我們真的理解風(fēng)電“大數(shù)據(jù)”嗎?
2017年北京風(fēng)能展的主題是數(shù)字化,也有好多業(yè)內(nèi)大咖講了了數(shù)字化、大數(shù)據(jù)將在風(fēng)電發(fā)展中起到至關(guān)重要的作用,更有專家認(rèn)為這將決定風(fēng)電
2017年北京風(fēng)能展的主題是“數(shù)字化”,也有好多業(yè)內(nèi)大咖講了了數(shù)字化、大數(shù)據(jù)將在風(fēng)電發(fā)展中起到至關(guān)重要的作用,更有專家認(rèn)為這將決定風(fēng)電下一個十年。其實(shí),數(shù)字化、大數(shù)據(jù)等正在將人類工業(yè)向4.0時代迅猛推進(jìn),風(fēng)電行業(yè)也只是其中的一支而已。從風(fēng)電設(shè)備的角度看,未來十年,材料科學(xué)、控制技術(shù)、系統(tǒng)集成、葉片新工藝等方面的創(chuàng)新也被寄予厚望。
近年來,很多整機(jī)企業(yè)以及業(yè)主都建立集控中心或者數(shù)據(jù)中心,將多個風(fēng)電場的核心數(shù)據(jù)集中于此,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的匯聚和生產(chǎn)的集約化管理,期望能實(shí)現(xiàn)對機(jī)組的智能診斷與預(yù)測運(yùn)維。然而實(shí)際實(shí)施效果其實(shí)還沒有達(dá)到所期待的“大數(shù)據(jù)”能發(fā)揮的作用,大部分業(yè)主集控中心在機(jī)組故障預(yù)測與診斷、預(yù)測性運(yùn)維的實(shí)現(xiàn)上并不理想。
而從事運(yùn)維中心搭建的多是IT及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域非常知名的大公司,在大數(shù)據(jù)挖掘算法及應(yīng)用方面也都經(jīng)驗(yàn)豐富。筆者認(rèn)為,主要原因歸結(jié)于,整個過程重點(diǎn)停留在大數(shù)據(jù)的各種算法、處理技巧、理論分析上,停留在完美的頂層設(shè)計上,而恰恰缺乏對底層落地環(huán)節(jié)的重視、缺乏關(guān)鍵部件及子系統(tǒng)診斷預(yù)警模型核心技術(shù)。
明陽張啟應(yīng)在接受風(fēng)能雜志采訪時對大數(shù)據(jù)、數(shù)字化這樣理解:“數(shù)字化是未來的發(fā)展趨勢之一,但它的關(guān)鍵在于誰能夠真正理解并運(yùn)用好它”。筆者比較認(rèn)同他的看法。大數(shù)據(jù)只是一個手段、工具,而真正決定能否更好的利用好這些數(shù)據(jù)的是背后的人。要做好風(fēng)電機(jī)組的健康診斷及機(jī)組評價需要專業(yè)的懂機(jī)組的人。
眾所周知,在高校里傳統(tǒng)的機(jī)械故障診斷是一個學(xué)科,無數(shù)碩士博士畢業(yè)于此專業(yè),針對機(jī)械設(shè)備典型故障的機(jī)理進(jìn)行理論、試驗(yàn)研究,比如我的好多同門師兄弟研究生期間都是做這方面工作的,比如研究轉(zhuǎn)子軸裂紋、軸承點(diǎn)蝕、設(shè)備不平衡等故障建模、試驗(yàn)、診斷分析方法等,當(dāng)然大數(shù)據(jù)分析方法也是經(jīng)常被應(yīng)用的手段,但這需要機(jī)械故障診斷領(lǐng)域?qū)I(yè)的人員去完成這樣的工作,而不是單純大數(shù)據(jù)分析方面的專家。下面這張圖從一個朋友的微信朋友圈借鑒過來的,無論哪個角度看到的都是數(shù)據(jù)的“真相”,但是卻只有懂的人能看清“真相”的前提和本質(zhì)。
比如在醫(yī)學(xué)方面,僅僅依靠大數(shù)據(jù)方面的專家就可以通過數(shù)據(jù)挖掘等手段來診斷病人,就可以替代醫(yī)生嗎?從現(xiàn)在技術(shù)情況看還不具備這個能力,至少有眾多的疑難雜癥需要醫(yī)生的參與。當(dāng)然,如果是醫(yī)學(xué)專家+大數(shù)據(jù)分析來診斷病人,可能就更靠譜些。而我們風(fēng)電領(lǐng)域恰恰也需要既懂機(jī)組運(yùn)行原理又懂故障診斷的“專家”來攻關(guān)目前不能閉環(huán)的問題,從而真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。
下圖是某齒輪箱油池溫度與濾芯前壓力的運(yùn)行關(guān)系示意圖,圖中的顏色深淺代表潤滑分配器出口的油溫。如何從中挖掘出有用的信息,來評價齒輪箱運(yùn)行特性、指導(dǎo)齒輪箱運(yùn)維工作,需要對齒輪箱運(yùn)行及控制特性熟悉的工程師或?qū)<遥瑫r可借助包括大數(shù)據(jù)挖掘在內(nèi)的分析手段來得以實(shí)現(xiàn)。比如至少我們可以從中了解到齒輪箱冷卻特性、控制邏輯、啟動特性、濾芯堵塞狀態(tài)等信息,同時借助大數(shù)據(jù)分析可以判斷機(jī)組在不同季節(jié)、不同工況下齒輪箱及輔助系統(tǒng)運(yùn)行特性,分析濾芯堵塞狀態(tài)變化并從而用于診斷運(yùn)行異常。
目前大量存量機(jī)組的運(yùn)行狀況并不樂觀,很多機(jī)組的性能甚至都沒有達(dá)到設(shè)計的基本要求;運(yùn)行狀況惡劣,損耗著未來的壽命;相反也有些機(jī)組由于近年來風(fēng)機(jī)技術(shù)進(jìn)步、機(jī)組選型等原因壽命損耗很小,有很大的技改經(jīng)濟(jì)性。如何優(yōu)化存量資產(chǎn),提升存量資產(chǎn)價值,保障存量機(jī)組安全是業(yè)主應(yīng)更加關(guān)注的事情。在目前的技術(shù)條件下,在集控系統(tǒng)或平臺等“頂層設(shè)計”的基礎(chǔ)上,需要更加了解機(jī)組及子系統(tǒng)的物理邏輯、運(yùn)行特性,需要傳統(tǒng)故障診斷技術(shù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的更好結(jié)合,才能真正的落地。
責(zé)任編輯:lixin
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