风电机组高塔筒长叶片智能监测技术研究与应用

文章针对风电机组高塔筒、长叶片的安全问题,通过分析倒塔、断叶片原因,提出了融合振动、载荷、倾斜及声学的风电机组多状态智能监测方法。将该方法应用于实际风电场,开展了监测数据分析和有效性验证,研究结果和应用效果表明,该方法准确可靠、技术可行。

风电用油劣化原因分析及维护

在风电场的运行与维护过程中,风电用油出现劣化的现象较为频繁,而造成油品劣化的主要原因是维护不到位以及用油不规范,因此需要做好科学用油及科学防护。通过分析风电用油劣化机理,对油品维护提出合理建议,为风电机组的正常运行提供保障。

风电机组智能巡检架构研究

我国大部分风电场处于人迹稀少交通不便的偏远山区、海上小岛及戈壁荒漠等偏远地区,必然会存在现场运维难度大、安全作业风险高、故障发现处理时长等问题。因此,结合人工智能技术打造智慧风电场,实现机组智能巡检、智能分析、远程监控等功能,减少人员工作压力、提升工作效率成为当务之急。重点对风电机组智能巡检架构做了初步研究探讨。

基于激光雷达测量数据的水平轴风力机尾流特性研究

基于2台激光雷达测风数据,对四种典型风况下的单排风力机尾流区水平面流场分布特性、两种典型风速工况下单台风力机来流风特性、尾流区垂直高度平面流场分布特性及其相应影响因素进行了探究,研究结果可为风电场协同控制研究及风能利用率提升提供参考。

基于可视化的风电机组图像识别算法研究

由于大部分风电场选址在偏远地区,传统的巡检、监控方式已经不能满足稳定运行的要求,基于人工智能、可视化研究的无人远程巡检、智能图像识别分析系统得到广泛应用并起到良好效果。重点探讨几种基于可视化的图像识别算法,希望可以对风电运维监控可视化研究人员起到借鉴作用,进而推动风电事业健康长远发展。