中国海装:用人工智能和大数据为风场插上智慧的“翅膀”
作者:每日风电 2018/12/12 浏览:5024 企业

华龙网12月12日06时讯(首席记者 佘振芳 实习生 冯茴花)一台智能机器人正挥舞着“手臂”,为风电机组的偏航轴承拧紧螺栓;LiGa大数据中心里,遍布大江南北的上百个风电场联结成一张数据的“网”,工程师们足不出户,于千里之外了解风场运行情况……近日,记者走进位于渝北区的中国船舶重工集团海装风电股份有限公司(以下简称中国海装)总装车间,看到了一幅幅智能化、信息化的创新图景。

 

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LiGa大数据中心。中国海装供图 华龙网发

 

人工智能:机器人替代人工拧螺栓 次品率降低9成以上

 

高大明亮的总装车间里,一台智能机器人正在为风电机组的偏航轴承拧紧螺栓。以前,一百多颗螺栓往往需要两个人花上两个多小时才能拧完,而现在,机器人上阵,只需40分钟即可完成。

 

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智能机器人。中国海装供图 华龙网发

 

机器人除了带来生产效率的提升,在工艺上也有着明显优势。以往的装配生产工序中,偏航、变桨轴承装配工序中的螺栓完全由人工进行安装,耗时长、劳动强度大,且还存在力矩不一致、不达标等问题。

 

“这台智能机器人的手臂具备自动识别、智能判断的能力,可以用激光识别、校准每一枚螺栓的位置,而且拧紧每一颗螺栓的力度都有记录可以查询,产品质量得到充分保证,真正实现了全自动、无人化的操作。”中国海装负责人介绍说。

 

目前,中国海装的总装车间已经引入两台智能机器人,均由中船重工自主研发,并于去年11月正式投入使用。投用后,不仅安装时间相比人工节省了2/3,力度也能保持一致,次品率降低了9成以上;此外机器人还能24小时连续工作。而这些,都是人工作业所无法达到的。

 

大数据:对全国风电场在线“会诊” 运维降本增效

 

作为一家军民融合的高新技术企业,中国海装始终将“降本增效”放在提升管理提升服务的首要位置,除了在制造环节投用机器人外,在风场的运维管理方面也下足了功夫。

 

记者在LiGa大数据中心的中央监控室里看到,20多个工程师在此“待命”,当机组报出故障时,相关信息和数据就会呈现在运维专家面前,经过“会诊”,一份专业的故障处理方案便会发回“前线”。

 

LiGa大数据平台就像巨大的神经中枢,全国各地风电场数据持续接入联结成一张数据的“网”,一组组实时运行数据便构成了风场及机组健康状况的“晴雨表”。

 

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风电场运维。中国海装供图 华龙网发

 

“过去,我们需在每个风电场派驻运维专家和运维团队,每个风电场需要4到5个工程师值守,且当出现现场不能解决的故障时,还需将问题通过邮件把故障基本描述、风场的属性等基本信息发回总部,经后台部门收集、汇总、分发、逐级传递,时间长,效率低。自从有了这个大数据中心,通过运维平台,专家们足不出户就能了解各个风电场的实时运行状态,实现故障检修信息平台化,对疑难问题进行在线‘诊断治疗’。”中国海装LiGa大数据中心工程师张传江介绍道。

 

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陆上风电场。中国海装供图 华龙网发

 

以一个5万千瓦的标准风场为例,如今现场仅需1到2个工程师值守;不合格品审理平均时间下降10个小时,效率提升45.76%;同时,对比上线前后3个月运行质量指标,风机平均无故障间隔运行时间(MTBF)提升18%。

 

智慧风场:以大数据中心为“首脑” 提升整体解决方案竞争力 

 

经过多年不断探索,中国海装数字化建设也迎来“开花结果”时。

 

2016年至今,中国海装已建设完成了风电机组管理系统LiGa平台。LiGa远程运维中心、LiGa气候资源平台和预测性维护应用三大核心应用也初具规模。

 

目前,LiGa平台已经接入了30个风场的1000台风机。近3年来存储和处理了来自9大类设备的所有运维相关历史及实时数据约200TB。

 

“无论是采集的风场数据的种类,还是数量和规模,LiGa平台都处于行业领先水平,不仅取代了过去人工现场采集数据的繁重低效高成本的工作模式,更为未来实现远程运维的创新模式打下了坚实的平台技术基础。”中国海装高级大数据专家张方红博士介绍,以大数据中心为“首脑”,还可实现多项运维智能服务。

 

截至目前,LiGa运维平台运行大半年以来,已有近1000台2.0MW风机运行数据接入大数据平台,并形成“故障解决方案库”,包含了故障1000多类,其中疑难故障100余类。

 

“这也是我们海装智慧风场的一部分,目标就是让风场的运维更加智能,风场的管理更加智慧。”中国海装的大数据专家张方红说,风电产业现在已经进入了一个精益求精的时代,指标优、效益好、管理强才是优质风场的标杆。中国海装将依托于大数据平台,展开腾飞的翅膀,计划在未来两年通过实施基海上风电系统智能远程运维试点示范项目,进一步提升风电业务整体解决方案竞争力,实现设备托管型服务的创新模式。

                   
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