智能视频分析技术在风机智慧巡检中的应用_陈长鑫.pdf
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1、智智能能视视频频分分析析技技术术在在风风机机智智慧慧巡巡检检中中的的应应用用收稿日期:作者简介:陈长鑫(),助理工程师,主要从事发电设备通信自动化系统与劣化趋势分析方面的研究。陈陈长长鑫鑫,邓邓真真平平,唐唐亚亚波波,赵赵 巍巍(中国大唐集团有限公司重庆分公司 新能源事业部,重庆;重庆市科源能源技术发展有限公司,重庆)摘摘 要要:为降低风机人工巡检劳动强度、提高巡检效率、降低人工投入成本,基于智能视频分析技术建立集远程图像采集、智能分析于一体的新能源风机智慧巡检系统。该系统能智能分析机组环境和设备运行状态,满足特殊环境(高温、暴雨、冰雪、雷电等)下的使用要求并主动推送告知、告警信息,实现对机组
2、设备的远程智能化巡检、可视化复核与监管。关关键键词词:智能视频分析;智慧巡检;巡检效率;人工巡检;可视化复核中中图图分分类类号号:文文献献标标识识码码:文文章章编编号号:()自“双碳”战略目标提出以来,新能源发展步入绿色低碳转型新时代,风电装机规模逐年增大,清洁能源占比逐年攀升,与之而来的是风机的高效管理需要和人员投入减少之间的需求。特别是重庆地区作为山地风场的典型代表,风机设备数量庞大且分布在多个区域,各风电场受高山阻隔,在物理位置上无法形成有效的、统一的区域化管理。同时,风电机组的主要设备均运行在几十米甚至上百米高的塔筒上方,很难实现对设备运行外观、状态的实时检查。尤其是在存在地质隐患(泥
3、石流、道路塌陷等)的区域,以及在特殊气象条件下(如夜间、高温、暴雨、冰雪、雷电等),无法事前预控和远程巡检风电场。就风机巡检来看,现有监控设备多为普通摄像头,且布点不足,清晰度较低,需人工干预识别异动并配合人员现场查验,效率低,风险大,周期长,成本高,智能化水平低。因此,亟需创新风电场风机巡检方式来提高巡检效率,以降低运维人员劳动强度和登塔作业风险,提高风电场设备巡检的智能化,提升应急响应速度,以保障现场作业安全和机组运行维护安全。近年来,智能视频分析技术已在发电、交通、电网、安防等领域得到应用。为满足风电机组远程智能化巡检需求,提升风机可利用水平,大唐重庆分公司以横梁风电场(一期)为试点,开
4、展风机智慧巡检系统建设。智慧巡检系统依托先进的智能图像分析、红外成像分析等技术手段,通过制订和下发巡检任务,接收智能感知终端上传的数据,智能分析机组设备运行状态,主动推送告知、告警信息,以提高现场巡检效率,确保风电场高质量、高安全运行,使得风机维修从“事故维修”“定期维修”发展为“预知性维修”,实现从被动的“综合设备治理”转变为主动的“科学设备管理”。基于智能视频分析技术的风机智慧巡检系统简介智能视频巡检是智慧风电建设的重要板块。在实施的过程中,利用智能视频图像分析技术,能不断加强对风机机组、齿轮箱等设备的管控能力,实现监测数据阈值分析、设备缺陷主动告警、图片和告警信息传送,以及智能感知终端集
5、中管理,优化巡检工作计划,提高巡检效率。风机智慧巡检系统技术架构系统采用 架构,利用“边缘计算分析 集中业务应用”,实现监测数据阈值分析、设备缺陷主动告警。系统主要包括采集层、基础设施层、平台层、应用层,如图 所示。采集层:综合考虑机组设备结构、巡检类型、安装条件等因素,采用壁装或立杆安装,选择合理位置安装一定数量的双光谱智能感知终端,实现风机、设备设施重要巡检任务点位全覆盖。观测部件覆盖基础平台、电缆马鞍平台、偏航平台、前机架主轴下部、机舱前部、联轴器正上部、速轴刹车盘下部等区域,将设备运行的图像、温度、声音等数据实时传送到场站侧图像分析单元,供识别分析使用。基础设施层:结合现场实际,风场升
6、压站与风机之间有备用光纤组成的环网,为风机音视频数据的传输提供可靠通道,升压站与分公司之间采用运营商 专线传输数据。升压站部署的服务器硬件资源,提供算力和存储能力,分公司巡检平台由虚拟化平台提供应用资源。第 卷 第 期重庆电力高等专科学校学报 年 月 图 基于智能视频分析的风机智慧巡检系统技术架构 平台层:围绕“分析、存储、处理、展现”构建系统应用底座,以实现感知数据的现场分析与反馈,提升现场融合判断和计算分析能力,实现数据融合、智能分析和资源开放共享。应用层:拓展风机远程智慧巡检等应用,提供巡检管理、巡检告警、报表及数据推送等业务功能,支撑风机设备专业精益化管理。风机智慧巡检系统工作流程系统
7、在流程设计上主要表现为前端数据采集、边缘计算、平台应用三者之间的交互,如图 所示。图 基于智能视频分析的风机智慧巡检系统工作流程 数据采集:在风电机组及升压站布置智能前端摄像头、拾音装置、数据采集单元,满足数据采集的硬件需求。场站侧采集单元按照制订的巡检任务调度智能感知终端采集设备运行状态下的图像、声音数据供分析单元使用。巡检类型主要包括例行巡检、专项巡检、自定义巡检等。边缘计算:场站侧边缘计算服务单元将分公司侧中心节点图像分析服务加以分解,在场站侧现地采用卷积神经网络等人工智能算法,建立识别模型,对设备缺陷图像样本进行训练,实现设备油污识别、管路渗漏识别、烟雾识别等各类智能图像分析功能。平台
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