智能時代風電自動化設備火災消防監控發展趨勢研究

引言

隨著全球對可再生能源需求的增長，風力發電成為綠色能源的代表。然而，風電設備在運行過程中存在火災風險，如何高效監控和預防火災成為風電場安全運行的關鍵挑戰。隨著智能時代的到來，自動化技術、物聯網、人工智能、大數據和云計算等技術為風電自動化設備的火災消防監控提供了全新的解決方案。這些先進技術的應用，使火災監控系統能夠在復雜的風電環境中實時采集數據、分析風險，并在火災發生前自動采取應對措施，從而極大提高了監控效率與精度。

一、智能時代風電自動化設備火災消防監控系統的技術基礎

（一）自動化技術的發展與應用

自2000年起，在風電領域，自動化裝置逐漸廣泛應用于風電機組的操作監控及維護環節。在風電場的配置中，至少有500臺風機，每臺風機裝備有20個或更多的傳感器，這些傳感器每小時產生的實時監測數據總量超過5000條，內容涵蓋溫度、濕度、氣壓以及振動等信息。借助自動化控制系統，數據能在5毫秒時限內傳輸至中央控制室，隨后內置算法對其進行分析，以便自動辨認出任何異常狀況。當風力發電機組溫度上升至 200% 以上或環境濕度驟降至 5% 以下時，監控系統會立即激活火警警報，風電場內配置的自動滅火裝置會在1秒之內啟動響應程序。為了確保系統的長期穩定性，技術團隊需進行全面檢查與調試[1]

(二)物聯網技術的整合

在現代風電場所設立的火災監控體系中，每一臺風力發電機均裝配了超過30種傳感器，涵蓋了溫度、濕度監測以及煙霧識別等多種功能，這些傳感器通過無線網絡與集控系統實現數據連接。例如，在某個有兩百臺風力發電機的風電場，每秒鐘會產生60萬條以上的數據，利用物聯網技術，這些數據在不到1秒鐘的時間內被傳輸至監控樞紐。物聯網能夠利用無線通信技術，實現對數據的實時集中監控與處理，從而摒棄過往每周派遣至少10名運維人員進行人工巡檢的低效率做法[2]

（三)大數據與云計算的支持

2005年成為大數據與云計算技術發展的起點，得益于數據存儲、處理費用的降低，風電場開始普遍采用這兩項技術，以提升監控與維護效率。風電場中的每臺風機平均每天產生超過100GB的數據，一個有200臺風機的大型風電場每日需處理超過20TB的運行數據。在過去，數據僅能儲存在本地并依靠人工進行周期性分析。目前，得益于云計算技術，數據可以實時傳輸至遠程服務器進行及時處理。分析表明，運維團隊可在2秒內接收到云計算系統處理海量數據后的反饋，借此實現精確的火災預警[3]。在過去5年中，通過對運行數據的深入分析，云平臺能夠精確識別出溫度超過 150^°C 時某些設備部件出現故障的可能性，并能在事故發生前7天發出預警提示，有效降低了火災事故的發生概率。

二、智能時代風電自動化設備火災消防監控的發展趨勢

（一)智能傳感與實時監控

為了對風電場的自動化設備實施智能感知與連續監控，選取適應其特定環境的傳感器至關重要。建議選用霍尼韋爾5800系列的溫度檢測器、博世BMP388的濕度與氣壓測定器以及MS5611的高精度振動檢測設備。這些傳感器能在極端溫度環境下，保持其濕度測量精度在±3% 以內，響應速度快至1毫秒以下。對0至10，000赫茲的振動頻率具有檢測能力，并在惡劣條件下實現長時間的穩定運行。傳感器應被安置在發電機、齒輪箱以及風機葉片等關鍵部件上，以便對風機進行全面監控。傳感器可以利用紫蜂或長距離廣域網等工業級無線網絡協議進行數據傳輸，以確保在強風環境下數據傳輸的穩定性[4]。每秒鐘各個傳感器大約產生2，000條數據，由思科工業無線3700系列網關收集并處理，進而傳輸至本地邊緣計算服務器進行實時分析。針對數據的高效處理與存儲需求，推薦使用搭載計算設備架構圖形處理單元并能在毫秒級響應的英偉達邊緣計算模塊，該模塊能夠每小時處理50GB的數據。傳感器系統需定時借助NIPXI-1033校準裝置執行自動校準，以維持數據的準確性，如表1所示。

(二)人工智能驅動的火災預警系統

為了打造一個由人工智能驅動的火災預兆探測系統，配備一個處理能力強大的計算硬件，用以分析由各類傳感器搜集來的大量數據信息。選擇配備8個A100圖形處理單元(GPU)卡的英偉達 dgx100 服務器，每個GPU卡具備40GB顯存容量，此服務器每天可處理 500TB 的數據量，并高效地訓練及運行機器學習模型。為了培養深度學習模型，系統對涵蓋過去三年至五年間的各類傳感器數據如溫度、濕度、煙霧及振動進行深入分析。在此過程中，大數據處理框架阿帕奇火花被用于優化數據的清洗和處理環節。在訓練AI模型過程中，可以選擇谷歌張量流圖或皮托克框架，并應用長短期記憶網絡或門控循環單元模型，這兩種模型均支持時序分析，以便對火災發生的可能性進行預測。為了使模型保持實時運行，建立一個自動化的系統，該系統負責數據的更新和模型的優化，通過庫貝流實現模型的部署和自動訓練，將實時數據流直接輸送至訓練模型中，同時模型的參數會根據最新的數據進行調整。風電設備應配備預警系統，該系統有能力檢測并比較設備異常振動、溫度波動及煙霧濃度數據與歷史記錄，以便在火災發生前24小時發出警報。

（三)邊緣計算與云計算的協同應用

在風電火災監控系統中，實現快速響應的關鍵在于邊緣計算與云計算的協作，建議選用戴爾EMCPowerEdgeXE2420服務器作為邊緣計算節點，該服務器具備24個雙列直插式內存組件插槽，能夠安裝英特爾至強黃金6230R，每小時處理數據量超過 50GB 。在風力發電設備的調控中心，安裝了多個端點設備，這些設備專門負責處理來自傳感器的數據，如識別氣溫、濕度和振動等方面的關鍵信息。邊緣計算應用程序在基于紅帽開放位移的容器平臺上得到部署，以實現系統的高效響應和與中心系統的數據高效同步。針對大規模存儲和計算需求，推薦采用微軟Azure或Amazon網絡服務云平臺，以實現云計算資源的協同工作。每臺風機每天產生100GB數據，通過高速光纖或5G網絡技術被傳輸至遠程服務器，即云端。為了存儲數據，在云端系統中采用了基于阿帕奇哈多普架構的HDFS分布式文件系統。在此基礎上，運用分布式計算系統或Apache閃爍進行并行計算，對積累的數千臺風機數據進行分析，旨在揭示其發展趨勢，并構建火災風險模型。在邊緣節點偵測到異常狀況時，能夠在短短3秒鐘內啟動遠程預警系統。為了便于運維團隊監控，實時數據通過BI以可視化形式展現[5]

(四)無人機與機器人技術的引入

引人無人機與機器人技術，能顯著提升風電場在巡檢與火災應急響應方面的效率與能力。在選擇無人機時，應選用大疆Matrice300RTK型號，并配備ZenmuseH20T紅外成像相機與激光雷達設備，該無人機能在極端天氣環境下保持穩定飛行，僅需20分鐘便能對50臺風機進行全面巡檢。操作無人飛行器時，需利用大疆飛行員軟件對其進行程序編寫，預設無人機的自主檢查路徑，同時將收集的檢查數據及時傳輸至大疆特拉云系統進行加工。一般情況下，每次檢查過程將產生大約200GB的數據量。搭載了高精度紅外傳感器的無人機能夠對風力發電機內部溫度進行精確測定，其檢測精度高達 ±0.1^°C ，一旦監測到風機溫度超出設定閾值 180^°C ，該無人機即刻觸發警報機制，并通過大疆飛行管家平臺，將所收集的數據實時發送至中央監控系統。在風電場的應急滅火系統中，采用國產四足機器人，該機器人配備了熱成像相機和滅火噴灑裝置，其容量足以裝載10升二氧化碳滅火劑。這款機器人能夠在復雜地形條件下靈活移動，結合熱成像技術及時發現火源，并迅速進行滅火操作，提高風電場的應急響應能力和安全性。一旦無人機或傳感器系統啟動火災警報，機器人能在3分鐘以內自主前往火災發生地點，并通過ROS（機器人操作系統)實現遠程滅火操作。使用英偉達JetsonXavier處理單元，機器人能夠規劃路徑，即便在復雜地形下也能保證順暢運作。將無人機和機器人系統整合，能夠降低人工干預的需求，并將火災應急響應時間縮短至5分鐘以內。

（五）自主防火與智能維護技術

在風機內部，安裝FirePro滅火系統的自動滅火裝置，該系統采用固體氣溶膠技術進行滅火。在風機的發電設備、齒輪變速箱及電氣設備控制盒周邊，須分別安裝最多4個消防專業人員模塊。當傳感器監測到溫度超出200% 閾值時，內置模塊將自主激活，釋放二氧化碳滅火劑，只需15秒即可滅火，效果顯著。為了實現風電場的智能維護，推薦采用IBM最大值資產管理系統。該系統能夠每周從傳感器收集超過1TB的數據，并利用人工智能算法對設備運行狀態進行分析，進而制定出自動化的維護計劃。將馬克西莫系統與以AI為核心的預測性維護系統相結合，能夠基于過往數據對設備部件的磨損狀況進行預測，并自動地進行維護工作。在檢測到設備部件老化或異常磨損的情況下，智能系統會自動將相關任務指派給維護機器人或者自動化倉儲系統，以提前進行零部件的更換，從而保障設備穩定運行。

結語

智能時代為風電自動化設備火災消防監控系統帶來了前所未有的機遇與挑戰。通過智能傳感器、人工智能、邊緣計算、云計算、無人機、機器人、自主防火等技術的融合應用，火災監控系統不僅能夠實現實時數據采集和分析，還能主動預測和應對潛在的火災風險。這些技術的發展使得風電場的火災預防更加智能化和自動化，極大地提升了設備的安全性和運維效率。未來，隨著技術的不斷進步和應用的深入，風電自動化設備火災消防監控系統將進一步優化，為風電行業的可持續發展提供更加堅實的安全保障。

參考文獻

[1］周云鵬，程錦.風電機組火災特點及自動消防系統滅火劑選用探討[J].山東化工，2022，51(03)：188-190.

[2]陳俊佑，姚春羽.海上風電場火災自動報警系統設計［J].建筑電氣，2021，40(02)：27-31.

[3］蔣聰迪.風電機組火災自動報警斷電系統研究[J].中國高新科技，2020（22）：94-95.

[4］吳喜.海上風電場火災風險防控技術措施研究[J].科技創新與應用，2020(03)：112-114.

[5]鄒小洪.風力發電機組火災原因分析及管理措施[J].紅水河，2018，37(05)：37-40.