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风电领域设备预测性维护

2018-07-02


Alpha,专注于矿业智能化的国际服务商


Predictive Maintenance

预测性维护(Predictive  Maintenance,简称PM)是“工业4.0”提出的关键创新点之一。基于连续的测量和分析,预测性维护能够预测诸如机器零件剩余使用寿命等机关指标。关键的运行参数数据可以辅助决策,判断机器的运行状态、优化机器的维护时机。


预测性维护是从“状态监测”这一概念发展而来。“状态监测”收集被监测零件状态的实时信息;然而,状态监测未能前瞻性地预测机器运转中断和磨损消耗。因此,预测性维护的出现是一大转折点:更加精巧的传感器、更加高效的通信网络、能够处理大规模数据的强大运算平台,通过随机算法将数据与机器出现问题时的数据模式进行比对。由此,我们可以识别、模拟并解读机器运行参数的规律。


风电领域的预测性维护


风力发电是指把风的动能转变成机械动能,再把机械能转化为电力动能。


风是没有公害的能源之一。而且它取之不尽,用之不竭。对于缺水、缺燃料和交通不便的沿海岛屿、草原牧区、山区和高原地带,因地制宜地利用风力发电,非常适合,大有可为。海上风电是可再生能源发展的重要领域,是推动风电技术进步和产业升级的重要力量,是促进能源结构调整的重要措施。我国海上风能资源丰富,加快海上风电项目建设,对于促进沿海地区治理大气雾霾、调整能源结构和转变经济发展方式具有重要意义。

 


但我们仍要看清一个问题,不管是陆地还是海上的风电,风力发电机的安装位置都是在人迹罕至的野外和海上,同时风力发电机的安装分布范围也很大,各台发电机之间也有一定距离,并不像传统电站一样集中。再加上,风力发电机周边的道路状况很差,这就导致了,在风力发电机运行的过程中必然存在的一个问题——检修维护的耗时很长,效率很低。


翻山越岭的维护工作

 

那怎样来解决这样一个实际问题呢?我们能否将检修的工作远程化?又能否只针对有问题的发电机进行维护,从而减少工作量和维护时间呢?


当然可以!


来自于ALPHA的预测性维护系统就可以帮助风力发电厂来解决这一实际性问题。


基于ALPHA庞大的云端数据库,以及智能AI架构,我们可以在每一台风力发电机上安装无线传感器,对发电机的震动、温度等数据进行实时采集,再将每一台发电机的数据输入数据库储存。在数据库中,对已经采集的数据进行深度挖掘。结合ALPHA独有的智能AI架构,实现机械的自学习功能,对每一次采集的数据都进行智能分析,并与我们的云端数据库的数据进行横向比对。


我们的目的,是在发电机即将出现问题之前,对其可能发生的故障进行智能预警。再结合ALPHA特有的备件库存管理系统,及时检查调配维护所需要的备件。在故障发生前,提前预知,提前维护。


而我们需要做的事情只是这样


预测性维护表达的核心就是主动维护,自然系统也是智能主动的。即使无法关注到监控系统的实时分析,它也会自动推送相关预警信息给到权限人员手机,并且给出分析后的参考解决方案。


预测性维护的价值:

1

通过传感器实时采集数据,减少了人为巡检的工作量,运转正常的发电机不用再耗时检查;

2

传感器采集数据的准确性,减少了因为人工检查导致的误差,从而减少对设备故障的误判;

3

故障的提前预警,减少使得维护更有针对性,减少实际维护时间,提高效率;

4

故障的提前预警,减少使得维护更有针对性,减少实际维 结合ALPHA备件库存管理系统,大大缩短维护准备时间的同时,结合智能AI,学期备件生命周期,也有助于以最小的成本,最少的备件库存量,保证所有发电机的正常维护及运行。


预测性维护到底是如何重要的战略未来?


德国提出了工业4.0的未来战略项目,而德国工程行业必须在预测性维护解决方案的定义、执行与传播过程中占据领导地位,以应对所面临的严峻挑战。因此,德国机械工程行业协会和商品交易会运营机构德国博览会集团将“预测性维护”定为今年汉诺威工业展览会的主题之一。

由此可见,预测性维护的战略高度绝对是前所未有的,带给工业应用的收益也是前所未有的!

 

而ALPHA的监测预警系统,即是完美地实现这样的预测性维护。监测预警加备件库存管理系统,整套系统相结合,真正的实现了针对风力发电厂发电机的预测性维护,在减少维修工人庞大工作量的同时,提高了发电效率,也降低了维护成本。


ALPHA一直致力于,用我们先进的智能化系统,让合作伙伴的工作变得简单便捷,而经济效益得到提高。硬件传感器,及智能分析软件系统的开发均来自于ALPHA的技术团队!


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