风电领域FMEA知识图谱应用,达观助力国家双碳目标

本文介绍了如何运用自然语言处理和知识图谱技术构建风电装备的失效模式知识图谱,以提升故障分析效率和准确性。通过FMEA资料抽取、图谱构建和智能故障分析,达观智能制造知识图谱平台旨在减少风电设备故障停机时间,降低运维成本,为实现我国2030年碳达峰和2060年碳中和目标提供技术支持。

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我国力争2030年前实现碳达峰,2060年前实现碳中和,是党中央经过深思熟虑作出的重大战略决策。实现碳达峰、碳中和,是我国实现可持续发展、高质量发展的内在要求,也是推动构建人类命运共同体的必然选择。得益于风机技术的成熟与供应链的日趋完善,风力发电是目前可再生能源中技术最成熟、最具有规模化开发条件和商业化发展前景的发电方式之一,是中国实现“碳达峰、碳中和”目标的关键一环。达观智能制造知识图谱致力于将知识图谱技术应用于风电设备领域,助力国家双碳目标的实现。

风力

2020年中国新增风电装机容量达到52GW,在结构类型众多的风机装备中,双馈异步式风力发电机占风电装备市场份额70%以上,其基本结构如下图所示。

风电1

图1 双馈型风力发电机基本结构

风电装备是一个复杂的机电系统,由转子(叶片、轮毂、变桨系统等)、轴承、主轴、齿轮箱、发电机、塔架、偏航系统、传感器等组成。装备长期在阵风等复杂交变载荷作用下全天候运行,恶劣服役环境严重影响了风电装备的运行安全和维护保障。风场大多建设在偏远的地区,近年高速发展的海上风场更是无法按照陆上风场的运行方式进行定时巡检,所以当风机因故障停机时,快速定位

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