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    1. 背景介紹

       

       

      我國風電快速發展,風機數量急劇增加,如何提高風機的利用率,降低設備故障發生率和故障時間,同時避免設備的突發故障,已經成為風電場日常運維的主要目標。

       

      風機健康管理、故障預警必須在傳統制造工藝過關的基礎上,充分融合物聯網、邊緣計算、專家系統、大數據分析、云計算等新一代信息技術,最終實現遠程風機的后臺監控和全生命周期管理,確保風機運行狀態最優化。

      故障難以早起發現

      單一的檢修手段

       

      設備內部進一步損害

       

      事故的發生

      生命安全受到威脅

      嚴重經濟損失

       

      解決方案

       

       

      JERY吉睿智控智能型風機綜合故障預警系統通過建立風機葉輪聲光、風機載荷、塔筒振動、基礎、風電場噪聲監測模塊,開發相應的數值計算模型、故障診斷和預警模型。通過數據融合邊緣控制器,將數據進行匯集,實現本地邊緣計算應用。結合云邊協同的應用,搭建風機故障預警云平臺,實現對風機葉輪、塔筒和基礎的振動、沉降、聲光、齒輪箱油液、載荷一體化在線監測和數據分析。

       

      有效發現故障隱患,研判引起葉片噪聲、塔筒振動及基礎隱患的原因,評價其疲勞壽命和安全性。為風機控制策略優化提供載荷依據,驗證優化控制效果。為風電場開展在役風力發電機組健康評估,對故障分析、安全預警提供技術支持,實現智慧運維,提高經濟效益。

       

      不能及時維修保養

      維保方式過死

      無法實現預防性維護

       

      不可預見的停機

      嚴重影響風機發電量

      備件以及維修的花銷

      整體框架圖

       

       

       

       

      建設目標

       

       

      利用先進測量和傳感設備,結合“大云物移智”等信通技術,對風機關鍵部件或系統進行全方位感知,通過多維數據融合建模分析,實現風機故障預警與運行狀態評估,完成風機全生命周期管理。通過故障預警、壽命監測和計劃運維,實現機組的壽命調度和管理,在確保風機可靠性和關鍵部件壽命安全的情況下,再次充分挖掘機組自身發電性能的潛力,為風電場資產增值提供強力支撐,保障風電場全生命周期的經濟效益最優。

       

      基于數據融合邊緣控制器的各項優勢,并結合專家模型、故障預警、邊緣計算、云服務、無線組網等綜合技術能力,吉睿智控風機故障預警系統實現了對風機的全生命周期管理,為集團級、區域級、場站級提供了一體化管控服務體系。從而提高了風機基于時間的可利用率,降低設備故障發生率和故障時間,提高風電場發電量,降本增效,實現“無人值守、無人值班”的目的。保障了風場高效運營、故障預警、資產有效管理,為建立統一數據融合、數據中心服務體系,實現電力生產、資產管理、科學檢修、優化生產過程、大部件評估等平臺功能提供有效技術支撐。

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