風電行業(yè)預測性維護

  無可置疑，可再生能源已經(jīng)成為了全球的未來趨勢。根據(jù)國際能源署報告顯示，2024年，可再生能源的利用率將占全球能源的30%以上，換而言之，風電行業(yè)將在其中扮演著至關重要的角色。隨著技術的發(fā)展，過去由現(xiàn)場技術人員監(jiān)控風力渦輪機的日子已經(jīng)一去不復返了。然而，風電生產商需要解決的性能問題也變得更具規(guī)?；?，其維護成本也隨之變得愈加昂貴。因此，預測性維護成為了風電行業(yè)重點關注的方向之一。國際組織Navigant Research 表明，風力渦輪機的使用壽命可以在 20 到 40 年之間，具體取決于類型。但是，如果沒有適當?shù)念A測性維護計劃，它們的性能和使用壽命可能會大大降低。

  預測性維護涉及開發(fā)和實施方法來識別重復出現(xiàn)的系統(tǒng)故障，通過早期預警信號降低設備維護成本。 通過結合機器學習算法和歷史數(shù)據(jù)分析，預測性維護還使風電場能夠降低故障維修成本，并通過讓風電場更可靠、更高效地運行，從而為客戶提供更大的價值。 風力渦輪機有頻繁的維護要求，因此預測性維護的應用成為了風電行業(yè)的發(fā)展趨勢。

  上海輝泰Witium，依托專注于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)+人工智能(工業(yè)AIoT)領域，十年深耕技術、服務全球客戶的沉淀，成功研發(fā)出基于機理及大數(shù)據(jù)數(shù)理模型的設備預測性維護解決方案 -- WitExpert。WitExpert的系統(tǒng)架構大致如下。常見的旋轉機械包括減速機、空壓機、水泵、風機、電機等等，通過在靠近設備振動源的位置安裝溫振傳感器的方式，采集設備的振動與溫度數(shù)據(jù)，將特征值數(shù)據(jù)傳輸?shù)轿覀兊倪吘売嬎憔W(wǎng)關，再通過網(wǎng)關把數(shù)據(jù)上傳至我們的WitCloud平臺，用戶就可以通過Web端與App端看到設備的故障預測及相關健康信息。

  通過對數(shù)據(jù)的采集與數(shù)理加機理的算法模型診斷，WitExpert能幫助用戶實現(xiàn)對設備的工況監(jiān)測、故障診斷、狀態(tài)預測以及全壽命周期健康管理功能。WitExpert支持遠程，全方位、多維度實時監(jiān)控減速器關鍵運行參數(shù)，結合設備狀態(tài)發(fā)展趨勢提供設備故障預測及風險狀況提前預警;利用人工智能與數(shù)據(jù)分析技術進行故障類別、部位及原因精準分析，并自動生成設備健康體檢與智能維護方案;針對單個及多個設備確立實時與累計健康狀況指標，多維度對比展示設備健康狀態(tài)畫像并實現(xiàn)設備剩余壽命預測，進行全壽命周期的健康管理，確保設備的安全性與穩(wěn)定性。一套可靠的預測性維護管理系統(tǒng)可以幫助企業(yè)在未來十年避免大量維護費用，將成為企業(yè)贏得更大競爭力的關鍵之一。