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    風電場安全生產管理系統(tǒng)研究與應用

    2025-02-20 00:00:00劉術姜二龍韋廣唐高翔田居易
    機電信息 2025年3期

    摘要:我國新能源行業(yè)正加速發(fā)展,同時環(huán)境因素帶來的挑戰(zhàn)影響著系統(tǒng)的安全運行?,F(xiàn)有巡檢方式多為人工巡檢,難以滿足風電巡檢全空間、全信息綜合高效管理的需求。針對該問題,在分析風電機組場景數(shù)據、風電設施、運維需求的基礎上,研究了基于北斗高精度定位的沉降觀測、無人機智能巡檢、風電場安全運行數(shù)據時空共享等關鍵技術,設計開發(fā)了風電場安全生產管理系統(tǒng),包含沉降監(jiān)測、智能巡檢、缺陷處置、北斗通信等功能模塊,為風電場協(xié)同智能規(guī)劃和運維提供實時高效的決策支持,并在大石崖風電場進行實證應用,有效提升了復雜環(huán)境中運維管理的適應性。

    關鍵詞:風電場;運維管理;智慧巡檢;沉降監(jiān)測

    中圖分類號:TP277" " 文獻標志碼:A" " 文章編號:1671-0797(2025)03-0001-05

    DOI:10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2025.03.001

    0" " 引言

    中國為發(fā)展低碳經濟提出了碳達峰和碳中和目標,包括風力發(fā)電在內的可再生能源發(fā)展迅猛[1],在陸地建有大量風力發(fā)電機組[2]。我國風電大規(guī)模投運時間短,運行管理主要參照火電運行經驗,暫未形成適合風電場特點的管理模式,并且風電建設規(guī)模的快速增長導致風電各專業(yè)人才緊缺,且風電場大多地處偏遠艱苦地區(qū),難以吸引人才、穩(wěn)定人員。

    現(xiàn)階段,風電場存量風機設備逐步超過質保期,需頻繁進行自主檢修維護,導致安全運維成本急速增加。加之風電場內風機地域分散,交通距離遠,導致人工巡檢、維修周期長[3]。雖然少數(shù)風電場使用無人機代替人員開展設備巡檢,但拍攝圖像仍依靠人工判讀,效率較低[4-5]。風機機艙、槳葉在高空風荷載作用與自身重力作用下向塔筒傳遞壓力及扭力,會導致風機傾斜、沉降[6]。當桿塔出現(xiàn)嚴重形變時,將導致風機設備發(fā)生倒塌,造成人員和經濟損失[7]?,F(xiàn)階段風電場多邀請專業(yè)機構利用水準儀對風機進行沉降觀測[8],無法實時掌握風機傾斜沉降狀態(tài)。為保障風電機組安全穩(wěn)定運行,研發(fā)一套具有“空地融合一體”智能巡檢與風機實時沉降監(jiān)測功能的安全生產管理系統(tǒng)具有一定的必要性。

    本文所述系統(tǒng)已在大石崖風電場完成試點建設,系統(tǒng)融合北斗高精度定位、無人機智能巡檢、深度學習、北斗三號融合通信等技術,通過分布式微服務架構,構建風電機組安全監(jiān)測和智能巡檢服務體系。

    1" " 系統(tǒng)總體設計

    總體架構設計分為感知層、網絡層、邊緣層、平臺層及業(yè)務層,總體架構圖如圖1所示。

    1.1" " 感知層

    在風電場站端為作業(yè)人員配備北斗手持終端和智能安全帽,開展人員安全和作業(yè)安全管理;在站內部署巡檢無人機,開展風機葉片缺陷巡檢等業(yè)務;在風機周圍安裝北斗沉降監(jiān)測終端,監(jiān)測風機地基沉降狀態(tài)。

    1.2" " 網絡層

    位于新能源電場的站端,通過NB-IoT、Wi-Fi、LoRa、藍牙、4G/5G、以太網或專線等無線、有線網絡通信方式傳輸感知層數(shù)據。

    1.3" " 邊緣層

    位于風電場的站端,由邊緣物聯(lián)系統(tǒng)、安全接入網關組成。其中站端所有數(shù)據通過安全網關接入邊緣物聯(lián)系統(tǒng),邊緣物聯(lián)系統(tǒng)主要提供模型解析、接入設備管理、數(shù)據匯聚接入、視頻接入、規(guī)則引擎、站端隱患預警、輔控系統(tǒng)聯(lián)動和感知智能協(xié)同等服務。邊緣層通過互聯(lián)網或內網與平臺層進行數(shù)據交互,使用網閘和物理隔離裝置等保證平臺層安全。

    1.4" " 平臺層

    采用分布式微服務架構搭建底層架構,根據業(yè)務將項目整體劃分為獨立服務,各微服務間通過Rest API實現(xiàn)相互調用,并發(fā)布至微服務容器中,實現(xiàn)業(yè)務聯(lián)動,從而達到業(yè)務、人員上的松耦合,提高整個平臺的擴展能力,即需求快速迭代能力。平臺層劃分為數(shù)據分析、北斗沉降監(jiān)測、安全預警、綜合巡檢、融合通信服務、高精度位置服務、GIS引擎、統(tǒng)一認證中心、AI模型中心等9類服務,從而支撐各類業(yè)務需求。

    1.5" " 業(yè)務層

    依托于平臺層的各項能力,開展風電站形變監(jiān)測、綜合巡檢、智能風險辨識等業(yè)務,主要包括巡檢任務查看、巡檢視頻查看、巡檢記錄管理、巡檢軌跡查看、巡檢結果查看、沉降監(jiān)測、沉降預警、沉降趨勢分析、視頻接入等。通過對部署電站各類資源統(tǒng)一管理、安全狀態(tài)實時監(jiān)測、時空信息統(tǒng)一匯聚,實現(xiàn)對新能源電站的安全生產管理。

    2" " 功能設計

    主要包括系統(tǒng)主界面、沉降監(jiān)測子模塊、智能巡檢子模塊、缺陷處置子模塊和北斗通信子模塊等功能。

    2.1" " 系統(tǒng)主界面

    系統(tǒng)主界面通過匯聚設備統(tǒng)計數(shù)據、缺陷數(shù)據、實時沉降數(shù)據、消缺數(shù)據、巡檢數(shù)據等,使用各類圖表展示統(tǒng)計分析結果。通過電子地圖展示各個風機的位置分布和實時沉降監(jiān)測狀態(tài),展示巡檢無人機和巡檢人員實時位置,以及進行中的巡檢或消缺工作。具體如圖2所示。

    2.2" " 沉降監(jiān)測子模塊

    沉降監(jiān)測模塊主要通過北斗高精度定位技術,監(jiān)測風機的沉降狀態(tài),接入風機沉降監(jiān)測實時數(shù)據并進行展示,根據實時數(shù)據與預警值進行比對,判定風機沉降實時狀態(tài)。各風機沉降監(jiān)測界面如圖3所示。界面還可查詢風機的歷史沉降趨勢,選取多臺位置風機進行趨勢對比,從而判定一定區(qū)域內風機沉降的趨勢變化,為安全生產提供支撐。

    2.3" " 智能巡檢子模塊

    智能巡檢模塊主要通過無人機和深度學習技術相結合,實現(xiàn)無人機巡檢航線自動規(guī)劃、無人控制自動巡檢和無人機拍攝圖片的智能識別。通過接入巡檢人員佩戴的智能安全帽得到定位和視頻等數(shù)據,形成巡檢人員軌跡,并對人員操作進行全程跟蹤,形成操作實時反饋意見。該模塊主要功能包括無人機智能巡檢、人員巡檢計劃的制定和任務的下達、巡檢過程的跟蹤、巡檢結果的查看;無人機在風機現(xiàn)場按照下達的任務自動對風機的塔筒、葉片、機艙等部位開展巡檢和拍攝圖片,拍攝的圖片通過AI識別,發(fā)現(xiàn)風機的缺陷信息并進行預警。圖4所示為智能巡航拍攝并分析葉片隱裂。

    2.4" " 缺陷處置子模塊

    缺陷處置模塊主要通過物聯(lián)網技術接入處置缺陷人員佩戴的智能安全帽,得到定位和視頻等數(shù)據,跟蹤缺陷處置過程,遠程保障人員安全。圖5所示為系統(tǒng)缺陷記錄及消缺情況界面,功能主要包括實現(xiàn)人員巡檢發(fā)現(xiàn)的風機缺陷和AI識別發(fā)現(xiàn)的風機缺陷的信息統(tǒng)計和處置計劃的管理,處置過程的跟蹤,處置結果的查看。

    2.5" " 北斗通信子模塊

    北斗通信模塊通過北斗三號短報文技術,可實現(xiàn)在無蜂窩網絡下由系統(tǒng)向北斗手持終端發(fā)送消息,接收北斗手持終端發(fā)送的消息,保障遠程調度指揮的及時性。圖6所示為系統(tǒng)北斗通信界面。人員持北斗手持終端,發(fā)生危險時,在無任何蜂窩網絡的情況下可向平臺發(fā)送報警信息,保障人員安全。

    3" " 關鍵技術研究及應用

    3.1" " 基于北斗高精度定位的沉降觀測技術研究與應用

    采用北斗高精度定位技術,對風機沉降進行監(jiān)測。澆筑與風機底座一體的觀測墩,在觀測墩上安裝北斗沉降監(jiān)測終端,并選擇基礎較穩(wěn)固的地點安裝北斗沉降基準站。各北斗沉降監(jiān)測終端與北斗沉降基準站實時接收衛(wèi)星定位信號,并通過數(shù)據通信網絡實時發(fā)送到系統(tǒng),對數(shù)據進行分析,獲取各監(jiān)測終端實時三維坐標,與初始坐標進行對比而獲得該監(jiān)測終端的變化量。

    3.2" " 無人機智能巡檢研究與應用

    使用無人機對風機葉片進行巡檢,通常的方案是在風機停機時通過手動控制前進或倒車,使被巡檢風機的葉片每次均停留在指定的位置上,手動控制風機轉向至固定的方向,無人機采用固定巡檢路線對風機葉片進行巡檢,并拍攝葉片的圖片。因為風機方向、葉片停留位置、無人機巡檢路線均需固定,每次巡檢前需要進行人工操作,造成無人機巡檢效率無法提高。通過研究一種動態(tài)的智能巡檢方案,將動態(tài)建模和智能算法結合,提出一種無人機智能動態(tài)巡檢方案。在無人機起飛后對風機方向和葉片停留位置建模,指導其按規(guī)劃巡檢路線對風機葉片進行自動巡檢,通過深度學習技術,自動分析風機膠衣脫落、裂紋等表性缺陷,并出具巡檢報告,提高無人機的巡檢效率。

    3.3" " 北斗三號融合通信技術研究與應用

    巡檢過程中,人員會進入4G/5G未覆蓋區(qū)域,此時人員的定位及業(yè)務數(shù)據無法回傳至平臺,亦無法知悉巡檢人員的位置和業(yè)務進展。因此,通過研究北斗短報文+4G/5G融合通信方式,傳輸人員定位數(shù)據和業(yè)務數(shù)據。在4G/5G覆蓋范圍內,通過4G/5G傳輸人員定位數(shù)據和業(yè)務數(shù)據;在4G/5G覆蓋范圍外,將人員定位數(shù)據和業(yè)務數(shù)據使用北斗短報文通過北斗衛(wèi)星鏈路回傳至平臺。

    4" " 結束語

    新能源電場具有“小、散、遠”的特點,要對地域上廣泛分布的設備狀態(tài)進行監(jiān)測、控制、管理及維護是十分困難和煩瑣的,需要大量的人力、物力和財力。本系統(tǒng)通過北斗、物聯(lián)網、AI等先進技術,為風電站的安全生產管理提供了輔助決策和智能化運營工具,對于提高電站運營維護的安全性,增強電站的運行效能,提升電站的整體運營和管理水平具有十分重要的意義,有利于有效消除安全生產管理盲區(qū)。

    [參考文獻]

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    收稿日期:2024-10-14

    作者簡介:劉術(1986—),男,湖南常德人,工程師,研究方向:新能源電站生產運維與安全管理。

    通信作者:唐高翔(1995—),男,吉林四平人,助理工程師,研究方向:新能源電站運行與安全管理。

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