故障预警——新能源电站设备安全运行的重要保障

　　为实现新能源电站设备故障的“早发现，早治疗”，及时发现设备异常，预知设备故障，减少新能源电站设备的故障损失，使发电设备的性能最优化，资源分配合理化，降低度电成本，岳能科技专门推出故障预警产品，为新能源电站设备的安全运行提供保障。
　　
　　故障预警系统通过使用大数据、云计算、物联网等方式建立预警模型。实现风电场发电机组的设备状态监测、综合预警及模型自优化的开发和研究，方便用户及时掌握、发现机组设备运行缺陷并及时发出告警。
　　
　　系统优势
　　
　　1） 上下限值预警：不以传统的固定上下限值为界线，根据实际情况变化动态报警；
　　
　　2） 多变量相关分析：以海量数据为基础，结合实际环境、运行模式，考察多个维度变量；
　　
　　3） 个性化模型定制：根据每台设备、每种机型建立模型；
　　
　　4） 预警自优化：根据预警成功概率和预警模型与实际数据的比对，通过自学习的方式，调整并优化模型；
　　
　　5） 预警化的闭环管理：监视-预警-诊断-检修-运行-监视。 　　
　　1. 模型建立
　　
　　根据设备运行的各个工况进行统计分析，得出不同环境及时间因素下设备运行的正常值，以此搭建设备健康模型。
　　
　　模型包含：运行指数、故障指数、维护指数、油品指数、电气指数、机械指数、综合指数，且各指数在模型中所占比重可通过界面进行调整和自由配置。 　　 　　
　　2. 设备实时监测
　　
　　根据设备运行的数据，实时对比设备参数与健康模型，并进行评估打分。按照评分制，每项满分为100分；可靠性评价可划分为：差、低、中、良 、优共五种情况。分数低于设定值的进行实时报警。
　　
　　3. 综合预警
　　
　　1) 故障类检测预警模块: 针对风机故障的频次、风机自检频次、控制器类复位后恢复性故障等历史统计性故障。
　　
　　2) 性能出力类预警模块: 针对风力出力不足、风机爬坡能力差、风机高负荷运行能力差等性能实时监测预警。]
　　
　　3) 部件损坏频发性预警模块: 针对风机常发性的损坏部件进行统计，实时检测风机相应部件的损坏次数、频率，对照风机部件的库存情况，对风机部件的损坏和库存情况进行结合性预警。 　　 　　 　　
　　4. 模型自优化
　　
　　以历史预警信息和预警效果评估为基础，建立一个设备故障预警自优化模型，实现预警参数信息知识库的优化，从而达到预警信息准确性的不断提高。