项目介绍

该项目建设于2016年,由19台单机容量2.5兆瓦的风电发电机组、一座110千伏升压站、35千伏集电线路组成。位于四川境内高海拔地区,天气环境多变,运维难度大,成本高。

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技术应用

自适应性抗干扰

多维度手段降噪抗干扰,解决环境因素干扰,可滤除大部分噪声,系统虚警率<1%

Al全面精准监测

预测模型累计训练数据样本≥300万条,系统准确率(ACC)>99.6%

叶片声纹7*24h实时监测

7*24小时全时段远程监测叶片声纹状态,叶片声纹随时听,支持异响回听,避免设备声纹信息漏检

方案落地

该项目针对风机主要部件进行全面监测,包括主传动链、塔筒、叶片等,通过声纹、振动监测,判断部件状态,定位故障位置和故障原因,预测可能出现的问题和使用寿命,实现预测性维护,避免非计划停机,针对性维护。

故障大模型结合设备个性模型,有效降低了风电场景天气、环境等因素对数据采集和故障判断的影响,在线自学习保证了模型优化自动化进行。

风力方案.jpg

项目成果

稳定运行时间提升15%

提高设备稳定运行,对异常事件进行及时提醒,降低和控制意外事故发生的风险

设备维护成本降低10%

通过Al智能化提高设备运维效率,降低运维成本

人工巡检工作量降低30%

巡检强度极大降低,效率提升50倍,人力成本节省80%