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                数字化让风力发电更“风光”

                时间:2021-12-13

                   2020年,我国风电行业新增并网装机容量7167万千瓦,创下历史新高;风电发电量4665亿千瓦时,同比增长约∏15%,差不多相当于4个三峡电站2020年的发电量……一台台“风车”整齐耸立,为经济高质量发展提供电力保障。

                风电产业高速发↑展,机遇与挑★战并存

                   从布局结构来看,过去风电开发主要集中在风资源↘较好的“三北”地区,随着近几年大兆瓦机组、长叶片、超高塔筒等应用推广,平原地区、低风速地区也具备了开发条件。2020年风电新增装机中,中东部和南方地区占比々约40%。

                风电产业

                   随着风电项目的高速发展,也遇到了许多管理上的难题。风电场设备型号纷繁复杂,数据规范性差,难以对数▲据进行有效分析和利用※;运营ζ 的设备众多、分散,传统信息系统难以支撑海量信息;各种应用系统信息孤立,无法打通,难以有效协作。这些都需要数字化技术提升传统风电管理能力和风电◤场运营的效率,降低管理和运维成本。

                   数字化管□理将搭建大数据挖掘、智能分析与诊■断、状态检修实施以及运维决策智能化等平台,可以使风电企业在无人值守的条件下,对所辖各风电场进行集约化管理,所有ㄨ运维所需的人、财、物等要素高度□智能化匹配,使企业∮的运维成本大幅下降。

                风电数字化运营管控平∞台,赋能风电行业,构建“数字风场”

                   赛摩智能风电数字化运营管控平台,基于工业互联网技术与风电业务的深度融合,综合应用5G、大数据、人工智能、物联网、移动互联等先进技◣术,构建“数字风场”,为风电场智能运☆维、设备管理提供技术支撑,有效提高风电场生产经营管理水平、盈利能力和决策执行效率。

                集中监控中心

                   监控风电场◥的实时数据,保存→风电场的历史数据,包括风※力机、测风塔、升压站、风电场功率、数值天气预报等数据。指标、状╲态实时监测,现场生产数据一览无余;过程监视逐层穿透,满足集团到⌒一线使用需求;生产数据逐层汇集,满足统计及诊断分析要求;夯实基础信息管理,支撑⌒ 集中运营及远程管控需要。

                智能安全工具№柜

                智能工器具定位

                   提供一㊣ 种风电场智能安全工具柜,克服现有风电场工具柜的管理问题,对安全工器具进行分类管理,同时对安全工具出入库扫码,对工具柜内不⌒ 同安全工器具进行闭环跟踪管控。通过在工器具上装设电◎子标签、传感器技术、三维定位及视频监控技术,实现对安全工器具智能管理。

                视觉识别预≡警

                视觉识别ξ预警

                   针对风机运行操作及检修工作现场,根据实际情况布置高清监控摄像头,运用计算机视觉识别技术,赋予高清摄像头认知功能。在卐视频监控的基础上,自动预警智能化提醒,及时发现并阻ζ 断各类人身伤害事故源,并且∮尽早启动措施。

                设备故障诊断

                设备故障诊断

                   系统自动加载集团大数据建模平台训练好Ψ的业务模型,开◤展各类风机设备故障预警;系统输出预测结果,现场人员对预测结果进行确认和排查,对预测故障进行确认标记;现场故障数据自动同步集团大数据建模平台故障样△本数据库。

                风电5G专网

                风电5G专网

                   专网由基于5G的▓集中控制器(CAU)、分布式拉远单元(DRU)、终端设备等自主搭建,是一张与外部网络完全隔离的生产专用网络。使用成本低,设备使用过程中没有任「何网络费用以及其他后←续费用;安全性高,专用频段,自助分发芯片,数据只在内部传输,适合对数据信息安全和网络可靠想要求较高的应用场景。

                风力发电

                   风力发【电市场空间巨大,但机组配置多、人员→流动大、运维成本高、数字化水平低仍是困扰当前阶段风电运维服务发展的短板。赛摩智能风电场数字化运营管控平台,通过先进↓技术与智能设备的结合,实现远程风电资产的数据分▽析、管理及⌒优化,可提高机组发电量、降低故障率以及运维成本,并最终实现风场运营水平的大幅提升。

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