在中國(guó)，風(fēng)電是構(gòu)建新型電力系統(tǒng)的主體能源，是支持電力系統(tǒng)脫碳，進(jìn)而推動(dòng)能源系統(tǒng)和全社會(huì)實(shí)現(xiàn)碳中和的主力軍。截止24年2月底，全國(guó)風(fēng)電裝機(jī)容量約4.5億千瓦，同比增長(zhǎng)21.3%，裝機(jī)規(guī)模繼續(xù)加強(qiáng)。

隨著風(fēng)電行業(yè)步入“數(shù)字化時(shí)代”，風(fēng)電機(jī)組的全生命周期管理面臨新的挑戰(zhàn)。風(fēng)電機(jī)組屬于重型發(fā)電設(shè)備，整個(gè)設(shè)備通常高達(dá)百米以上，重量約為數(shù)百噸，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，使得安裝調(diào)試成本高昂。在投入使用后，隨著運(yùn)行年限的增加，維護(hù)需求和成本亦隨之增長(zhǎng)，尤其在機(jī)組壽命的中后期，老化與損壞問(wèn)題更為突出，需要大量時(shí)間進(jìn)行維護(hù)或更換。而葉片作為大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中獲取風(fēng)能的關(guān)鍵部件，造價(jià)約占整機(jī)的20%左右；且葉片長(zhǎng)期運(yùn)行在嚴(yán)酷的自然環(huán)境中，極易發(fā)生各種安全隱患，威脅整機(jī)的安全，在機(jī)組總故障中的比例高達(dá)34%。不僅給機(jī)組運(yùn)行帶來(lái)了潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)，也會(huì)給風(fēng)電企業(yè)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)上的巨大損失。

聽(tīng)風(fēng)者”崛起，聲學(xué)技術(shù)成為葉片的24小時(shí)監(jiān)護(hù)儀

聲學(xué)檢測(cè)無(wú)需接觸葉片，只需在塔筒、機(jī)艙或地面部署傳感器陣列，即可在強(qiáng)噪聲背景下捕捉異常信號(hào)。其技術(shù)路線百花齊放，但核心邏輯一致：“聽(tīng)聲辨病”。

落地之戰(zhàn)，聲波監(jiān)測(cè)的工業(yè)實(shí)踐

技術(shù)突破正快速轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。三峽珠江發(fā)電的利用非接觸式聲學(xué)傳感器陣列捕捉葉片轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)的微弱氣流擾動(dòng)音波，通過(guò)動(dòng)態(tài)濾波與深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)。其“云邊協(xié)同”架構(gòu)將部分計(jì)算任務(wù)下沉至傳感器終端，大幅提升響應(yīng)速度。

世邦AI驅(qū)動(dòng)的“聲學(xué)特征解碼”

智能環(huán)境降噪

風(fēng)機(jī)葉片運(yùn)行在野外環(huán)境中，由于葉片早期故障的能量表現(xiàn)相對(duì)微弱，容易被這些背景噪聲所掩蓋。因此，在提取特征之前，世邦葉片預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)對(duì)采集的聲信號(hào)進(jìn)行適當(dāng)?shù)念A(yù)處理（支持30級(jí)自適應(yīng)降噪），以提高信號(hào)的信噪比，從而確保后續(xù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性。

葉片聲學(xué)模型

健康葉片在正常工作狀態(tài)下，拾音器采集到的聲信號(hào)主要為葉輪掃風(fēng)聲。相比于正常工作狀態(tài)，故障葉片運(yùn)行時(shí)聲信號(hào)的頻譜會(huì)發(fā)生周期性變化。世邦采用自主研發(fā)的異常聲算法模型，包含風(fēng)機(jī)葉片穿孔、開(kāi)裂、損壞、雷擊損壞、斷裂等異常聲音模型，有效識(shí)別葉片運(yùn)行異常。應(yīng)用于葉片進(jìn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，進(jìn)一步提高機(jī)組的可靠性、安全性和有效性。

智能化運(yùn)維管理

系統(tǒng)通過(guò)采集和分析葉片音頻數(shù)據(jù)，利用模型分析和學(xué)習(xí)技術(shù)，快速識(shí)別葉片異常聲，減少人工干預(yù)的時(shí)間和錯(cuò)誤。能夠?qū)崟r(shí)把握葉片運(yùn)行狀態(tài)、健康狀況等關(guān)鍵信息，在故障發(fā)生之前采取預(yù)防措施，減少葉片故障對(duì)業(yè)務(wù)的影響。