4月20日，國家能源集團國電電力寧夏新能源公司風電設備數據分析預警系統正式上線運行，將風電機組事后維修轉變為預知性檢修，避免了隱患變故障、故障變缺陷、缺陷變事故，有效降低大風情況下齒輪箱的故障率，助力風電場生產效益最大化。
該公司風電設備數據分析預警系統是一套能自動識別生產過程中風電機組運行風險和潛在故障的應用系統，該系統通過基于機器學習、自學習及數據挖掘的故障診斷模型與隱患分析體系，實現診斷模型的多元化，通過設備隱患的全方位精準預警，最大程度預知設備的預警時間，從而實現預知維修，并通過智能故障診斷，精確診斷故障源，縮短維修用時，確保維修質量，及早預知風電機組存在的深層次設備隱患，有效地避免設備隱患惡化導致的經濟損失和不安全事件。
在該系統試運行三個月期間，該公司提前發現風機軸承溫度高、缺油等隱患，有效避免了風機一次主軸和發電機軸承損壞，挽回經濟損失124萬元；在對機端電壓隱患監測過程中，監測出部分風電場機端電壓異常、箱變檔位不正確、跌落保險松動、電壓監測模塊誤差大等問題，經過調整后，風機變頻器、變槳系統受到電壓問題影響的故障大幅度下降，線路放電的部位得到進一步確認；在對變槳系統隱患監測過程中，通過變槳系統安全算法的使用，根據計算結果對變槳滑環的清洗等操作，使變槳系統故障率同比降低了3.4%；在對齒輪箱隱患監測過程中，主軸、齒輪箱濾芯、溫控閥、聯軸器失效的算法準確率達到100%。
評論