安全。智能傳感器結合微處理器和通信模塊技術，不僅準確度高、可靠性強、功耗低，并且不受惡劣環境影響，進而長期穩定工作。智能傳感器自我校正以及自我診斷功能使得測量結果精準且可信賴。選擇與布置傳感器時需因地制宜針對具體環境條件優化考慮。

2.2數據采集與傳輸

智能化監測的關鍵環節在于數據采集與傳輸，傳感器采集數據后及時、準確傳輸至數據處理中心，以為后續分析和故障診斷提供基礎。這包括如數據采集器、信號轉換器和數據傳輸模塊等構成的數據采集系統，統一處理并傳輸多種類型的傳感器信號。新能源場站的數據傳輸應用了無線技術，如LoRa，NB-IoT，5G 等。數據采集與傳輸系統的終端實時監控平臺顯示、存儲和管理所采集到的數據，同時也可監控設備運行狀態，并配備報警功能，在設備運行參數超出預設范圍的情況下，通過及時發出警報提醒，以供運維人員對其進行處理。

2.3大數據分析與處理

智能化監測技術中的大數據分析與處理環節，通過對海量數據的分析和處理提取出有價值的信息，進而支持故障診斷和運維決策。大數據分析依賴于數據預處理這一基礎環節，涵蓋了數據清洗、數據融合、特征提取等步驟，以改善數據質量及一致性。而統計分析、機器學習、深度學習等則為大數據的主要分析方法，熟練運用這些技術可對設備運行情況進行建模預測，掌握其操作規律及潛在故障。統計分析方法可揭示數據趨勢和模式，而設備故障的自動識別與預測，則依賴于機器學習方法訓練模型來實現。復雜非線性關系和高維數據的處理可通過深度學習方法實現。通過數據可視化技術，分析結果能以圖表等形式展示出來，有助于運維人員理解并快速作決策。大數據分析可提升故障診斷的準確性和及時性，優化設備運行和維護策略，延長設備使用壽命，進而降低運維成本，提高新能源場站的整體效益。

3新能源場站故障診斷技術

3.1故障類型與診斷需求

新能源場站中設備故障涵蓋機械故障、電氣故障及控制系統故障等。風扇葉片磨損，軸承受損等機械問題可能引發設備運行不穩定，甚至嚴重損壞。電流、斷路等電氣故障，會危及設備停止工作或產生電氣火災，對整個場站運行效率和安全性造成影響。而控制系統故障可能帶來設備調節與管理失效，阻礙整個系統的協調運行。針對診斷不同類型的故障，實施診斷需求時必須分別處理。可通過振動分析、溫度監測等手段診斷機械故障；實時電流、電壓等參數的監測和分析可為電氣故障提供判斷依據；控制系統故障需綜合參考軟硬件運行狀態。新能源場站故障診斷體現出需求實時性、準確性及可操作性3 大特征，因此要求診斷系統快速準確地識別故障類型和位置，并給出具體修理建議。

3.2傳統故障診斷方法

傳統故障診斷依賴經驗判斷與統計分析，這些方法基于設備運行參數變化。歷史數據和變化趨勢的深入分析有助于發現異常情況。經驗判斷法通過運維人員觀察設備運行狀態及參數曲線波動推測設備可能存在的問題。借助設備運行參數的歷史數據，統計分析法通過設定閾值或采用趨勢分析等方法進行參數異常識別以及可能存在的故障類型判斷。新能源場站設備日益復雜，傳統方法的局限性逐漸浮現出來，過于依賴人工分析、易被人為因素影響，且對于海量數據和復雜故障模式處理不足，導致診斷效率和精確度無法保證。

3.3智能故障診斷方法

現代信息技術，尤其是人工智能和大數據技術在智能故障診斷方法中發揮著關鍵作用，有效提升了故障診斷的效率和準確性。主要包括3 類，即規則為基礎的診斷系統、模型為基礎的診斷方法及機器學習為基礎的診斷方法。

在規則為基礎的診斷系統中，通過預設規則和邏輯驅動實時監測設備運行參數，并自動進行故障判斷與認定。當面對明確的故障模式且具有清晰分類標準時，此方法展示出最佳表現。

在模型為基礎的診斷方式中，建立設備數學模型或仿真模型進行分析，理解設備運行狀態并觀察參數變化，從而完成對已知或未知問題的確定與預測。該方法可精確模擬設備運行狀態，但建模精度和計算能力所需較高。通過訓練和學習大量歷史數據，基于機器學習的診斷方法構建了故障診斷模型，包括處理復雜的非線性關系和高維數據。包含神經網絡、支持向量機、決策樹等在內的這些方法，自適應及自學習能力使其在實際應用中不斷優化和提升診斷效果。智能故障診斷方法優勢體現在其高效、準確及適應性上，在復雜多變的運行環境中能可靠地提供故障診斷服務，為新能源場站安全高效運行提供有力支持。

4新能源場站智能化監測與故障診斷的實現

4.1系統架構設計

新能源場站智能化監測與故障診斷系統的實現基于系統架構設計，需考慮功能需求、性能要求、擴展性及可靠性。前端數據采集層、傳輸層、數據處理與分析層和應用層構成了常見的系統框架。智能傳感器和數據采集設備作為前端數據采集層的工具，時刻關注設備運行狀態以及環境參數的變化。通過有線或無線通信技術，將采集到的數據由傳輸層送至數據處理中心。預處理利用大數據分析、機器學習等方法挖掘并處理數據，其目標是找出潛藏故障和異常情況。監控平臺、故障診斷系統和決策支持系統組成了應用層，可為運維人員展示直觀的監控界面、故障診斷結果和運維建議。在系統架構設計中，需考慮對于設備故障或通信中斷時仍能正常運行的需求，這體現了系統容錯性和冗余設計。

4.2硬件設備選型

硬件設備選型決定了系統的監測精度和可靠性。數據采集離不開智能傳感器，需根據監測需求靈活選擇合適類型和型號。同時振動監測對機械設備至關重要，可選擇高精度加速度傳感器。電氣設備依賴于電流、電壓檢測，應選用高靈敏度的電流及電壓傳感器。

傳感器信號需要采集和處理，因此，選用高性能數據采集裝置至關重要，且裝置需具備抗干擾力以及環境適應性。數據傳輸需選擇LoRa、NB-IoT、5G 等合適的通信模塊，以實現及時，可靠的信息交流。在硬件設備選型中，不僅需要考慮性能參數，成本、便捷的維護和兼容性也需考慮，力求配置出性價比最優的設備。

4.3軟件系統開發

智能化監測與故障診斷系統的軟件系統開發，可進行數據的實時監控、分析處理和故障診斷。其中，監控平臺須具備實時數據展示、報警管理、歷史數據查詢等功能。針對數據分析軟件，需采納先進算法和技術，如機器學習、深度學習等，進行數據處理和分析，以提取有價值信息。專家知識結合歷史數據是故障診斷軟件需滿足的條件；規則引擎、模型推理等方法實現對設備自動故障預測與自動診斷。軟件開發過程中，簡潔直觀的操作界面和友好的用戶交互可提高用戶體驗。采納可靠的加密和認證技術以保護數據安全與隱私十分必要。不斷地進行軟件系統優化升級有助于提高智能化水平，加強診斷準確性，并滿足新能源場站運維的實際需求。

5應用案例分析

某大型風電場運維引進了一套智能化監測與故障診斷系統。該系統通過在風機上安裝高精度溫度傳感器、振動傳感器和電流電壓傳感器，實現對風機運行狀態的全面實時監測功能。數據采集系統將獲取的各種讀數，通過無線通信技術送至中央數據處理中心進行分析。結合大數據分析和機器學習算法，在設備發生異常情況下，系統可完成對于主軸異常振動的準確診斷，并給出預警信息供運維人員進行修復工作。該風電場采用智能化監測與故障診斷系統后，設備故障次數明顯減少，提高了發電效率，每年約節省15%的平均維護成本，同時也有效提升了設備可靠性以及整體運行質量。

6結束語

對于新能源場站運維來說，智能化監測與故障診斷技術越來越重要。先進的智能傳感器、大數據分析和智能診斷方法可提升設備故障識別和處理效率，優化運維效果，并節省維護費用。未來，智能化監測與故障診斷技術將提升新能源場站管理水平，并推動能源產業綠色轉型。