风力涡轮机预测性维护

不可否认，可再生能源是未来的趋势。根据国际能源署的数据，到2024年，可再生能源将占全球能源的30%。就此而言，风力涡轮机将在其中扮演重要角色。那些由现场技术人员监控风力涡轮机的日子已经一去不复返了。然而，风能生产商必须解决许多性能问题，以使风能生产更具可扩展性和成本效益。这就是为什么许多风能生产商开始依赖预测性维护的原因。专家认为，1250亿美元的风力涡轮机市场预计到2028年将达到2720亿美元。根据Navigant Research的数据，全球风能收入从2016年的223亿美元增加到2017年的378亿美元。2017年总装机风电容量为4.2吉瓦。Navigant Research还指出，预计到2022年，发电容量将增加66%，达到5.9吉瓦。此外，风力涡轮机的使用寿命很长。Navigant Research表示，风力涡轮机的寿命可以在20到40年之间，取决于类型。然而，如果没有预测性维护计划，它们的性能和寿命可能会下降。

 

如果没有预测性维护计划，风力涡轮机的性能和寿命可能会下降。

 

什么是预测性维护？

预测性维护涉及开发和实施方法来识别任何重复出现的系统故障，并通过早期警告信号减少故障成本。通过结合机器学习算法和历史数据分析，预测性维护还能使风电场减少故障成本，并通过使风电场更可靠和高效地运行为客户提供无价的价值。风力涡轮机可能需要频繁的维护，因此，预测性维护在这里发挥作用。

风力涡轮机预测性维护

由于风力涡轮发电机的高度自动化设计和维护设施，主动维护方法并不总是可行。然而，风力发电运营商可以依靠预测性维护来避免大量停机时间并降低运营成本。预测性维护是风力涡轮机推荐的行动方案，它涉及收集系统的实时性能数据，提供有关设备健康状况的信息。基于人工智能的预测分析解决方案可以帮助大规模分析实时运营数据，识别任何性能不佳情况，并使用机器学习识别故障。

 

 

风力涡轮机预测性维护的益处

预测性维护被广泛认为是风力涡轮机正常运行时间和成功的关键组成部分。随着风力涡轮机组件故障成本多年来的下降，系统可用性必须始终被监控和管理。此外，风电场现在产生的电力超过了它们能处理的量，需要额外的发电机。对于希望避免容量限制的风力发电运营商来说，需要预测性维护解决方案来检测和警告计划内的维护需求。最后，由于过去十年风力发电的指数级增长，风力涡轮机的成本也有所下降。

Artesis e-PCM

e-PCM监控发电机及其原动机的状况，有效地利用发电机本身作为一个复杂的传感器。它使用先进的NASA开发技术，提供自动设置和故障诊断，几乎不需要用户干预。它比传统系统更简单易用，更具成本效益。e-PCM适用于广泛的设备，包括涡轮交流发电机、柴油发电机和风力涡轮机，对于位于难以接近或危险环境中的设备特别有价值。

 

 

e-PCM是一种风力涡轮机和发电机状态监测系统，提供独特的解决方案，可以保护设备免受电气和机械故障的影响。

 

结论

风力涡轮机维护计划改进的重点领域包括电子元件性能监测、实时性能监测、可靠性预测、产量预测和停机监测。预测性维护被认为是解决风力涡轮机许多问题的最佳方案之一。最重要的是，风力涡轮机不能再忽视基于人工智能的预测性维护解决方案的重要性。很明显，在未来十年内，持续投资软件、嵌入式系统和可靠的性能监测将是避免重大维护费用的关键。如果您对风力涡轮机的预测性维护有任何疑问，请随时与我们联系。