［關鍵詞］智能化監(jiān)測；故障診斷；新能源場站；智能傳感器；大數(shù)據(jù)分析

［中圖分類號］TM73 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）11–0116–03

1新能源場站運維概述

1.1新能源場站的類型與特點

風電場、分布廣泛，尤其是在偏遠地區(qū)常見，并深受環(huán)境因素影響。將光能轉化為電能的光伏電站，采用了光伏組件、逆變器和監(jiān)控系統(tǒng)等主要裝置。優(yōu)點表現(xiàn)在便捷安裝和模塊化設計上，且不產生污染。地熱場站建設在地熱資源豐富的地區(qū)，可通過地熱井、熱交換器和渦輪機等設備進行能量轉換。生物質能場站利用生物質材料（如農林廢棄物）進行燃燒或氣化等方式發(fā)電。其設備包括燃燒爐、發(fā)電機組以及煙氣處理裝置等。

1.2運維的重要性

新能源場站運維工作不僅可保證設備高效運行，延長設備使用壽命，優(yōu)化經濟效益，更關乎安全與環(huán)境保護。場站發(fā)電效率及經濟效益受設備可靠性和穩(wěn)定性影響，需定期進行維護監(jiān)測以防止?jié)撛诠收铣霈F(xiàn)并減少停機時間進而降低成本。新能源場站設備面臨復雜的自然環(huán)境挑戰(zhàn)，使用智能化監(jiān)測與故障診斷手段可針對長期運行過程中容易出現(xiàn)的由環(huán)境因素導致的問題并及時應對，確保安全運行。此外，通過合理的運維管理模式，溫室氣體排放量和污染程度也可得到有效控制，使得可持續(xù)發(fā)展目標得以實現(xiàn)。

2新能源場站智能化監(jiān)測技術

2.1智能傳感器技術

智能傳感器技術核心組件之一的智能傳感器，承載著檢測設備的物理量、化學量等參數(shù)，以及提供精確數(shù)據(jù)輸入的重任。溫度傳感器可避免溫度過高可能導致的設備損壞情況。振動傳感器可識別機械潛在故障，電流電壓傳感器可保證電氣設備運行狀態(tài)的安全。智能傳感器結合微處理器和通信模塊技術，不僅準確度高、可靠性強、功耗低，并且不受惡劣環(huán)境影響，進而長期穩(wěn)定工作。智能傳感器自我校正以及自我診斷功能使得測量結果精準且可信賴。選擇與布置傳感器時需因地制宜針對具體環(huán)境條件優(yōu)化考慮。

2.2數(shù)據(jù)采集與傳輸

智能化監(jiān)測的關鍵環(huán)節(jié)在于數(shù)據(jù)采集與傳輸，傳感器采集數(shù)據(jù)后及時、準確傳輸至數(shù)據(jù)處理中心，以為后續(xù)分析和故障診斷提供基礎。這包括如數(shù)據(jù)采集器、信號轉換器和數(shù)據(jù)傳輸模塊等構成的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，統(tǒng)一處理并傳輸多種類型的傳感器信號。新能源場站的數(shù)據(jù)傳輸應用了無線技術，如LoRa，NB-IoT，5G 等。數(shù)據(jù)采集與傳輸系統(tǒng)的終端實時監(jiān)控平臺顯示、存儲和管理所采集到的數(shù)據(jù)，同時也可監(jiān)控設備運行狀態(tài)，并配備報警功能，在設備運行參數(shù)超出預設范圍的情況下，通過及時發(fā)出警報提醒，以供運維人員對其進行處理。

2.3大數(shù)據(jù)分析與處理

智能化監(jiān)測技術中的大數(shù)據(jù)分析與處理環(huán)節(jié)，通過對海量數(shù)據(jù)的分析和處理提取出有價值的信息，進而支持故障診斷和運維決策。大數(shù)據(jù)分析依賴于數(shù)據(jù)預處理這一基礎環(huán)節(jié)，涵蓋了數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)融合、特征提取等步驟，以改善數(shù)據(jù)質量及一致性。而統(tǒng)計分析、機器學習、深度學習等則為大數(shù)據(jù)的主要分析方法，熟練運用這些技術可對設備運行情況進行建模預測，掌握其操作規(guī)律及潛在故障。統(tǒng)計分析方法可揭示數(shù)據(jù)趨勢和模式，而設備故障的自動識別與預測，則依賴于機器學習方法訓練模型來實現(xiàn)。復雜非線性關系和高維數(shù)據(jù)的處理可通過深度學習方法實現(xiàn)。通過數(shù)據(jù)可視化技術，分析結果能以圖表等形式展示出來，有助于運維人員理解并快速作決策。大數(shù)據(jù)分析可提升故障診斷的準確性和及時性，優(yōu)化設備運行和維護策略，延長設備使用壽命，進而降低運維成本，提高新能源場站的整體效益。

3新能源場站故障診斷技術

3.1故障類型與診斷需求

新能源場站中設備故障涵蓋機械故障、電氣故障及控制系統(tǒng)故障等。風扇葉片磨損，軸承受損等機械問題可能引發(fā)設備運行不穩(wěn)定，甚至嚴重損壞。電流、斷路等電氣故障，會危及設備停止工作或產生電氣火災，對整個場站運行效率和安全性造成影響。而控制系統(tǒng)故障可能帶來設備調節(jié)與管理失效，阻礙整個系統(tǒng)的協(xié)調運行。針對診斷不同類型的故障，實施診斷需求時必須分別處理?？赏ㄟ^振動分析、溫度監(jiān)測等手段診斷機械故障；實時電流、電壓等參數(shù)的監(jiān)測和分析可為電氣故障提供判斷依據(jù)；控制系統(tǒng)故障需綜合參考軟硬件運行狀態(tài)。新能源場站故障診斷體現(xiàn)出需求實時性、準確性及可操作性3 大特征，因此要求診斷系統(tǒng)快速準確地識別故障類型和位置，并給出具體修理建議。

3.2傳統(tǒng)故障診斷方法

傳統(tǒng)故障診斷依賴經驗判斷與統(tǒng)計分析，這些方法基于設備運行參數(shù)變化。歷史數(shù)據(jù)和變化趨勢的深入分析有助于發(fā)現(xiàn)異常情況。經驗判斷法通過運維人員觀察設備運行狀態(tài)及參數(shù)曲線波動推測設備可能存在的問題。借助設備運行參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)，統(tǒng)計分析法通過設定閾值或采用趨勢分析等方法進行參數(shù)異常識別以及可能存在的故障類型判斷。新能源場站設備日益復雜，傳統(tǒng)方法的局限性逐漸浮現(xiàn)出來，過于依賴人工分析、易被人為因素影響，且對于海量數(shù)據(jù)和復雜故障模式處理不足，導致診斷效率和精確度無法保證。

3.3智能故障診斷方法

現(xiàn)代信息技術，尤其是人工智能和大數(shù)據(jù)技術在智能故障診斷方法中發(fā)揮著關鍵作用，有效提升了故障診斷的效率和準確性。主要包括3 類，即規(guī)則為基礎的診斷系統(tǒng)、模型為基礎的診斷方法及機器學習為基礎的診斷方法。

在規(guī)則為基礎的診斷系統(tǒng)中，通過預設規(guī)則和邏輯驅動實時監(jiān)測設備運行參數(shù)，并自動進行故障判斷與認定。當面對明確的故障模式且具有清晰分類標準時，此方法展示出最佳表現(xiàn)。

在模型為基礎的診斷方式中，建立設備數(shù)學模型或仿真模型進行分析，理解設備運行狀態(tài)并觀察參數(shù)變化，從而完成對已知或未知問題的確定與預測。該方法可精確模擬設備運行狀態(tài)，但建模精度和計算能力所需較高。通過訓練和學習大量歷史數(shù)據(jù)，基于機器學習的診斷方法構建了故障診斷模型，包括處理復雜的非線性關系和高維數(shù)據(jù)。包含神經網(wǎng)絡、支持向量機、決策樹等在內的這些方法，自適應及自學習能力使其在實際應用中不斷優(yōu)化和提升診斷效果。智能故障診斷方法優(yōu)勢體現(xiàn)在其高效、準確及適應性上，在復雜多變的運行環(huán)境中能可靠地提供故障診斷服務，為新能源場站安全高效運行提供有力支持。

4新能源場站智能化監(jiān)測與故障診斷的實現(xiàn)

4.1系統(tǒng)架構設計

新能源場站智能化監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的實現(xiàn)基于系統(tǒng)架構設計，需考慮功能需求、性能要求、擴展性及可靠性。前端數(shù)據(jù)采集層、傳輸層、數(shù)據(jù)處理與分析層和應用層構成了常見的系統(tǒng)框架。智能傳感器和數(shù)據(jù)采集設備作為前端數(shù)據(jù)采集層的工具，時刻關注設備運行狀態(tài)以及環(huán)境參數(shù)的變化。通過有線或無線通信技術，將采集到的數(shù)據(jù)由傳輸層送至數(shù)據(jù)處理中心。預處理利用大數(shù)據(jù)分析、機器學習等方法挖掘并處理數(shù)據(jù)，其目標是找出潛藏故障和異常情況。監(jiān)控平臺、故障診斷系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng)組成了應用層，可為運維人員展示直觀的監(jiān)控界面、故障診斷結果和運維建議。在系統(tǒng)架構設計中，需考慮對于設備故障或通信中斷時仍能正常運行的需求，這體現(xiàn)了系統(tǒng)容錯性和冗余設計。

4.2硬件設備選型

硬件設備選型決定了系統(tǒng)的監(jiān)測精度和可靠性。數(shù)據(jù)采集離不開智能傳感器，需根據(jù)監(jiān)測需求靈活選擇合適類型和型號。同時振動監(jiān)測對機械設備至關重要，可選擇高精度加速度傳感器。電氣設備依賴于電流、電壓檢測，應選用高靈敏度的電流及電壓傳感器。

傳感器信號需要采集和處理，因此，選用高性能數(shù)據(jù)采集裝置至關重要，且裝置需具備抗干擾力以及環(huán)境適應性。數(shù)據(jù)傳輸需選擇LoRa、NB-IoT、5G 等合適的通信模塊，以實現(xiàn)及時，可靠的信息交流。在硬件設備選型中，不僅需要考慮性能參數(shù)，成本、便捷的維護和兼容性也需考慮，力求配置出性價比最優(yōu)的設備。

4.3軟件系統(tǒng)開發(fā)

智能化監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的軟件系統(tǒng)開發(fā)，可進行數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控、分析處理和故障診斷。其中，監(jiān)控平臺須具備實時數(shù)據(jù)展示、報警管理、歷史數(shù)據(jù)查詢等功能。針對數(shù)據(jù)分析軟件，需采納先進算法和技術，如機器學習、深度學習等，進行數(shù)據(jù)處理和分析，以提取有價值信息。專家知識結合歷史數(shù)據(jù)是故障診斷軟件需滿足的條件；規(guī)則引擎、模型推理等方法實現(xiàn)對設備自動故障預測與自動診斷。軟件開發(fā)過程中，簡潔直觀的操作界面和友好的用戶交互可提高用戶體驗。采納可靠的加密和認證技術以保護數(shù)據(jù)安全與隱私十分必要。不斷地進行軟件系統(tǒng)優(yōu)化升級有助于提高智能化水平，加強診斷準確性，并滿足新能源場站運維的實際需求。

5應用案例分析

某大型風電場運維引進了一套智能化監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過在風機上安裝高精度溫度傳感器、振動傳感器和電流電壓傳感器，實現(xiàn)對風機運行狀態(tài)的全面實時監(jiān)測功能。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)將獲取的各種讀數(shù)，通過無線通信技術送至中央數(shù)據(jù)處理中心進行分析。結合大數(shù)據(jù)分析和機器學習算法，在設備發(fā)生異常情況下，系統(tǒng)可完成對于主軸異常振動的準確診斷，并給出預警信息供運維人員進行修復工作。該風電場采用智能化監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)后，設備故障次數(shù)明顯減少，提高了發(fā)電效率，每年約節(jié)省15%的平均維護成本，同時也有效提升了設備可靠性以及整體運行質量。

6結束語

對于新能源場站運維來說，智能化監(jiān)測與故障診斷技術越來越重要。先進的智能傳感器、大數(shù)據(jù)分析和智能診斷方法可提升設備故障識別和處理效率，優(yōu)化運維效果，并節(jié)省維護費用。未來，智能化監(jiān)測與故障診斷技術將提升新能源場站管理水平，并推動能源產業(yè)綠色轉型。