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2024-11-22 來源:龍?jiān)措娏?/span> 瀏覽數(shù):1031
在數(shù)字化浪潮下300余座風(fēng)電場(chǎng)2萬余臺(tái)風(fēng)電機(jī)組每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量高達(dá)580億條相當(dāng)于全球最大電商平臺(tái)一年的訂單數(shù)量但這僅僅是我們
在數(shù)字化浪潮下
300余座風(fēng)電場(chǎng)
2萬余臺(tái)風(fēng)電機(jī)組
每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量高達(dá)580億條
相當(dāng)于全球最大電商平臺(tái)一年的訂單數(shù)量
但這僅僅是
我們數(shù)據(jù)“挖掘師”們一天的素材量
在他們手里
這些數(shù)據(jù)將潛力盡顯,價(jià)值無限
接下來,讓我們一起來看看
關(guān)于他們的故事
傳說中的“秘鑰”
從北疆的遼闊草原到東北的崇山峻嶺,從新疆的廣袤荒漠到南海的浩渺碧波,一座座高聳入云的風(fēng)機(jī),不僅捕捉著風(fēng)的能量,也是風(fēng)電大數(shù)據(jù)“源頭活水”。
每天,超過2萬臺(tái)風(fēng)機(jī)向龍?jiān)措娏?shù)據(jù)中臺(tái)輸送680GB的數(shù)據(jù)量,目前已累計(jì)高達(dá)443TB。
如何對(duì)龐大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,從而賦能風(fēng)電產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)?近日,龍?jiān)措娏Α帮L(fēng)機(jī)大數(shù)據(jù)挖掘的場(chǎng)景研究項(xiàng)目”項(xiàng)目成果順利通過中國電力企業(yè)聯(lián)合會(huì)鑒定,達(dá)到國際領(lǐng)先水平,在這份“龍?jiān)创鹁怼敝校瑪?shù)據(jù)成為了風(fēng)力發(fā)電機(jī)組設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵“秘鑰”。
從數(shù)據(jù)洪流到
數(shù)據(jù)洞察
早在2020年底,龍?jiān)措娏蛯?shí)現(xiàn)了生產(chǎn)數(shù)據(jù)的全量即時(shí)采集與秒級(jí)傳輸存儲(chǔ)。海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)如江河奔騰,源源不斷地涌入系統(tǒng)之中。
“每種數(shù)據(jù)類型都蘊(yùn)藏著獨(dú)特的價(jià)值,秒級(jí)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)捕捉,能夠揭示出分鐘級(jí)頻率下可能遺漏的細(xì)微特征,從而助力我們更加迅速、精準(zhǔn)地鎖定問題所在。”龍?jiān)措娏κ紫こ處熞姾退膱F(tuán)隊(duì)依托龍?jiān)措娏ο冗M(jìn)的生產(chǎn)數(shù)字化系統(tǒng),啟動(dòng)了風(fēng)電數(shù)據(jù)深度挖掘與分析工作。
當(dāng)數(shù)據(jù)通過運(yùn)營商專線匯聚到北京后,數(shù)據(jù)分析工程師們?yōu)槊總€(gè)風(fēng)電場(chǎng)和風(fēng)機(jī)分配了獨(dú)一無二的“小區(qū)”與“門牌號(hào)”,建立起清晰的數(shù)據(jù)管理體系。隨后,針對(duì)不同機(jī)型特點(diǎn),采取差異化數(shù)據(jù)處理策略,清洗錯(cuò)誤數(shù)據(jù),構(gòu)建運(yùn)行監(jiān)控與故障預(yù)警數(shù)據(jù)模型。當(dāng)數(shù)據(jù)異常時(shí),模型會(huì)分析記錄并觸發(fā)報(bào)警,系統(tǒng)自動(dòng)將問題風(fēng)機(jī)推送至場(chǎng)站運(yùn)維人員,確保他們迅速排查并修復(fù)故障。
從不斷探索到
創(chuàng)新實(shí)踐
風(fēng)機(jī)長期運(yùn)行在高寒、高熱、高腐蝕等惡劣環(huán)境中,關(guān)鍵部件老化、葉片腐蝕、凝凍結(jié)冰等問題時(shí)有發(fā)生。以往傳統(tǒng)風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維模式下,當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)缺陷或故障后才被動(dòng)地進(jìn)行檢修作業(yè)。風(fēng)機(jī)葉片、發(fā)電機(jī)、齒輪箱等大型核心部件的維修,要依賴大型吊車等重型施工設(shè)備進(jìn)行部件更換。而這類設(shè)備的臨時(shí)調(diào)度響應(yīng)速度相對(duì)較慢,從而影響運(yùn)維效率。
“我們的系統(tǒng)能夠全量監(jiān)控風(fēng)電數(shù)據(jù),及時(shí)預(yù)警分析,為風(fēng)機(jī)合理安排維護(hù)計(jì)劃。”作為系統(tǒng)的研發(fā)人員之一,龍?jiān)措娏こ碳夹g(shù)公司系統(tǒng)研究所的張涵滿是自豪。分析團(tuán)隊(duì)不斷探索、大膽創(chuàng)新,研發(fā)搭建了五大類預(yù)警模型,有效破解這一行業(yè)難題。
通過數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)可視化和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析模型智能預(yù)警方法,保證了故障預(yù)警的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。創(chuàng)新采用風(fēng)電機(jī)組秒級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型搭建,結(jié)合多特征值、趨勢(shì)一致性判斷,既能消除秒級(jí)數(shù)據(jù)干擾,又能快速捕捉設(shè)備異常信息。通過多元數(shù)據(jù)融合和多特征值決策的風(fēng)電機(jī)組故障預(yù)警判別方法,結(jié)合長短期記憶網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵部件的故障預(yù)警和發(fā)電性能劣化預(yù)警。
這一創(chuàng)新實(shí)踐是龍?jiān)措娏υ陲L(fēng)電數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的重大突破,也為行業(yè)樹立了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級(jí)的典范。
從被動(dòng)檢修到
主動(dòng)維護(hù)
得益于“風(fēng)機(jī)大數(shù)據(jù)挖掘的場(chǎng)景研究項(xiàng)目”成功實(shí)施,傳統(tǒng)新能源運(yùn)營管理模式實(shí)現(xiàn)了從被動(dòng)檢修到主動(dòng)維護(hù)的華麗轉(zhuǎn)身。截至目前,項(xiàng)目成果廣泛應(yīng)用于集團(tuán)公司300余個(gè)風(fēng)電場(chǎng)、150余種機(jī)型、2萬余臺(tái)風(fēng)電機(jī)組,涉及新能源裝機(jī)容量5667萬千瓦,并持續(xù)深度賦能,推動(dòng)生產(chǎn)運(yùn)營智能化升級(jí)。
通過這一數(shù)字化手段,設(shè)備穩(wěn)定性和發(fā)電能力得到顯著提升,風(fēng)電設(shè)備長周期運(yùn)行機(jī)組比例顯著提高,年利用小時(shí)較行業(yè)平均高134小時(shí),不僅提升了風(fēng)電場(chǎng)經(jīng)濟(jì)效益,還大幅降低了因設(shè)備故障導(dǎo)致的停機(jī)時(shí)間,從而減少碳排放,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益的雙贏。
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