新能源設備故障預警平臺
2022-04-14 18:37:44
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一、行業背景
?風機出質保高峰期下安全隱患日益明顯：早期投產的風機設備已運行10年左右，伴隨成規模的大量設備出質保，老舊機型故障頻發，帶來大量的安全隱患，同時因為大量故障停機造成發電量損失金額日益增大。
?眾多電站分散與集中式運維管理的矛盾：電站數量眾多、場址分散，所處地區不同、發電機理不同、受轄電網不同，且電站監控系統功能簡單，無高效的數據整合、統計、分析能力，無法滿足客戶的多樣性需求。
?平價上網時代企業經濟效益壓力俱增：平價上網、限電、設備故障等因素對新能源企業在生產運維階段的成本造成巨大壓力，在創造利潤方面又形成了極大的阻礙，采用數字化手段實現對設備的預測性維護是企業降本增效并應對平價上網的重要途徑。
?傳統管理模式已無法適應新能源快速發展需要：隨著“碳達峰與碳中和“國家戰略目標的提出，風電、光伏等新能源產業迎來歷史發展的最好機遇，利用數字化技術創新精益化生產管理模式成為競爭新賽道。
二、解決方案
新能源設備健康狀態預警平臺主要以是以數據采集系統、CMS數據及離線數據作為輸入，形成基于大數據分析、模型開發，狀態預警、監測展示于一體的設備健康狀態預警大數據平臺，實現了與已有生產運維管理系統預警成果的共享和發布，降低設備故障發生概率，減少運維成本，提升公司整體運營收益。
從集團公司、區域、場站三個層面實時展示了各自當前設備狀態、預警、預警流程、模型運行數量、效益情況以及預警數量、設備健康度、預警完結率、MTBF指標等信息，為各級領導及用戶提供一個宏觀了解預警信息的入口。
設備數據治理與標準化
圍繞來源多樣、通訊接口協議各異、采集精度各異的設備運行數據、狀態監測數據、氣象環境數據、設備故障錄波數據等多種實時數據，建立設備全生命周期的數據集中管理，實現海量數據的集中化、統一化、標簽化、標準化。
設備數據特征智能提取
圍繞機組對象，針對機組運行預警目標，整理和提出能夠有效感知設備各種運行狀態的參數體系；提取在線預警、故障診斷等不同層次應用的狀態屬性和及數據，挖掘表征不同機組運行狀態的特征信息。
設備故障預警模型全流程管理
建立完整的設備狀態預警模型管理體系，實現從預警模型構建到模型驗證、模型發布、模型部署、模型啟停、模型評估以及模型迭代優化的全流程閉環管理。
預警機制全流程管理
實現面向集團公司、區域公司及場站業務專家、技術專家、用戶，開展預警信息搜索查看、預警信息審核確認、預警流程處理反饋的全流程預警機制管理，為預警信息的快速確認和處理提供了便利。
設備運維專家知識庫構建
梳理了以大數據、人工智能技術為核心的數理模型，以及以規則、閾值等為主體的業務機理模型，建立豐富的運維專家知識庫，輔助場站運維人員快速進行故障問題排查風險消缺。
三、平臺優勢
1、平臺具備標準化的統一數據編碼及接口管理能力
2、平臺具備完善的設備狀態預警評估體系及數據質量全流程在線監控治理能力
3、平臺具備對預警模型及預警機制的全生命周期管理能力
4、平臺具備業內領先的機器學習模型算法和數據挖掘能力
5、平臺具備豐富的圖形展示和靈活的視覺交互能力
6、平臺具備強大的計算引擎和數據構架性能
四、應用價值
以中廣核新能源風機設備故障預警為例
1、平臺覆蓋約5255臺機組，累計發布預警1700多條。經過現場排查反饋，預警準確率達85%以上，預防風險所規避的直接經濟損失超過5100多萬
2、實現在線故障預警最早可提前14天預警出故障，離線故障預警最早可提前1個月預警出故障，減少設備故障發生概率，提升設備運維效率
3、實現將被動發現變為主動預警，非停變計劃停機，檢修工作范圍縮小，時間縮短，間隔延長
五、應用場景
1、風電設備故障預警
對風電設備故障預警分析，以風電設備、智能傳感設備、SCADA監控系統、CMS振動監測系統、生產管理系統等為基礎，融合智能傳感、5G通信、AI智能、 邊緣聚合計算，構建全息感知、在線監測、智能診斷的智慧風電大數據平臺，不斷挖掘數據價值，持續提升風電企業智慧運營能力
2、光伏設備故障預警
光伏電站設備健康狀態預警分析，通過“大數據+人工智能”算法對電站設備進行智能化診斷，發現設備潛在缺陷和發電性能偏差問題，助力現場主動消缺，實現光伏電站預知維護，有效提升設備可靠性，增加經濟效益
六、榮譽
1、2021年大數據應用十大優秀案例
2、獲得中國能源企業信息化卓越成就獎
3、獲得工信部2021年物聯網示范項目
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