设备管理|风机的日常运行与维护

物联网设备管理三件套:台账、组态与运维闭环落地指南 设备管理是物联网平台的核心基础模块,涵盖台账、组态与运维三大关键能力。设备台账通过规范编码与模型化设计,赋予每台设备唯一身份,并结合硬件指纹实现软件授权绑定,避免因硬件更换或网卡变化导致的授权失效风险。Web组态借助SVG图库与实时数据推送机制,将设备运行状态直观呈现,替代传统组态软件,满足跨平台远程监控需求。运维工单系统通过告警分级、超时升级与备件联动,构建从故障发现到处理归档的完整闭环。三者协同,助力企业从静态设备记录走向全生命周期动态管理,广泛应用于工业物联网、智慧水务、工厂数字化改造等场景。 阅读详情

随着我国“2030碳达峰,2060碳中和”目标的进一步确定,风电行业成为了新能源领域的重点发展对象。 风力发电机是集电气、机械、空气动力学等各学科于一体的综合产品,各部分紧密联系,息息相关。伴随着企业风机种类和数量的不断增加,新机组的不断投运,风机的日常运行维护也越来越重要。

风机的日常运行

不同于其他发电机组,风力发电机组的控制系统是采用工业微处理器进行控制,一般由多个 CPU 并列运行,所以其自身的抗干扰能力较强,通过通信线路与数据平台相连,管理人员可进行远程控制,这大大降低了运行的工作量。所以风机的日常运行工作基本分为远程故障排除、运行数据统计分析及故障原因分析三个方面。

【远程故障排除】

风机的大部分故障其实都可以进行远程复位和自动复位控制。风机的运行和电网质量息息相关,为了进行双向保护,风机设罝了多重保护故障,因此大多数的故障都是可自动复位的。由于风能的不可控制性,所以过风速的极限值、温度的限定值、过负荷等故障也都是可自动复位的。除了自动复位的故障以外,随机控制器误报故障、检测传感器误动作等问题也都是可远程排除的故障。

【运行数据统计分析】

风电场管理的一项重要内容就是对设备在运行中发生的情况进行详细的统计分析。通过运行数据的统计分析,可对运行维护工作进行考核量化,也可对风电场的设计,资源的评估,设备选型提供有效的理论依据。其次,通过对风况数据的统计和分析,可以掌握各型风机随季节变化的出力规律,并以此制定合理的定期维护工作时间表,以减少资源的浪费。

【故障原因分析】

通过对风机各种故障深入的分析,可以减少排除故障的时间或防止多发性故障的发生次数,減少停机时间,提高设备完好率和利用率。

风机的日常维护

风力机组维护的好坏直接影响到发电量的多少和经济效益的高低;风机本身性能的好坏,也要通过维护检修来保持,维护工作及时有效可以发现故障隐患,减少故障的发生,提高风机效率。风机维护大致可分为定期检修和日常排故维护两种。

【风机的定期检修维护】

定期的维护保养可以让设备保持最佳期的状态,并延长风机的使用寿命。定期检修维护工作的主要内容主要有:风机联接件之间的螺栓力矩检查(包括电气连接),各传动部件之间的润滑和各项功能测试等。

【日常排故维护】

风机在运行当中,也会山现一些故障必须到现场去处理,这样我们就可顺便进行一下常规维护。首先要仔细观察风机内的安全平台和梯子是否牢固,有无连接螺栓松动,控制柜内有无糊味,电缆线有无位移等。第二是听一下控制柜里是否有放电的声音,有声音就可能是有接线端松动或接触不良,须仔细检查。第三,清理干净工作现场,并将液压站各元件及管接头擦净,以便于今后观察有无泄漏。

预测性维护

受限于风机本身及安装环境,日常的维护工作往往很难去发现细微的隐患。有没有什么办法能去及时发现风机的潜在问题呢?通过对设备实地考察和模型的构建于研究,PreMaint的设备工程专家们给出了解决方案:

在风机的维护应用场景中,可以利用信号分析可以对设备所有存在的状态问题进行分析。通过在风机设备的关键部位加装信号采集传感器,对设备的温度、振动等情况进行实时的采集。数据传输至PreMaint设备健康管理平台后,系统会对采集到的数据进行分析比对,从而判断设备的运行状况,提早做出维护建议。下面我们以某风力发电厂齿轮箱的检测为例。

我们可以看到:测试时现场风速10m/s左右,齿轮箱测点高频段时域信号存在明显冲击,冲击频率约为高速轴转频的5.63阶;高频段信号频谱中主要特征为5.63阶高速轴转频及其谐频,且存在轻微的调制边带,调制频率与高速轴转频相符;测点信号解调谱中,主要特征为5.63阶高速轴转频及其谐频。

5.63阶高速轴转频与高速轴驱动端外侧球轴承外圈损伤特征频率相符。根据系统监测情况,判断齿轮箱运行过程异常声音源于高速轴驱动端外侧球轴承外圈损伤所致。现场对设备进行了拆解,拆解后发现主齿轮箱高速轴驱动端外侧球轴承外圈碎裂。与系统判断结果一致。

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