1月28日，國家能源集團龍源電力中能公司自主研發(fā)的“發(fā)電機非驅(qū)動端軸承溫度異常”預警模型成功上線。該模型基于“大數(shù)據(jù)+AI深度學習”融合算法，實現(xiàn)了風電機組關(guān)鍵大部件故障預警功能。

由于發(fā)電機軸承長期處于變工況和電磁環(huán)境中，易發(fā)生腐蝕、失效等問題，且故障復雜、停機時間長、維修成本高，造成巨大經(jīng)濟損失。該公司基于風電機組運行數(shù)據(jù)，融合“大數(shù)據(jù)+AI深度學習”算法搭建預警模型，對比實際溫度與健康溫度差異，滿足預警閾值后自動報警。模型上線以來，預警結(jié)果發(fā)現(xiàn)及時、展示直觀、現(xiàn)場應用效果良好，能有效提高風電機組設(shè)備可利用率，避免發(fā)電機故障帶來的經(jīng)濟損失。

該模型實現(xiàn)了發(fā)電機軸承的“預知維護”，做到問題早發(fā)現(xiàn)，計劃早制定，備件早準備，異常早排除，為實現(xiàn)以故障預警分析為抓手的預知維護奠定基礎(chǔ)。