天澤智云核心團隊成員自2010年起，在風電領域積累了大量的數(shù)據(jù)模型與落地應用實踐。通過對行業(yè)不斷的探索與改善，逐步實現(xiàn)了從失效維護到預測性維護的運維策略轉(zhuǎn)變，并于2019年7月初在北京總部發(fā)布了風電行業(yè)產(chǎn)品——無憂風場WindInsight

無憂風場WindInsight

讓風場無憂運營

「無憂風場WindInsight」是一款針對風電場運維期間幫助客戶提高運營效率的智能運行管理系統(tǒng)，通過對CMS、SCADA等歷史數(shù)據(jù)進行建模和分析，利用機器學習、工業(yè)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)實現(xiàn)對風電裝備的全方位健康管理，能夠：

? 精準定位風機發(fā)電性能瓶頸，指導風機發(fā)電量提升；

? 降低安全隱患，提升風機運營的可靠性和穩(wěn)定性；

? 感知大部件狀態(tài)并進行預測性維護，減少由意外停機帶來的發(fā)電損失；

? 固化專家經(jīng)驗，降低風場運維對人的依賴。

目前包含以下功能：

>> 智能監(jiān)控

智能監(jiān)控是風電運維的“眼睛”，對風電設備進行全面、合理的監(jiān)控能夠及時了解運行參數(shù)，從而綜合評估運行狀態(tài)及故障。通過「無憂風場WindInsight」的智能監(jiān)控模塊可以實時多維度展示風場狀態(tài)，滿足多種場景需求，有效整合數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)，降低信息數(shù)量，提升信息價值密度。

在該系統(tǒng)中，用戶可通過卡片/地圖/列表等模式直觀查看機組運行狀態(tài)，并根據(jù)突出顏色（如綠色-正常，黃色-預警，紅色-潛在嚴重故障）迅速定位故障風機及具體故障情況。

同時可直觀查看發(fā)電量、發(fā)電損失等量化數(shù)據(jù)，并能快速進入子系統(tǒng)獲取詳情信息，幫助用戶明確感知發(fā)電損失，指導最優(yōu)性能運行維護策略。

>> EPS——基于SCADA數(shù)據(jù)的故障預警系統(tǒng)

通過EPS，業(yè)主無需增加硬件投入，即可直接基于SCADA運行數(shù)據(jù)進行機器學習和分析，評估風機健康狀態(tài)，實現(xiàn)健康管理和故障預警。目前已經(jīng)支持10多種算法模型，覆蓋傳動系統(tǒng)（發(fā)電機、齒輪箱）/偏航/變槳/葉片/電氣系統(tǒng)等部件，同時還在不斷增加中。

風機故障預警的傳統(tǒng)方式是基于單變量閾值報警，比如溫度超過50度預警等。隨著智能化技術(shù)的發(fā)展，市場上涌現(xiàn)出非常多的智能運維應用，但在項目應用中發(fā)現(xiàn)，模型預測的準確性和報警的穩(wěn)定性仍是風電行業(yè)智能化建設面臨的典型問題。

因此天澤智云在打造「無憂風場WindInsight」系統(tǒng)時，首先通過一套完整的體系進行模型全生命周期管理，同時基于多種參數(shù)之間的相關性以及歷史結(jié)果的趨勢性實現(xiàn)更精確更穩(wěn)定的預警。下面通過一個具體的案例來說明。

基于多種參數(shù)之間的相關性和歷史預警的趨勢性

實現(xiàn)更精確更穩(wěn)定的預警

我們已經(jīng)確定某風場的某臺風機在之前一個月中都是健康運行狀態(tài)，在進行分析時先將這些數(shù)據(jù)全部采集出來，基于物理機理和數(shù)據(jù)相關性對其進行特征定義和計算。之后通過特征降維去除特征之間的相關性，構(gòu)建出最關鍵的特征，采用模式識別算法，建立整個相關性和空間分布模型。

在實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進來之后，映射到訓練好的模型中，去找它最匹配的一個聚類節(jié)點（BMU）。計算與之最匹配神經(jīng)元之間的距離當做風險值。與此同時，基于近期報警次數(shù)和歷史風險值的趨勢對報警觸發(fā)和報警等級進行修正。

這套基于模式識別算法的故障預測模型，具備以下優(yōu)勢：

對狀態(tài)參數(shù)的相關性進行建模，比閾值報警更加合理和敏銳，能夠捕捉到更復雜的故障特征

可同時檢測數(shù)十個狀態(tài)參數(shù)，并對每一個參數(shù)的偏差貢獻度進行精確量化

保留了狀態(tài)參數(shù)的機理含義，模型的可解釋性更強

基于該模型打造的「無憂風場WindInsight」能夠極大提升預警準確率，同時增加預警的提前量和穩(wěn)定性。

>> CMS——基于振動數(shù)據(jù)的故障預警系統(tǒng)

CMS（Condition Monitoring System）通過對風機傳動鏈、機艙、塔筒等振動數(shù)據(jù)進行智能分析，可發(fā)現(xiàn)風機關鍵設備的早期故障進而實現(xiàn)預測性維護，避免大部件意外失效，引起安全事故。

CMS可實現(xiàn)對風機大部件重大故障提前半個月預警；覆蓋直驅(qū)、半直驅(qū)、雙饋等多種主流機型；系統(tǒng)具備實時智能診斷功能，可自動輸出診斷結(jié)果，不需要振動數(shù)據(jù)分析師介入；同時，系統(tǒng)包含豐富直觀的原始數(shù)據(jù)分析工具，可滿足數(shù)據(jù)分析師各種數(shù)據(jù)分析需求。

「無憂風場WindInsight」CMS完成故障預警包含以下幾步：數(shù)據(jù)采集、邊緣計算、特征提取、智能診斷、診斷結(jié)論及維護建議輸出。

以往的風電機組振動數(shù)據(jù)分析，通常需要有經(jīng)驗的振動分析師介入，利用振動分析工具定期（如一個月或一個季度）對風機振動數(shù)據(jù)進行分析，出具振動分析報告?，F(xiàn)場風機運維工程師根據(jù)分析報告進行風機維護操作。這種方式不僅在時效上有一定的延誤，而且花費相對較高。

通過「無憂風場WindInsight」的CMS可改變傳統(tǒng)定期離線振動數(shù)據(jù)分析模式，可實現(xiàn)風機狀態(tài)實時監(jiān)測，實時診斷，并自動輸出診斷結(jié)論和維護建議，不需要人為干預。極大提高了風機故障預警的實時性，并可節(jié)省數(shù)據(jù)分析服務成本。

>> 指標報表

為不同場景的報表需求提供定制化服務，同時通過準確計算發(fā)電損失、可利用率等關鍵指標，向資產(chǎn)監(jiān)控和管理人員指明了提升產(chǎn)量、改善設備可靠性的方向。

風電企業(yè)層級復雜，從集團總公司到區(qū)域分公司再到風場，內(nèi)部信息的傳遞路線多種多樣，導致在信息的傳遞過程中可能會出現(xiàn)不同程度的失真和遺漏。

而且每個層級架構(gòu)的關注點和價值體現(xiàn)點不同，不同部門需要有不同報表模板，據(jù)了解有些企業(yè)每個月需要制作40多種報表，這使得工作人員每個月在報表上要花費大量的時間和精力。

鑒于此，天澤智云在「無憂風場WindInsight」產(chǎn)品中開發(fā)了指標報表功能，可基于不同場景報表需求提供定制化服務，實現(xiàn)風電指標多維度靈活導出。并基于設置自動生成報表，提升報表制作效率。

無憂風場WindInsight

應用實踐案例

「無憂風場WindInsight」目前已在多個風場落地，在某風場進行部署和測試的數(shù)據(jù)顯示，實現(xiàn)了：

降低風機非計劃停機時間10%；

提前28天發(fā)現(xiàn)齒輪箱故障；

降低風機運維成本5%。

「無憂風場WindInsight」獲得了客戶及行業(yè)的高度認可，和東方電氣合作的項目在2018年國際風能展向上萬名觀眾展示，應用案例被收錄于國家首部CPS案例集——《信息物理系統(tǒng)（CPS）典型應用案例集》、中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟《數(shù)據(jù)之翼》等。

結(jié) 語

「無憂風場WindInsight」在保證風機安全運行的前提下，能夠有效提升風機效能，優(yōu)化風場運營效率，為業(yè)主實現(xiàn)“降本、增效、減勞”提供強力支撐；助力整機廠商基于智能分析結(jié)果反向洞察產(chǎn)品設計，升服務及產(chǎn)品質(zhì)量；與第三方運維廠商攜手通過定制化服務，幫助業(yè)主提升發(fā)電量，降低故障率。

未來「無憂風場WindInsight」還將增加智能運維功能，用戶可以通過其將風電運維知識沉淀到知識庫，并能夠直接基于系統(tǒng)智能規(guī)劃運維任務，自動關聯(lián)運維工作需要的人(匹配人員能力)、機(工具)、料(備件)、法(運維工藝)、環(huán)(匹配合適的維修環(huán)境窗口期)，提高運維工作效率，降低運維工作難度，讓風場運營無憂。