场景痛点
环境层面
风电场分布广、位置偏僻,数据采集的精确性、准确性和完善性受到一定考验,以及业务数据范围是否全面都对决策建议的科学性产生重要影响;特别是海上风电,闪电、高盐雾高湿度等恶劣海洋环境对设备的影响,机组容易出现故障。
管理层面
企业缺乏统一的设备维护管理制度和标准,针对运维人员缺乏有效的技能培训和标准作业指导,且风机部件配置庞杂,造价昂贵,运输成本高、每个风场大量库存又会给企业造成较大的资金压力。
技术层面
针对核心设备缺乏专业的监管手段,设备的运行状态无法掌握,故障被动处理,风险意识不足,设备折旧和健康度风险处于失控状态。
方案特色
基于大数据AI技术的
故障预警分析
主要针对风机大部件、控制系统、主要参数、传感器四个方面,通过机器学习识别设备亚健康状态,减少非计划性停机损失和隐藏的发电性能不合格损失。
基于智能传感设备的振动分析
基于安装在风机上的振动传感器信号,通过振动信号频域分析发现风机主轴承、齿轮箱、联轴器、发电机等机械传动链问题,评估部件健康度,及时提出维护与检修建议。
5G+工业互联网+AR的远程
运维指导
以5G网络为基础,结合工业互联网、AR等技术,实现检修作业的远程辅助、协助, 方便远程专家实时了解现场设备故障现象,借助AR叠加、视频标记、语音交互等指导实时指导现场消缺。
方案价值
高效精准
基于5G+工业互联网+大数据分析技术的设备智能诊断和预测分析,替代人工设备故障的排查检修作业方式,提高了故障预警与诊断的效率。
提升设备可靠性,提高了故障预警与诊断的准确性。
增产降本
通过风机设备故障的预处理,可使风场故障率大大减少,使发电量大幅增加。以50MW装机容量风电场为例,项目达产后,1年预计提升经济效益约800万以上。
平均每50MW风电场约减少2名运维人员,同时有效减低人工排查和检修时间带来的人工成本。
安全可靠
利用5G网络高速度、泛在网、低时延等特点,有效解决风电场偏远环境下的数据传输问题,高质量支撑风电设备运行状态评估分析。
减轻人员的工作强度,提高设备管理人员的安全性。
他们正在用