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《船舶工程》2021,(Z1)
通过研究海上风电电气设备运行环境分级评价方法,了解海上风电电气设备实际服役环境条件,指导海上风电电气设备设计、选材和运维,保障其长效安全运行的同时,实现制造和运维的降本增效。在线或离线采集温湿度、盐雾、腐蚀性气体、腐蚀速率、振动等电气设备运行环境因素,积累大量现场运行环境数据,并结合环境模拟试验和大数据分析技术,研究电气设备服役环境分级方法。通过对有别于陆上风电的影响海上风电电气设备运行的关键环境因素分级评价,指导海上风电电气设备的精准设计、精准选材和精准运维,有效避免因锈蚀、凝露、异常发热等海上特殊环境因素带来的设备运行风险,实现海上风电生产和运维的降本增效。 相似文献
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预测性维护是降低海上风电机组的运维管理成本,提高风机运行的可靠性,增加风电场整体经济效益的有效手段。文章针对齿轮箱高速轴轴承超温故障,提出了一种基于重构特征和宽度学习的海上风电机组齿轮箱高速轴故障预警算法。以齿轮箱高速轴前端轴承为例,通过对海上某风场的机组进行试验测试,验证算法能有效预测风机的在正常情况下的齿轮箱高速轴前端温度的变化轨迹。通过对重构温度的残差分析,试验的正确率和故障准确率达到了92.59%和80%。研究表明:该算法的测试准确性较好,可发现齿轮箱高速轴的早期阶段的损伤,满足实际的预警需求。 相似文献
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调研国内极具代表性的某“双十”(离岸超过10 km,水深超过10 m)海上风电场运营与维护业务流程,聚焦海上风电运营与维护中突出的掣肘难点,设计并构建海上风电智能运维调度模型,固化模型的输入信息、约束条件和输出信息,编写核心程序函数代码,采用典型的智能寻优算法进行模型求解。将信息化数据与模型算法结合,形成完整的海上风电智能运维调度计算策略,输出短期或长期的兼顾总运维工时最短、船舶行驶路径安全、运维成本最低、发电收益最大且运维人员体验感良好等多因素的作业调度方案,打造海上风电智慧运维平台,推动国内海上风电智能运维调度技术发展。 相似文献
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《中国水运》2020,(3)
目前,海上风电场风电机组安装方式主要有2种:海上分体安装和海上整体安装,目前最为常见的海上风电安装方式是海上分体安装。降低海上风电场施工成本最直接的方法是改进吊装方案及相应设备,以利缩短工期。此外,考虑海上天气导致施工窗口少,应尽可能多地由陆上分担装配任务,海上整体安装应运而生。国华东台四期海上风电项目第16号机位风机安装是国内首例采用海上风电单桩基础风机整体吊装的施工工艺,通过对其海上施工过程的安全管理进行分析,重点从施工安全角度对风机整体安装施工工艺和FIS缓冲体系提出一些看法与建议,希望能给海上风电整体安装施工的安全管理和提高FIS缓冲体系拆装施工安全性的优化设计带来一些借鉴与参考。 相似文献
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由于海上风电机组齿轮箱要长期承受无规律的变向变载荷的风力作用以及强阵风的冲击,为保证风电机组可靠运行,对齿轮箱进口油温进行异常预测。结合风电机组SCADA运行数据提出了一种基于SVM-RFECV算法和BP神经网络的风电机组齿轮箱进口油温异常预测方法。首先完成数据的预处理,然后利用SVM-RFECV算法计算不同变量的重要度,并选择平均交叉验证均方误差的最小变量组成最优特征,最后利用选取的最优特征数据建立的BP神经网络的预测模型,实现对风电机组齿轮箱进口油温异常预警。通过海上某风电场现场实际SCADA数据对模型进行验证,结果表明提出的方法能有效实现对风电机组齿轮箱进口油温异常预测。 相似文献
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齿轮箱是海上风电机组的关键部件,其散热状态直接影响着风电机组的运行状态。为减少因齿轮箱散热异常影响机组运行状态进而造成不必要的发电量损失,提出一种随机森林算法的齿轮箱散热异常状态预测模型。该模型首先基于风电机组运行机理对数据进行预处理以及的样本的标定,然后基于随机森林算法进行模型训练,最终实现风电齿轮箱散热异常状态的预测,通过2个风场现场SCADA数据的试验验证,该预测方法的精度达到97.1%,证明了所提方法能够有效及准确地对海上风电机组齿轮箱的散热状态进行预测。 相似文献
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未来几年,作为我国海上风电机组基础主要形式的单桩基础依然需要依靠稳桩平台进行施工.采用无揽风竖立运输可有效降低稳桩平台海上运输装船和卸船的难度,但这种运输方式对稳桩平台自身结构设计和系固支撑带来较大挑战.文中以广东某海上风电场建设项目为背景,对稳桩平台海上竖立运输过程中的一系列技术问题进行了探讨,包括运输船舶适航性、运... 相似文献