文献类型：期刊文章

作　　者：赵晓明[1] 孙希德[1]

ZHAO Xiaoming;SUN Xide(Jilin Electric Power Co. ,Ltd. ,Changchun 130022 Jilin,China)

机构地区：[1]吉林电力股份有限公司

出　　处：《电力大数据》

年　　份：2019

卷　　号：22

期　　号：4

起止页码：22-29

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：文章通过风电设备远程监测与故障诊断平台建设实践,从系统功能、平台建设、故障分析等层面,论述了如何基于大数据实现对风机故障预诊断,提升风力发电机组监控与管理水平。通过对机组运行状态的实时在线监测,利用系统内智能数据报警策略准确筛选机组异常,借助于人工智能分析诊断系统和远程专家的综合分析评价,滚动预测故障未来的发展趋势,帮助用户优化风机维护检修工作,减少停机损失,降低维护成本,提高风机利用率。在集控中心预检测平台建立大数据存储、处理、分析、诊断服务器,收集风场各项数据后与专业厂家存储的数据资源整合,建立各种类型风机故障模型,集控中心培训诊断分析师可通过对比找出故障曲线特点和规律,对实时数据经诊断分析后提出整改措施,提前预防风机故障的扩大,开发相关监视及报警系统,联合风机传统监控系统提高监控中心的设备管理能力。

关 键 词：发电 生产管控  信息化 建设  

分 类 号：C39[社会学类]