数字孪生（Digital Twin）凭借虚实交互、可视化数据带来的智能决策，正在应用于城市中的各个场景，成为产业创新、商业增值的新动力。

本篇通过广州创友完成的智能风机案例，与你一起分享数字孪生在风力发电场景创造的价值。

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项目背景

在国家“双碳”政策的驱动下，通过风力发电等实现节能减排越来越受到重视。作为全球最大的风电市场，中国风电行业蓬勃发展的同时，也面临着一系列挑战，运维费用成本控制、因设备故障导致的发电效率等成为限制风电行业发展的核心因素。

通过数字孪生、大数据等技术赋能风电行业智能管控，成为全新突破口。

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客户痛点

设备运维成本不可控

在风机运营成本中，维修成本占比超25%。特别是海上风机，维修成本达到一半以上，远远超过机组设备本身。

设备故障影响发电效率

风力发电本就受天气影响，若设备出现故障不能及时工作，将大大影响发电效率。

风机核心部件故障难预测

风机故障往往来自于机身内部的核心部件，传统人工方式检测效率低且成本高，难以精准预测。

风机健康数据无法掌控

面对风机分布广、核心部件复杂、子系统多的情况，传统方式较难掌握全部风机的健康状态，增加运维负担。

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解决方案

顶层架构设计

通过数据采集和可视化分析，覆盖核心部件、子系统、健康状态、预测诊断等环节，建立以数据为依据的智能运维模式，降低风电成本。

风机核心部件动态监测

对风机叶片、塔筒等核心部件完成动态监测，辅助优化风机运维策略，降低运维成本，提升发电效率。

风机健康状态预测诊断

基于硬件传感器结合内置的智能算法，实现设备故障预警、故障识别等目的，建立提前感知判断的设备管理体系。

提升风机发电效率

打造雷达测风智能分析系统，提升机组发电量，降低机组荷载，在应对极限风况下让机组运行更平稳。

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项目设计

• 可视化管控

结合真实世界建立三维数字模型，直观、可视化呈现风机运行状态。

• 雷达测风

雷达智能测风，扫描锥角灵活调控，适配任意机型、任意叶片长度，可测量叶片最大载荷风速。

• 核心部件监测-塔筒

基于传感器对机舱前后位移、塔底弯距动态监测分析，快速掌握核心部件的健康状态。

• 核心部件监测-叶片

以叶片外表噪声、叶片外表缺陷等维度，建立数据监测、异常告警机制，智能锁定故障位置。

• 设备异常告警

实时检测风机设备健康状态，对异常部位进行告警和记录，并智能分析可行性建议，减少运维成本。

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项目展示

在项目制作过程中，我们深入风力发电行业，分析海上风机和陆上风机的差异性，用于数字模型搭建及雷达测风模型测算。

雷达测风 

塔筒监测 

塔基监测 

叶片噪音监测 

叶片故障排查 

风机环境监测

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项目总结

因风机设备质保、补贴降低、竞价上网等因素，风电行业遭受影响，如何在平价竞争中获得优势，保持利润增长，其中的关键，在于成本控制。

通过降低设备运维成本既降低成本，又提升了发电效率，可谓双赢。在本项目中，广州创友基于数字孪生、智能监测、大数据等技术手段，实现风机的远程监测和可视化管控，助力风电行业数字化转型。

文章来源于互联网:智能风机案例丨数字孪生助力风机精准管控