CN111509847A - 一种电网机组状态的智能检测***及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电力监测技术领域，提供一种电网机组状态的智能检测***及方法，其中，一种电网机组状态的智能检测***，包括传感器单元、数据采集分析模块、现场服务器和远程诊断中心，所述传感器单元对机组运行参数进行监测，并将监测信号通过相对独立的信号通道上传至所述数据采集分析模块，数据采集分析模块对机组运行参数进行处理、分析，并经所述现场服务器上传至所述远程诊断中心，所述远程诊断中心对异常检测点进行分析、判断；本发明以远程诊断中心为核心的智能检测***，通过多种传感器组成的传感器单元获取各部分重要运行参数，配合信号算法库和故障判断案例库作为故障诊断的支撑，来监测、识别和判断机组主要部件的潜在故障。

Description

一种电网机组状态的智能检测***及方法
技术领域
本发明涉及电力监测技术领域，具体涉及一种电网机组状态的智能检测***，还涉及一种检测方法。
背景技术
受地理条件及风能资源的限制，风电场般都远离城市和风电公司的总部，而且风电公司下属各风场之间的距离也可能会非常遥远，机组又位于塔顶，对维护维修造成困难(例如人员设备进入等)，目前风电场的维护多采用计划维修与事后维修方式，此种维修很难全面、及时地了解设备运行状况，往往造成维修工作旷日持久，损失重大。
如何有效地对各风力机状态进行监测和分析，使整个风电场安全、可靠、经济地运行就变得至关重要。如何使远离风电场的管理人员和设备维护人员更方便快捷地了解各风场的运行状况，及时提供技术支持，实现风场间的远距离数据通讯，保证多风场的统管理运营及维护，获得专家的在线技术服务和诊断，就成为风电场愈来愈迫切的需求。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的之一是提供一种电网机组状态的智能检测***，能够实现风力发电机组远程在线监测的网络化、智能化监测，本发明的的目的之一是通过以下技术方案实现的：
该种电网机组状态的智能检测***，包括传感器单元、数据采集分析模块、现场服务器和远程诊断中心，所述传感器单元对机组运行参数进行监测，并将监测信号通过相对独立的信号通道上传至所述数据采集分析模块，数据采集分析模块对机组运行参数进行处理、分析，并经所述现场服务器上传至所述远程诊断中心，所述远程诊断中心对异常检测点进行分析、判断。
特别地，所述传感器单元主要包括振动加速度传感器、温度传感器、油液在线监测传感器和应变力传感器，其均根据监测点不同建立有不同的信号通道。
特别地，所述现场服务器用于对所述数据采集分析模块参数设置和监测数据存储，所述远程诊断中心Internet与现场服务器进行实时数据通讯。
特别地，所述远程诊断中心主要包括前置服务器、应用服务器和数据库服务器，所述前置服务器内部设有数据处理模块和诊断分析模块，所述应用服务器主要用于数据、报表的统计和处理，所述数据库服务器内储存有信号算法库和故障判断案例库。
特别地，所述诊断分析模块主要包括过程控制部和故障分析控制部，所述故障分析控制部用于向所述过程控制部发送所需的诊断内容。
本发明的目的之二是通过以下技术方案实现的：
该种电网机组状态的智能检测方法，包括以下操作步骤：通过传感器单元检测并获取所述机组各监测部门的运行状态数据；数据采集分析模块对运行状态数据进行处理、识别，将识别结果经现场服务器上传至前置服务器；故障分析控制部抓取异常检测点，识别故障类型，并根据故障类型配合故障判断案例库生成相对的诊断内容；过程控制部接受所述诊断内容，并根据诊断内容调取对应的信号处理模型和智能模糊判断模型进行推理、分析；获得异常检测点的故障诊断结论。
特别地，所述故障诊断结论可自动生成故障诊断报告，所述故障判断案例库可进行拓展和修正。
特别地，所述诊断内容可由用户指定或故障分析控制部根据故障判断案例库自动生成。
与现有公知技术相比，本发明的具有如下有益效果：
本发明通过以远程诊断中心为核心的智能检测***，通过多种传感器组成的传感器单元获取各部分重要运行参数，配合信号算法库和故障判断案例库作为故障诊断的支撑，来监测、识别和判断机组主要部件的潜在故障，配合现场故障勘查、维修提供强有力的数据支撑和指导，从而有利于及时地消除故障隐患；实现对风力发电机组全方位、远程、科学的管理，使机组的运行状态处于可控和再控的状态，有利于实现风力电场少人、无人值守的智慧型管理模式。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书和前述的权利要求书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：
图1为本发明的智能检测***架构示意图；
图2为本发明的智能检测方法流程示意图。
具体实施方式
以下将参照附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。
如图1所示，本实施例提供了一种电网机组状态的智能检测***，包括传感器单元、数据采集分析模块、现场服务器和远程诊断中心，现场服务器用于对数据采集分析模块参数设置和监测数据存储，远程诊断中心Internet与现场服务器进行实时数据通讯。
传感器单元对机组运行参数进行监测，并将监测信号通过相对独立的信号通道上传至数据采集分析模块，数据采集分析模块对机组运行参数进行处理、分析，并经现场服务器上传至远程诊断中心，远程诊断中心对异常检测点进行分析、判断。
传感器单元主要包括振动加速度传感器、温度传感器、油液在线监测传感器和应变力传感器，其均根据监测点不同建立有不同的信号通道，独立的信号通道便于***检测异常点的产生位置，有利于确定故障位置。
其中，通过振动加速度传感器采用油低频和高频两种，振动信号能够反映机械故障特征，机械状态的变化可以通过振动信号体现出来。可对风机转动组件进行准确的检验和故障诊断，比如转子不平衡、油膜振荡、转轴弯曲等。油液在线监测传感器油液监测技术检测的是设备润滑油和液压油的性能，掌握设备运行中的润滑和零部件的磨损信息。油液监测包括油液品质检查、铁屑检查等。温度传感器温度通常用于电子和电气元件的故障诊断，对风力发电机组而言,发电机、齿轮箱、变频器等设备都需要进行温度监测。
远程诊断中心主要包括前置服务器、应用服务器和数据库服务器，前置服务器内部设有数据处理模块和诊断分析模块，应用服务器主要用于数据、报表的统计和处理；应用服务器还可由于各运行参数的正常拨动范围趋势图的生成、显示，并在超出正常波动范围时发出报警；便于监测人员及时获知。
数据库服务器内储存有信号算法库和故障判断案例库。其中，故障判断案例库的内容主要包括：各部分***的专业知识、故障征兆、故障原因和分析，处理手段、故障分析图谱和故障诊断案列查询等，故障判断案例库可进行拓展和修正。信号算法库主要存储有用于诊断不同信号对象的信号处理模型和智能模糊判断模型
诊断分析模块主要包括过程控制部和故障分析控制部，故障分析控制部用于向过程控制部发送所需的诊断内容。
如图2所示，本实施例还提供了一种电网机组状态的智能检测方法，包括以下操作步骤：
S1:通过传感器单元检测并获取机组各监测部门的运行状态数据。
S2:数据采集分析模块对运行状态数据进行处理、识别，将识别结果经现场服务器上传至前置服务器。
S3:故障分析控制部抓取异常检测点，识别故障类型，并根据故障类型配合故障判断案例库生成相对的诊断内容；其中，诊断内容可由用户指定或故障分析控制部根据故障判断案例库自动生成，外部指定设计大大增加诊断过程运行的稳定性。
S4:过程控制部接受诊断内容，并根据诊断内容调取对应的信号处理模型和智能模糊判断模型进行推理、分析。
S5:获得异常检测点的故障诊断结论；故障诊断结论可自动生成故障诊断报告。
在获得异常点报警的同时，位于诊断中心的监测人员需要跟踪异常点数据的诊断分析，另一方面通知现场维护人员核对并检查各仪器仪表的工作是否正常。
本发明的通过远程诊断中心为核心的智能检测***，通过多种传感器组成的传感器单元获取各部分重要运行参数，配合信号算法库和故障判断案例库作为故障诊断的支撑，来监测、识别和判断机组主要部件的潜在故障，配合现场故障勘查、维修提供强有力的数据支撑和指导，从而有利于及时地消除故障隐患。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行***、装置或设备(如基于计算机的***、包括处理器的***或其他可以从指令执行***、装置或设备取指令并执行指令的***)使用，或结合这些指令执行***、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行***、装置或设备或结合这些指令执行***、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行***执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.一种电网机组状态的智能检测***，其特征在于：所述***包括包括传感器单元、数据采集分析模块、现场服务器和远程诊断中心，所述传感器单元对机组运行参数进行监测，并将监测信号通过相对独立的信号通道上传至所述数据采集分析模块，数据采集分析模块对机组运行参数进行处理、分析，并经所述现场服务器上传至所述远程诊断中心，所述远程诊断中心对异常检测点进行分析、判断。
2.如权利要求1所述的一种电网机组状态的智能检测***，其特征在于：所述传感器单元主要包括振动加速度传感器、温度传感器、油液在线监测传感器和应变力传感器，不同的传感器根据监测点不同建立有不同的信号通道。
3.如权利要求1所述的一种电网机组状态的智能检测***，其特征在于：所述现场服务器用于对所述数据采集分析模块参数设置和监测数据存储，所述远程诊断中心Internet与现场服务器进行实时数据通讯。
4.如权利要求1所述的一种电网机组状态的智能检测***，其特征在于：所述远程诊断中心主要包括前置服务器、应用服务器和数据库服务器，所述前置服务器内部设有数据处理模块和诊断分析模块，所述应用服务器用于数据、报表的统计和处理，所述数据库服务器内储存有信号算法库和故障判断案例库。
5.如权利要求1所述的一种电网机组状态的智能检测***，其特征在于：所述诊断分析模块主要包括过程控制部和故障分析控制部，所述故障分析控制部用于向所述过程控制部发送所需的诊断内容。
6.一种电网机组状态的智能检测方法，其特征在于：所述方法包括以下操作步骤：
步骤S1：通过传感器单元检测并获取所述机组各监测部门的运行状态数据；
步骤S2：数据采集分析模块对运行状态数据进行处理、识别，将识别结果经现场服务器上传至前置服务器；
步骤S3：故障分析控制部抓取异常检测点，识别故障类型，并根据故障类型配合故障判断案例库生成相对的诊断内容；
步骤S4：过程控制部接受所述诊断内容，并根据诊断内容调取对应的信号处理模型和智能模糊判断模型进行推理、分析；
步骤S5：获得异常检测点的故障诊断结论。
7.根据权利要求6所述的一种电网机组状态的智能检测方法，其特征在于，所述故障诊断结论可自动生成故障诊断报告，所述故障判断案例库可进行拓展和修正。
8.根据权利要求6所述的一种电网机组状态的智能检测方法，其特征在于，所述诊断内容通过用户指定或故障分析控制部根据故障判断案例库自动生成。
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