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POWER GENERATION INDUSTRY
“风光无限·数创未来”

新能源设备故障预警平台

2022-04-14 18:37:44
 一、行业背景
风机出质保高峰期下安全隐患日益明显:早期投产的风机设备已运行10年左右,伴随成规模的大量设备出质保,老旧机型故障频发,带来大量的安全隐患,同时因为大量故障停机造成发电量损失金额日益增大。
众多电站分散与集中式运维管理的矛盾:电站数量众多、场址分散,所处地区不同、发电机理不同、受辖电网不同,且电站监控系统功能简单,无高效的数据整合、统计、分析能力,无法满足客户的多样性需求。
平价上网时代企业经济效益压力俱增:平价上网、限电、设备故障等因素对新能源企业在生产运维阶段的成本造成巨大压力,在创造利润方面又形成了极大的阻碍,采用数字化手段实现对设备的预测性维护是企业降本增效并应对平价上网的重要途径。
传统管理模式已无法适应新能源快速发展需要:随着“碳达峰与碳中和“国家战略目标的提出,风电、光伏等新能源产业迎来历史发展的最好机遇,利用数字化技术创新精益化生产管理模式成为竞争新赛道。

二、解决方案
新能源设备健康状态预警平台主要以是以数据采集系统、CMS数据及离线数据作为输入,形成基于大数据分析、模型开发,状态预警、监测展示于一体的设备健康状态预警大数据平台,实现了与已有生产运维管理系统预警成果的共享和发布,降低设备故障发生概率,减少运维成本,提升公司整体运营收益。

新能源设备故障预警平台
全景监测
从集团公司、区域、场站三个层面实时展示了各自当前设备状态、预警、预警流程、模型运行数量、效益情况以及预警数量、设备健康度、预警完结率、MTBF指标等信息,为各级领导及用户提供一个宏观了解预警信息的入口。
设备数据治理与标准化
围绕来源多样、通讯接口协议各异、采集精度各异的设备运行数据、状态监测数据、气象环境数据、设备故障录波数据等多种实时数据,建立设备全生命周期的数据集中管理,实现海量数据的集中化、统一化、标签化、标准化。
设备数据特征智能提取
围绕机组对象,针对机组运行预警目标,整理和提出能够有效感知设备各种运行状态的参数体系;提取在线预警、故障诊断等不同层次应用的状态属性和及数据,挖掘表征不同机组运行状态的特征信息。
设备故障预警模型全流程管理
建立完整的设备状态预警模型管理体系,实现从预警模型构建到模型验证、模型发布、模型部署、模型启停、模型评估以及模型迭代优化的全流程闭环管理。
预警机制全流程管理
实现面向集团公司、区域公司及场站业务专家、技术专家、用户,开展预警信息搜索查看、预警信息审核确认、预警流程处理反馈的全流程预警机制管理,为预警信息的快速确认和处理提供了便利。
设备运维专家知识库构建
梳理了以大数据、人工智能技术为核心的数理模型,以及以规则、阈值等为主体的业务机理模型,建立丰富的运维专家知识库,辅助场站运维人员快速进行故障问题排查风险消缺。

三、平台优势
1、平台具备标准化的统一数据编码及接口管理能力
2、平台具备完善的设备状态预警评估体系及数据质量全流程在线监控治理能力
3、平台具备对预警模型及预警机制的全生命周期管理能力
4、平台具备业内领先的机器学习模型算法和数据挖掘能力
5、平台具备丰富的图形展示和灵活的视觉交互能力
6、平台具备强大的计算引擎和数据构架性能

四、应用价值
以中广核新能源风机设备故障预警为例
1、平台覆盖约5255台机组,累计发布预警1700多条。经过现场排查反馈,预警准确率达85%以上,预防风险所规避的直接经济损失超过5100多万
2、实现在线故障预警最早可提前14天预警出故障,离线故障预警最早可提前1个月预警出故障,减少设备故障发生概率,提升设备运维效率
3、实现将被动发现变为主动预警,非停变计划停机,检修工作范围缩小,时间缩短,间隔延长

五、应用场景
1、风电设备故障预警
对风电设备故障预警分析,以风电设备、智能传感设备、SCADA监控系统、CMS振动监测系统、生产管理系统等为基础,融合智能传感、5G通信、AI智能、 边缘聚合计算,构建全息感知、在线监测、智能诊断的智慧风电大数据平台,不断挖掘数据价值,持续提升风电企业智慧运营能力
2、光伏设备故障预警
光伏电站设备健康状态预警分析,通过“大数据+人工智能”算法对电站设备进行智能化诊断,发现设备潜在缺陷和发电性能偏差问题,助力现场主动消缺,实现光伏电站预知维护,有效提升设备可靠性,增加经济效益

六、荣誉
1、2021年大数据应用十大优秀案例
2、获得中国能源企业信息化卓越成就奖
3、获得工信部2021年物联网示范项目





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