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★浙江華東測繪與工程安全技術(shù)有限公司劉玉帥，金波

關(guān)鍵詞：海上風(fēng)電；智能化監(jiān)控；狀態(tài)監(jiān)測；故障預(yù)警；預(yù)測性維護(hù)

在全球碳中和進(jìn)程的推動(dòng)下，海上風(fēng)電憑借風(fēng)資源穩(wěn)定與單機(jī)容量大等優(yōu)勢成為能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要方向。海上風(fēng)電機(jī)組長期運(yùn)行于惡劣的海洋環(huán)境中，面臨高溫差與高濕度等多重挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的定期檢修與被動(dòng)維護(hù)模式難以滿足安全穩(wěn)定運(yùn)行需求，同時(shí)由于海上風(fēng)電場離岸距離遠(yuǎn)，維護(hù)人員與設(shè)備受海況制約，檢修作業(yè)窗口期短，運(yùn)維成本高達(dá)陸上風(fēng)電的2倍以上。隨著風(fēng)電數(shù)字化與智能化技術(shù)的發(fā)展，基于多源傳感器網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，為解決海上風(fēng)電運(yùn)維難題開辟了新途徑。因此，構(gòu)建智能化運(yùn)維監(jiān)控體系，對提升設(shè)備可靠性與保障海上風(fēng)電場安全高效運(yùn)行具有重要意義。

1　海上風(fēng)電運(yùn)維面臨的挑戰(zhàn)與需求

1.1　海上風(fēng)電場運(yùn)維環(huán)境特點(diǎn)

海上風(fēng)電在海洋環(huán)境中長期運(yùn)行，其承受著遠(yuǎn)超陸上風(fēng)電的嚴(yán)峻考驗(yàn)。風(fēng)電機(jī)組所處的海域具有溫差劇烈與濕度過高及鹽霧腐蝕等多重極端特征，機(jī)組內(nèi)部的電氣設(shè)備在這種惡劣條件下極易發(fā)生故障。隨著我國海上風(fēng)電向深遠(yuǎn)海發(fā)展（如圖1所示），離岸距離已從早期的17公里延伸至50公里以上，可進(jìn)入性難度與運(yùn)維成本呈倍數(shù)增長^[1]。深遠(yuǎn)海風(fēng)電場面臨無遮蔽海域的復(fù)雜水文氣象條件，風(fēng)暴與雷暴極端天氣頻發(fā)，維護(hù)窗口期嚴(yán)重受限。現(xiàn)場觀測數(shù)據(jù)顯示，由于海洋環(huán)境的特殊性，海上風(fēng)電可用率較陸上風(fēng)電低5%左右，備件消耗與檢修成本顯著提升。加之海上風(fēng)電場點(diǎn)散與線遠(yuǎn)面大的分布特點(diǎn)，在風(fēng)電機(jī)組大型化趨勢下對運(yùn)維管理提出了更高要求。

圖1海上風(fēng)電場

1.2　傳統(tǒng)運(yùn)維模式的局限性

傳統(tǒng)的海上風(fēng)電運(yùn)維主要依靠定期檢修與故障維護(hù)相結(jié)合的模式，在實(shí)際應(yīng)用中暴露出諸多不足。定期檢修采用固定周期進(jìn)行維護(hù)，忽視設(shè)備實(shí)際狀態(tài)差異，導(dǎo)致部分設(shè)備維護(hù)過度，而另一部分又未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)隱患。當(dāng)設(shè)備發(fā)生故障時(shí)，受海況與運(yùn)維船只調(diào)度等因素制約，搶修人員無法快速到達(dá)現(xiàn)場，造成長時(shí)間停機(jī)損失^[2]。運(yùn)維數(shù)據(jù)采集分散與監(jiān)測系統(tǒng)獨(dú)立運(yùn)行，各子系統(tǒng)之間存在信息孤島現(xiàn)象，難以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理與深度分析。監(jiān)測設(shè)備普遍精密度高，在惡劣海況下故障率上升，進(jìn)一步加劇維護(hù)難度。另外，傳統(tǒng)運(yùn)維過度依賴人工經(jīng)驗(yàn)判斷，缺乏科學(xué)的預(yù)測性維護(hù)與智能決策支持能力，難以適應(yīng)大規(guī)模海上風(fēng)電場的運(yùn)維需求。

2　智能化監(jiān)控關(guān)鍵技術(shù)研究

2.1　多源數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測與采集技術(shù)

海上風(fēng)電智能監(jiān)控系統(tǒng)依托多源傳感設(shè)備構(gòu)建全方位監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對機(jī)組關(guān)鍵部件運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)感知。智能傳感器憑借自檢校與自診斷等特性，顯著提升了數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性與可靠性。本研究根據(jù)設(shè)備特性與故障機(jī)理，在風(fēng)電機(jī)組不同位置部署差異化的監(jiān)測方案，形成多維度的數(shù)據(jù)采集體系，并基于江蘇大豐300MW海上風(fēng)電場實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，建立全面的智能傳感監(jiān)測體系。具體監(jiān)測項(xiàng)目與傳感器配置詳見表1。

表1海上風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵部位監(jiān)測配置方案

該監(jiān)測體系通過多源傳感器網(wǎng)絡(luò)的部署，實(shí)現(xiàn)對風(fēng)電機(jī)組全鏈條的狀態(tài)監(jiān)測。其數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)基于5G與衛(wèi)星通信構(gòu)建遠(yuǎn)程傳輸網(wǎng)絡(luò)，保證數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)可靠回傳至控制中心。監(jiān)測數(shù)據(jù)經(jīng)過異常點(diǎn)識(shí)別與標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理后，進(jìn)入數(shù)據(jù)融合分析環(huán)節(jié)。該監(jiān)測體系可實(shí)現(xiàn)對設(shè)備異常狀態(tài)的早期識(shí)別，故障預(yù)警提前量達(dá)到3~4小時(shí)，為預(yù)防性維護(hù)提供了充足的時(shí)間窗口。各類傳感器的協(xié)同配置有效克服了單一監(jiān)測手段的局限性，顯著提升了狀態(tài)監(jiān)測的全面性與準(zhǔn)確性。

2.2　智能故障診斷與預(yù)警技術(shù)

基于大規(guī)模監(jiān)測數(shù)據(jù)構(gòu)建海上風(fēng)電智能故障診斷模型，結(jié)合CNN與SVM的混合算法實(shí)現(xiàn)故障特征提取與分類。CNN通過多層卷積網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征，而SVM則負(fù)責(zé)最終的故障分類決策。對于SVM分類器，其優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為式（1）：

式（1）中C為正則化參數(shù)，為松弛變量，w為分類超平面法向量。通過調(diào)整參數(shù)C平衡分類準(zhǔn)確性與泛化能力，當(dāng)C值增大時(shí)分類邊界更嚴(yán)格但容易過擬合。模型基于風(fēng)電場歷史故障數(shù)據(jù)訓(xùn)練，建立包括軸承過熱與齒輪箱異響等典型問題的預(yù)警機(jī)制，系統(tǒng)可提前210個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)（約合3.5小時(shí)）發(fā)出故障預(yù)警，相比傳統(tǒng)方法大幅提升了預(yù)警提前量，為預(yù)防性維護(hù)創(chuàng)造了充足時(shí)間窗口。

2.3　基于深度學(xué)習(xí)的健康評(píng)估方法

深度學(xué)習(xí)算法通過對海量運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，構(gòu)建風(fēng)電機(jī)組健康狀態(tài)評(píng)估模型。模型采用時(shí)序數(shù)據(jù)分析方法，利用卡爾曼濾波對多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。計(jì)算公式為式（2）：

式（2）中F為融合后特征值，V為振動(dòng)數(shù)據(jù)，T為溫度數(shù)據(jù)，ω1與ω2分別為對應(yīng)權(quán)重系數(shù)。權(quán)重系數(shù)的調(diào)整直接影響融合結(jié)果的可靠性，通過自適應(yīng)算法動(dòng)態(tài)優(yōu)化權(quán)重配置。在對某300MW海上風(fēng)電場的應(yīng)用中，我們基于該模型對機(jī)組健康狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，通過生成健康度曲線反映設(shè)備劣化趨勢。評(píng)估結(jié)果表明該方法在剔除環(huán)境因素干擾后，能夠準(zhǔn)確識(shí)別機(jī)組性能退化拐點(diǎn)，健康狀態(tài)評(píng)估準(zhǔn)確率達(dá)到80%以上^[3]。模型支持增量學(xué)習(xí)，可持續(xù)吸收新的故障樣本提升評(píng)估精度，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電場設(shè)備全生命周期的健康管理。

3　智能化運(yùn)維管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

3.1　系統(tǒng)架構(gòu)與功能設(shè)計(jì)

海上風(fēng)電智能化運(yùn)維管理系統(tǒng)構(gòu)建感知層-數(shù)據(jù)層-平臺(tái)層-應(yīng)用層的四層架構(gòu)體系（如圖2所示）。感知層通過部署智能傳感器網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)與升壓站結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的全面采集，建立起設(shè)備狀態(tài)全息感知能力。數(shù)據(jù)層負(fù)責(zé)對不同格式與類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一組織與存儲(chǔ)管理，實(shí)現(xiàn)對基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)與模型數(shù)據(jù)及結(jié)構(gòu)監(jiān)測數(shù)據(jù)的規(guī)范化處理^[4]。平臺(tái)層包含風(fēng)場項(xiàng)目管理平臺(tái)與監(jiān)測數(shù)據(jù)處理平臺(tái)及BIM+GIS服務(wù)平臺(tái)，為系統(tǒng)提供統(tǒng)一的接口與技術(shù)支撐。應(yīng)用層設(shè)計(jì)綜合場景展示系統(tǒng)與運(yùn)維后臺(tái)管理系統(tǒng)，分別面向風(fēng)場管理人員與技術(shù)人員，實(shí)現(xiàn)對風(fēng)電場設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控與科學(xué)運(yùn)維。系統(tǒng)采用微服務(wù)架構(gòu)，各功能模塊松耦合部署，支持靈活擴(kuò)展與按需調(diào)用，有效提升了系統(tǒng)的可維護(hù)性與可擴(kuò)展性。

圖2海上風(fēng)電智能化運(yùn)維管理系統(tǒng)架構(gòu)體系圖

3.2　數(shù)據(jù)融合與分析處理流程

本研究針對海上風(fēng)電場數(shù)據(jù)來源多樣與格式異構(gòu)的特點(diǎn)，建立了多層次的數(shù)據(jù)融合與分析處理流程。在數(shù)據(jù)層面，該流程通過建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)對SCADA系統(tǒng)與狀態(tài)監(jiān)測及視頻監(jiān)控等多源數(shù)據(jù)的集中接入與預(yù)處理。數(shù)據(jù)中臺(tái)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗-標(biāo)準(zhǔn)化-特征提取，并采用多源數(shù)據(jù)融合算法進(jìn)行綜合分析。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與時(shí)序分析模型，構(gòu)建對風(fēng)機(jī)狀態(tài)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析的綜合評(píng)估模型，如式（3）所示：

式（3）中n為數(shù)據(jù)總量，f(x)為主動(dòng)學(xué)習(xí)的輸出量。通過該模型，我們可對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行多維度評(píng)估，模型參數(shù)的調(diào)整將直接影響評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)分析結(jié)果經(jīng)過可視化處理后，通過大屏展示系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)展現(xiàn)，為運(yùn)維決策提供了直觀的數(shù)據(jù)支撐。

3.3　預(yù)測性維護(hù)決策支持

預(yù)測性維護(hù)決策支持系統(tǒng)基于設(shè)備狀態(tài)評(píng)估結(jié)果，結(jié)合氣象預(yù)報(bào)與檢修資源等多維信息，為運(yùn)維策略制定提供了智能化決策建議。系統(tǒng)采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

維護(hù)決策模型，利用專家知識(shí)庫對各類故障征兆進(jìn)行推理分析，生成解決方案并通過工單形式下發(fā)至現(xiàn)場^[5]。系統(tǒng)針對海上風(fēng)電場特點(diǎn)，構(gòu)建包含定檢巡檢與技術(shù)改造及調(diào)度安排等模塊的任務(wù)管理體系（如圖3所示）。基于天氣窗口期與人員與備件等約束條件，系統(tǒng)可自動(dòng)生成最優(yōu)維護(hù)方案，實(shí)現(xiàn)發(fā)電量損耗與通勤成本的最小化。在廣東某海上風(fēng)電場應(yīng)用中，我們采用智能規(guī)劃策略后綜合運(yùn)維成本降低30.72%，體現(xiàn)了預(yù)測性維護(hù)在提升運(yùn)維效率方面的顯著價(jià)值。

圖3海上風(fēng)電智能監(jiān)測平臺(tái)

4　結(jié)語

基于智能化監(jiān)控技術(shù)的海上風(fēng)電運(yùn)維體系通過整合多源數(shù)據(jù)采集與狀態(tài)監(jiān)測預(yù)警等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對海上風(fēng)電機(jī)組及輔助設(shè)備的全面監(jiān)控與科學(xué)管理。該體系依托智能傳感網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)分析，打破傳統(tǒng)運(yùn)維模式中信息孤島與人工經(jīng)驗(yàn)依賴的局限，建立起風(fēng)電場設(shè)備全生命周期的數(shù)字化運(yùn)維管理能力。智能化監(jiān)控顯著提升了故障預(yù)警準(zhǔn)確率與運(yùn)維效率。未來，隨著人工智能與物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的深化應(yīng)用，海上風(fēng)電智能化運(yùn)維還將向著更加精準(zhǔn)自主與協(xié)同的方向發(fā)展，為推動(dòng)海上風(fēng)電產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展持續(xù)賦能。

作者簡介：

劉玉帥（1988-），男，河南鶴壁人，高級(jí)工程師，碩士，現(xiàn)就職于浙江華東測繪與工程安全技術(shù)有限公司，研究方向?yàn)楹Ｉ巷L(fēng)電及水利水電工程安全監(jiān)測和檢測研究。

金　波（1987-），男，浙江諸暨人，高級(jí)工程師，學(xué)士，現(xiàn)就職于浙江華東測繪與工程安全技術(shù)有限公司，研究方向?yàn)楹Ｉ巷L(fēng)電及水利水電工程安全監(jiān)測和檢測研究。

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摘自《自動(dòng)化博覽》2025年6月刊