風電自動化設備中的火災消防監控技術創新與應用研究

引言

風力發電作為全球能源結構調整的重要組成部分，近年來得到廣泛應用。然而，風電場中復雜的設備結構及其運行環境使得火災隱患成為影響安全生產的關鍵因素。風電設備長期處于高負荷運行狀態，電氣設備和機械部件極易發生過熱、電纜老化及短路等故障，而這些問題一旦未能被及時發現，極有可能引發火災。此外，由于風電場多分布在偏遠地區，傳統的人工巡檢和消防手段無法及時有效地控制火災。因此，智能化、自動化的火災監控技術在風電場中的應用逐漸成為趨勢。

一、風電自動化設備中的火災風險

（一)設備過熱及電氣故障

風電設備長期處于高負荷運行狀態，其電氣組成部分很可能出現發熱與老化現象，這可能導致火災的發生。在長時間遭受高電壓和高電流的作用下，電氣設備關鍵部件的溫度會逐漸升高，若散熱效率不佳，便可能引發過熱問題。設備的持續運作導致電纜絕緣層隨著時間的推移而老化、磨損，這會顯著增加短路的可能性。在通常情況下，電纜表層溫度處于 75^qC 至 90^°C 區間內。然而，當電纜的絕緣層出現老化現象時，溫度會急劇上升，一旦超過 120^°C ，便有可能引發火災。風電設施在頻繁啟停過程中，其高頻率的運轉給電氣組件帶來額外的負擔，從而增加了設備故障及過熱風險。

(二)外部環境因素

在偏遠地區，尤其是高海拔和沿海地帶，安裝的風力發電裝置易受外部環境的影響，這往往是導致火災發生的一個關鍵因素。風電場火災的一個重要外部原因是雷電的直接打擊。在風能發電場所，每平方公里每年雷擊次數在3次至5次的區域，尤其在季風及雷雨頻發的季節里，雷電成為火災事故的顯著觸發因素。自然環境中的干燥氣候、極端狀況以及強風均可能誘發風電場周邊植物的燃燒現象，進而使火災波及風力發電設備，對其安全構成威脅。當風速超出10米/秒，火災擴散速度會達到常規風速的1.5倍，從而顯著擴大火場范圍并增加滅火工作的難度。

（三)消防手段有限

位于郊外的風電設施，因遠離城市中心和救援中心，常常無法得到迅速的消防援助。位于偏遠地區的風力發電場所發生的火災事件，通常需耗時30分鐘至45分鐘才可得到消防隊伍的救援響應，倘若火災事故正值高峰期，響應時間可延至60分鐘以上。針對風電場所配備的設備結構復雜，在高空或封閉空間內，火源的直接撲滅存在一定難度，導致傳統的滅火設施與方法在處理這些區域火災時的效率并不高。風電場所火災往往發生在設備運行的高峰時段，如果沒有自動化的火災監控系統，就難以在火災的早期階段進行有效干預，從而可能導致災難性的后果。在地理位置較為偏遠的區域，因環境因素的限制，消防設施的配置與巡檢頻次受到制約，進而導致火災發生的風險相應增加

二、火災消防監控技術創新

(一)基于人工智能的火災預警系統

在風電設備領域，人工智能技術的融入，使得火災監控實現跨越式發展。與傳統系統依賴單一傳感器數據不同，AI系統通過深度學習和多維數據分析，能迅速發現火災隱患。人工智能算法能夠對風電裝置的多種參數如溫度、濕度、煙霧濃度、電流和電壓等進行實時處理，并依托歷史數據和設備當前的工作狀態進行深人的智能分析。例如，在通常情況下，風電機組的溫度保持在 85^°C 左右，一旦溫度不斷上升，超出 105^°C 的臨界值，人工智能系統能夠迅速辨認這一異常現象，并觸發警報機制。AI系統能夠通過持續運行和大數據處理，實現自我學習和性能優化，進而提升對火災隱患的辨識精準度和應對效率。

以一座實際運用人工智能技術進行火災預防的風電場所采用的系統為例，該系統具備同時對200臺機組運作時產生的數據進行實時監控的能力。在正常運作時，系統能自動監測各設備的工作狀態，包括溫度和電流等關鍵參數，并構建相應的數據模型。在檢測到設備生成數據異常的情況下，系統能夠在5秒鐘的短暫時間內完成預警信號的釋放，并隨即激活降溫機制，同時還會將此情況告知運維工作人員，以便進行相應的檢查。AI火災預警系統的優勢不僅在于其對多參數的智能分析，還在于系統的預警反應速度以及準確率的提升。在風電設備復雜的運行環境中，AI系統能夠極大地減少火災隱患，確保設備安全穩定運行，如表1所示。

(二)物聯網(IoT)遠程監控技術

利用物聯網技術，風電場的火災監控系統實現了遠程實時監控。通過將設備中的各類傳感器和監控設備接人統一的物聯網平臺，監控中心能夠在數千公里外實時掌握風電設備的運行狀況。大量的傳感器節點是IoT系統的基礎，主要負責實時監測設備的溫度、濕度、煙霧濃度、電流等數據，并將這些數據通過無線網絡發送至中央控制系統。每個部署在風電設備中的傳感器節點均配備了自主的故障診斷功能，一旦偵測到任何異常狀況，該系統能夠立即啟動警報系統并啟動相應的應急預案。

選取某沿海地帶的風力發電場所為案例，該場所部署了超過500個傳感器網絡節點，這些節點執行著每分鐘500次的頻率監控任務。在IoT系統的輔助下，位于中央的控制中心能夠及時采集各設備生成的數據，進一步對其工作狀況進行細致分析與評價。在風機運行過程中，若檢測到溫度異常升高或電纜發生短路等故障狀況，相關系統能夠迅速做出響應，整個過程所用時間不超過3秒。該系統所具備的即時監管功能，在提高設備安全系數的同時，顯著降低了人工介人的頻率與經濟投人。根據監控數據，采用物聯網技術，設備火災發生風險減少了30% ，同時設備故障的反應時間縮短到不足5分鐘[2]。通過物聯網遠程監控技術，風電設備的火災風險得到顯著降低，該技術的優勢在于其高效的數據傳輸和快速響應能力，可以在設備出現故障的早期階段及時干預，避免火災發生，如表2所示。

（三)無人機巡檢技術

在風電場的火災預防和控制領域，無人機巡檢技術扮演了日益關鍵的角色。無人機相較于人工方式，在風電設備檢查領域展現了廣覆蓋與精細化監測的優勢。紅外熱成像攝像頭的搭載使無人機能夠對高空設備進行實時溫度監測。以無人機對風力發電機組進行定期檢查為例，一臺無人機能在2小時內對十臺機組完成紅外線掃描，通過熱成像技術，該系統能夠實時發現設備中溫度異常的區域。無人機在風電場的火災防控方面扮演著溫度變化監測的角色，能夠對外部環境進行監控，如周邊植被的干燥指數、雷擊的潛在影響等。利用高敏感性的無人機技術，在初期階段便可以識別出火災的潛在威脅，通過數據傳輸裝置，將這些信息及時傳輸至監控中心，系統會自動處理這些數據并生成一份詳細的檢查報告。特別是對于大規模風電場的運行維護，該技術的應用顯著降低了人工進行現場檢查的復雜性，并極大地提高了檢查工作效率[3]

（四）自動滅火系統的創新應用

在風電場所，自動滅火系統扮演著至關重要的角色。通過智能化和自動化的技術革新，保障了火災防控的有效性。將人工智能算法與傳統的火災撲救手段相結合，此新型自動滅火系統能夠針對不同類型的火災，自主決定最適宜的滅火策略。針對電氣火災事件，系統將優先啟用氣體滅火機制，而對于源自設備外部的火源，該系統能夠自動轉換至水基滅火手段。傳感器能進行實時監控，并自動調節滅火劑的劑量，防止因過量而導致設備損害。以某風電場所搭載的自動滅火裝置為例，裝置內含200個傳感器，具備監測溫度、電氣火花、煙霧等多樣化的檢測功能。當傳感器探測到火災跡象時，該系統能在10秒內激活滅火機制，滅火劑以氣體形式在20秒內均勻覆蓋火災發生區域，從而有效防止火勢蔓延。在過去兩年中，該系統成功地應對了5宗火災事故，均在火勢擴散前將其撲滅，有效地防止了設備損壞與生產流程中斷。自動滅火系統的智能化和快速響應能力大大提高了風電場的火災防控效率，尤其是在無人看守的情況下，系統能夠自動檢測并迅速處理火災，避免造成更大的損失。

三、風電自動化設備中火災消防監控技術應用實例

某風電場在冬季多次面臨設備過熱和電纜短路引發火災的風險，傳統的火災監測均未能有效識別火災初期的潛在危險。借助人工智能火災預警技術，風電場實時跟蹤其設備的操作指標，如溫度、濕度、電流及電壓等關鍵參數。此系統采用深度學習算法對數據集進行分析，以辨識出隱藏的火災隱患。若風機的運行溫度超出100^°C ，人工智能系統將于5秒內在警示系統中報告此異常，指令運維人員進行設備的溫度問題排查。在最近的一次實際操作過程中，人工智能系統監測到一臺風機設備的溫度由 85^°C 急速上升至 110% ，該系統立刻觸發了報警機制，而維護運作團隊立即執行了降溫操作，從而有效防止了火災事故的發生。

在風電場的防火工作中，無人機技術起到了至關重要的作用。這些無人機裝備了高精度紅外熱成像攝像頭，定期對風機葉片、塔筒以及電氣設備進行紅外掃描。每日利用無人機對50臺風力發電機進行例行檢查，整個過程大約耗費2小時。該無人機的任務是利用紅外線成像技術，實時跟蹤并監測設備表面溫度的波動，以便及時識別出設備潛在的故障或磨損。在最近一次的設備巡查過程中，一架無人機監測到某臺風機葉片的部分區域溫度較標準值高出 15^°C ，由此生成監測報告，使運維團隊能夠迅速識別出葉片部件的磨損情況，并高效地完成了必要的更換工作[4]

結語

風電自動化設備的火災風險復雜多變，傳統的人工消防手段難以充分應對。本文通過分析基于人工智能、物聯網、無人機及自動滅火系統的創新技術，提出了適用于風電場的智能化火災防控方案。這些技術的應用，不僅提高了火災預警的準確性，還顯著減少了人力巡檢成本，提升了風電場火災防控的整體效率。未來，隨著技術的不斷進步，智能化火災防控技術將在風電行業中得到更加廣泛的應用，從而為行業的穩定發展保駕護航。

參考文獻

[1]吳震球.新型智能化設備在消防火災救援中的應用[J].現代制造技術與裝備，2024（S1）：126-128.

[2]鞏樂.新能源風力發電場遠程集中消防監控系統應用研究[J].消防界（電子版），2024，10(06)：66-68.

[3]節連彬，趙嘉興，劉毅敏.基于特征識別的變電站消防監控圖像處理方法[J].沈陽工業大學學報，2023，45(06) :704 -709.

[4］陳英楠.基于智慧消防的石油化工電氣火災監控系統研究[J].今日消防，2023，8（07）：97-99.