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新能源风电场智慧感知监测技术应用与研究
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深化应用 - 549 - 新能源风电场智慧感知监测技术应用与研究 大唐贵州发电有限公司,王永淳 摘 要:本文分析了当前新能源发电站的发展形势,对新能源风电场智慧感知监测技术应用背景和现状进行了调查 研究,分析了存在的痛点问题,提出了智慧风电厂的建设方案和思路,并对应用价值进行了总结分析,对智慧风电站的 建设具有实用价值和指导意义。 关键词:智慧风电;感知监测;技术路线;技术方案 中国共产党第十九届中央委员会第五次全体会 议审议通过了《中共中央关于制定国民经济和社会 发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建 议》 。国家十四个五年规划和二〇三五年远景目标的 建议提出:提升企业技术创新能力。强化企业创新 主体地位,促进各类创新要素向企业集聚。电力行 业作为国家经济命脉,近年来国家鼓励大力发展新 能源发电站,而传统风电场在生产运行维护及管理 方面,面临人员、设备、安全、维护等一系列挑战。 随着风电行业技术的发展,在设备健康管理及运维 检修等方面相应的技术逐渐成熟,传统新能源发电 场站智能化建设迫在眉睫。推动互联网、大数据、 人工智能等同各发电企业深度融合,为提升企业核 心竞争力,增强内生动力,提升新能源板块核心竞 争力,按照“安全、绿色、高效、智慧”的发展理 念,全面向一流企业看齐,将大数据、云计算、人 工智能等先进技术进行研发和示范应用,根据各场 站全寿命周期情况,科学合理的实现智能感知、主 动预警、智能巡检等方面的技术创新,助力实现安 全管理本质化、绿色生态多元化、高效管理最大化、 智慧运营平台化的创一流目标。 2.1 国内外相关领域的业务现状 近年来,人工智能应用于图像识别领域在国内 外都处于研究热点,我国科研人员探索传统技术与 人工智能、大数据和智能传感技术的结合,目前在 人脸识别、自动驾驶、医疗影像诊断、物流分拣等 方面都取得了很大进展,智能终端巡检等也开展了 不少试点运行,并取得了一些成果。电力行业也持续 开展了人工智能应用技术研究,在智能巡检、运行辅助 决策、 数据智能挖掘与模式识别等方面取得了阶段性成 果。随着 GPU、智能图像处理芯片、数字成像等硬件技 术的快速发展,以及 5G 等高速网络通道的建设,智能 图像识别技术将获得越来越广泛和充分的应用。 2.2 领先实践的成功案例 风电场远程智能巡视系统已世界首次应用于某 风电场,并于 2019 年 10 月投入运行。该系统的应 用提高了设备监控质量,降低运维人员劳动强度和 作业风险,辅助运维人员开展日常巡视工作,提升 应急响应速度,保障现场作业安全;实现设备在线 监测、故障识别、提前预警、状态检修和计划检修; 提高检修维护效率,减少故障停机时间;减少运行、 检修人员,提升运维和管理效率;巡检业务明显优 化,延长人工巡视周期;减少故障处理时间,提高 工作和用人效率。 当前风电场各个系统采集的数据、视频均送至 中控室用于对风电场设备的监控,但各系统相相互 独立,没有实现数据共享。部分企业建立了集控中

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