运行数据分析在少人值守模式下的研究与实践

2018-03-10 08:48蒋文强
山东工业技术 2018年5期
关键词:风电机组数据分析

蒋文强

摘 要:目前,风力发电在新型能源中占比较大,为了提高设备利用率,降低设备故障率,减轻现场人员工作量,针对风机设备进行运行大数据采集及分析,以实现缺陷早预警,故障早处理。

关键词:风电机组;数据分析;运行状态

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.05.120

1 建设运行数据分析系统原由

发展风电是我国实施可持续能源战略的必然选择。风力发电具有占地面积广、场站分散、工作环境艰苦等特点,这给风电机组管理增加了困难。为了减轻工作量和降低运维费用,需要建立一个将不同厂家型号风机同时监控的平台,对所有风机的重要参数进行监视,并利用自动化程序将风机异常运行数据通过告警信号、预警信号提示运行值班人员,同时对故障风机进行告警追溯,经过长时间分析总结、积累经验,最终查找设备故障规律,做到缺陷早预警,故障早处理。

2 运行数据分析系统采集

截止2016年末在风资源较好的赤峰地区风电装机已达到4336MW,而大唐新能源赤峰公司装机1309MW,占比达到30.2%,赤峰公司共安装9个厂家生产的14种型号风机1002台,每种型号的风机测点经过筛选,通过OPC或MODBUS程序进行转发,最终实现不同厂家不同型号风机同平台展示,同时将采集的风机测点参数存储在数据库,以便历史数据调取及分析。

3 运行数据分析系统功能及成效

风电运行数据分析系统是一套将多个不同功能模块统一集成的系统,包括可以实现风机、变电站的监视控制模块、各风场的测风塔数据模块、风电场AGC负荷控制模块、风机、变电站告警预警等基础模块等。(1)利用风功率预测系统,合理安排计划检修。近几年利用风电场历史风频数据不断对风功率预测系统模型进行修正,有效提高了数据预测的准确性,降低火电备用容量,提高了经济效益。同时根据天气及功率预测情况,合理安排风机定巡检、集电线路消缺、变电站预试等工作,在保证人员工作安全的情况下同时降低设备检修损失电量,积极落实好“抢发电量”工作。(2)利用AGC系统,及时进行负荷协调工作。AGC系统是有功功率自动控制系统,目前已实现AGC的风电场限值负荷、实际负荷、可发负荷的测点数据均接入系统,并集成在统一界面展示,能够及时查看各风电场发电能力和限电情况,便于第一时间汇报负荷并进行协调,争取最大发电空间。(3)通过监视风机测点,查找风机异常运行数据。系统中对不同厂家的不同型号风机参数进行统一采集和命名,同时将每种型号的风机重要参数标准定值嵌入系统,设定参数的预警值和告警值,出现越限弹出告警窗口及时提醒。同时系统可以对风机测点进行筛选并分别排序,异常运行数据一目了然,提醒现场人员进行检查处理,并为日后的分析提供数据支撑。(4)通过调取历史风机测点数据,对异常运行数据的风机进行分析。生产指標离散度分析,查找单台风机的某项指标与机群平均值偏差率,对偏差率较大的风机开展专题分析,查找机组存在的隐性缺陷。设备异常运行数据分析,每周定期调取各风电场所有项目指标越限的风机报告,根据报告对异常风机进行十分钟数据调取,结合其他参数分析,在人工复核无误后向责任风电场下达设备异常运行通知单,由风电场结合实际情况进行处理后反馈结果,进行闭环管控。同时将所有通知单和处理单统计至系统内,并做好故障分类,为后续的分析工作提供数据支撑。

4 运行数据分析实例

(1)利用SCADA系统对风电机组参数进行监视,重要监测数据如下: a .发电机部位监测:滑环温度、发电机轴承温度、发电机绕组温度等;b.齿轮箱部位监测:齿轮箱油温、齿轮箱轴承温度、振动检测等;c.变频器部位监测:机侧IGBT温度、网侧IGBT温度等;d.其他数据监测:环境温度、机舱温度、轮毂温度、风速、风向、有功功率、无功功率、电压、电流等。

(2)举例分析。a 离散度分析:利用系统对风电场所有风机数据进行调取,通过数据散点图同风机的标准功率曲线作对比,发现2台风机实际功率曲线较标准功率曲线的偏差较大,校核数据无误后通知风电场进行分析说明。b 异常运行数据分析:利用系统调取风电场风机一周运行数据报告,发现某号风机发电机轴承温度越限38次(限值为90℃),最高达到96℃;调取该风机十分钟数据,结果显示5月9日至10日,风机发电机轴承温度频繁越限,温度超90℃达6.3小时,停机前功率在1500-1800千瓦。人工复核无误后向责任风电场下达设备异常运行通知单,风电场登机检查发现发电机内部通风电机M513电机损坏,更换M513电机,向前后轴承注入油脂,清理甩油盘内废油脂,发电机轴承温度未出现异常,然后反馈设备异常处理单,形成闭环管控。

5 结束语

通过利用运行数据分析系统对风电机组各项数据监测及分析,能够及时发现异常风机,有效减少风电机组严重故障的发生频率,提高了设备运行可靠性。我们将进一步做好运行数据总结分析工作,为各风电场做好设备隐患陷处理工作引导方向,也为风电行业内共性问题的研究奠定基础。

猜你喜欢
风电机组数据分析
基于S能量熵的直驱式风电机组故障诊断方
新常态下集团公司内部审计工作研究
浅析大数据时代对企业营销模式的影响
基于读者到馆行为数据分析的高校图书馆服务优化建议
基于实践应用的风电机组测试与认证教学改革
风力发电机组电气与控制系统快速检修思路探索
风电机组典型事故及预防措施分析
风电机组塔架优化设计系统分析