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    大數(shù)據(jù)處理技術(shù)在風(fēng)電機組故障診斷及預(yù)警中的應(yīng)用

    2021-10-25 02:43:22馬燕妮
    科技信息·學(xué)術(shù)版 2021年19期
    關(guān)鍵詞:風(fēng)電機組

    摘要:隨著當(dāng)前各個行業(yè)的迅猛發(fā)展,人們對電力能源的需求進(jìn)一步增加,所以風(fēng)電場也隨之在數(shù)量以及規(guī)模上得到擴展。對于風(fēng)電場的日常運轉(zhuǎn),應(yīng)該注重其風(fēng)電機組的故障診斷及預(yù)警情況,以便能夠更好的維護(hù)電力系統(tǒng)的生產(chǎn)以及運營。要想確保風(fēng)電機組故障診斷及預(yù)警當(dāng)中數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性與正確性,這就需要對大數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行正確的應(yīng)用,以便能夠充分獲取風(fēng)電機組運行情況的有效數(shù)據(jù)和信息,從而及時獲取風(fēng)電機組故障診斷及預(yù)警情況,然后對風(fēng)電機組實施有計劃的維護(hù)以及維修。文章對于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)在風(fēng)電機組故障診斷及預(yù)警中的應(yīng)用開展簡單的分析,希望能起到一定的參考作用。

    關(guān)鍵詞:風(fēng)電機組;故障診斷及預(yù)警;大數(shù)據(jù)處理技術(shù)

    大數(shù)據(jù)處理技術(shù)在風(fēng)電機組故障診斷及預(yù)警中的應(yīng)用,能夠有效的降低風(fēng)電機組在運行當(dāng)中發(fā)生故障的頻率,提升維修效率,提高風(fēng)電機組的安全性能,為風(fēng)電機組的發(fā)展打下了堅實的基礎(chǔ)。

    1.大數(shù)據(jù)處理技術(shù)在風(fēng)電機組故障診斷及預(yù)警中的模型設(shè)計

    1.1數(shù)據(jù)的采集與整合

    數(shù)據(jù)的采集與整合過程當(dāng)中的數(shù)據(jù)來源主要是通過三個系統(tǒng),分別是地理信息的相關(guān)系統(tǒng),數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和監(jiān)控的相關(guān)系統(tǒng),以及項目管理相關(guān)的信息系統(tǒng)。此外,還包含有特殊的一些傳感裝置的相關(guān)系統(tǒng)當(dāng)中,所形成的各種運行管理信息和故障信息。開展數(shù)據(jù)的相關(guān)采集與整合,通常使用Sqoop以及其他的大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)相關(guān)連接,從而確保系統(tǒng)當(dāng)中的各個數(shù)據(jù)獨立,然后按照有關(guān)的規(guī)范開展標(biāo)準(zhǔn)化的相應(yīng)處理,從而完成對分布式的有關(guān)數(shù)據(jù)庫與文件系統(tǒng)進(jìn)行充分的整合。

    1.2數(shù)據(jù)的存儲

    數(shù)據(jù)的存儲通常是利用HBase或者是Hive等各種各樣分布式的有關(guān)的數(shù)據(jù)庫開展存儲。通過分布式的相關(guān)文件系統(tǒng),利用其高容錯率以及吞吐量的特點,能夠更好的達(dá)到海量以及多樣化的各種數(shù)據(jù)存儲當(dāng)中的低成本要求,比較適用于storm等的一些數(shù)據(jù)訪問類型的處理形式。一般而言故障診斷及預(yù)警當(dāng)中需要的各類數(shù)據(jù)能夠存儲到HBase當(dāng)中,從而進(jìn)一步提升對于故障分析的能力。

    1.3數(shù)據(jù)計算

    根據(jù)現(xiàn)有的各種分類、預(yù)測以及關(guān)聯(lián)等數(shù)據(jù)挖掘算法庫,利用GIS、PMIS以及SCADA,同時配合各類監(jiān)測系統(tǒng),在以此作為依托,完成對于各種數(shù)據(jù)的有效整合,然后通過大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)故障診斷,并達(dá)到有效的預(yù)警作用。在這個模塊當(dāng)中,一般利用Storm系統(tǒng)的流計算以及MapReduce模型當(dāng)中的批計算等各種不一樣的計算方法進(jìn)行計算,從而更好的滿足各種不同的計算需要。比如,對于那些實時性需求比較高的各種故障診斷方式,例如在線故障診斷可以利用流計算,而離線數(shù)據(jù)的一些處理可以通過批計算進(jìn)行解決。MapReduce模型能夠廣泛運用到各種簡單數(shù)據(jù)的相關(guān)計算當(dāng)中,并通過Spark的有關(guān)計算模式,解決MapReduce模式在進(jìn)行計算過程中出現(xiàn)的各種難題與不足。

    1.4數(shù)據(jù)分析

    這個模塊在基于數(shù)據(jù)計算的前提下,獲取相關(guān)的故障數(shù)據(jù)信息,然后將這些信息存儲到故障知識庫當(dāng)中。利用多種的數(shù)據(jù)挖掘算法,通過挖掘獲取的信息,然后再和故障知識庫當(dāng)中的信息相結(jié)合,在完成風(fēng)電機組設(shè)施在線的相關(guān)故障診斷及預(yù)警,同時還可以取得新類型的故障特征,從而進(jìn)一步優(yōu)化特征曲線,以此在算法庫當(dāng)中進(jìn)一步健全和優(yōu)化新型的設(shè)備故障的相關(guān)專用算法。

    2. 大數(shù)據(jù)處理技術(shù)在風(fēng)電機組故障診斷及預(yù)警中的應(yīng)用分析

    2.1對風(fēng)電機組的維修給出適當(dāng)?shù)姆桨?/p>

    為了確保風(fēng)電機組能夠穩(wěn)定運轉(zhuǎn),就需要定期進(jìn)行風(fēng)電機組的維護(hù)以及檢修,可是由于風(fēng)電機組當(dāng)中的組件較為復(fù)雜,元件以及設(shè)備數(shù)量也比較的多,進(jìn)行人工檢修不但耗時長,而且還不容易查出隱患問題,所以利用大數(shù)據(jù)處理技術(shù),可以方便、高效的掌握風(fēng)電機組各個位置當(dāng)中的真實運行參數(shù),幫助工作人員更好的對設(shè)備真實的運轉(zhuǎn)狀態(tài)開展有效的監(jiān)測,按照監(jiān)測信息開展相應(yīng)的維護(hù)工作,從而有效的防止了故障的發(fā)生。

    2.2為風(fēng)電機組處理故障

    當(dāng)風(fēng)電機組發(fā)生故障以后,怎樣迅速的處理和明確發(fā)生故障的位置以及原因,是工作人員面臨的一個重要問題,而大數(shù)據(jù)處理技術(shù)可以為故障的處理提供很好的便利。第一,大數(shù)據(jù)處理技術(shù)可以有效的對風(fēng)電機組工作的情況開展及時的監(jiān)督與反饋,如果風(fēng)電機組當(dāng)中的運行參數(shù)發(fā)生故障,這時系統(tǒng)就將自動報警,從而引起相關(guān)工作人員的重視,如此就能夠在發(fā)生事故以前及時的通過有效措施,避免將故障擴大。第二,利用大數(shù)據(jù)的合理分析運算,能夠給予工作人員有效的維修建議,對于故障排查以及風(fēng)電機組的正常運轉(zhuǎn)具有十分重要的意義。利用大數(shù)據(jù)處理技術(shù),提高設(shè)備的健康運轉(zhuǎn)情況,提升安全運行水平,降低設(shè)備發(fā)生故障的頻次,從而確保生產(chǎn)工作能夠安全穩(wěn)定的開展。

    結(jié)束語:

    風(fēng)能是一類可再生的清潔型能源,其在經(jīng)濟效益方面有著十分明顯的優(yōu)勢,風(fēng)能是當(dāng)前發(fā)展比較快的一種新型的發(fā)電方式。由于當(dāng)前對于碳減排越來越重視,我們國家的風(fēng)力發(fā)電也得到了迅猛的發(fā)展。同時,由于風(fēng)電機組隨著使用時間的增長,其中各種故障的發(fā)生率也會隨之增加,因此通過大數(shù)據(jù)處理技術(shù)對于風(fēng)電機組運轉(zhuǎn)情況開展監(jiān)測,能夠更好的對風(fēng)電機組開展故障診斷及預(yù)警,以便有計劃的進(jìn)行維護(hù)以及維修。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)在風(fēng)電機組故障診斷及預(yù)警中的應(yīng)用,能夠讓工作人員及時掌握機組運轉(zhuǎn)情況,并且能夠?qū)崿F(xiàn)有針對性的進(jìn)行設(shè)備維護(hù),這對于降低突發(fā)故障以及提升設(shè)備運用率有著非常重要的作用和現(xiàn)實意義。

    參考文獻(xiàn)

    [1]薛禹勝,賴業(yè)寧.大能源思維與大數(shù)據(jù)思維的融合(一)大數(shù)據(jù)與電力大數(shù)據(jù)[J].電力系統(tǒng)自動化,2016,40(1):1-8.

    [2]周國亮,朱永利,王桂蘭,等.實時大數(shù)據(jù)處理技術(shù)在狀態(tài)監(jiān)測領(lǐng)域中的應(yīng)用[J].電工技術(shù)學(xué)報,2014,29(S1):432-437.

    [3]曲朝陽,陳帥,楊帆,等.基于云計算技術(shù)的電力大數(shù)據(jù)預(yù)處理屬性約簡方法[J].電力系統(tǒng)自動化,2014,38(8):67-71.

    [4]錢進(jìn),苗奪謙,張澤華,等.MapReduce框架下并行知識約簡算法模型研究[J].計算機科學(xué)與探索,2013,7(1):35-45.

    作者簡介:馬燕妮(1992.12-)女,漢族,甘肅酒泉人,學(xué)士,助理工程師。

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