摘要：文章通过风电设备远程监测与故障诊断平台建设实践，从系统功能、平台建设、故障分析等层面，论述了如何基于大数据实现对风机故障预诊断，提升风力发电机组监控与管理水平。通过对机组运行状态的实时在线监测，利用系统内智能数据报警策略准确筛选机组异常，借助于人工智能分析诊断系统和远程专家的综合分析评价，滚动预测故障未来的发展趋势，帮助用户优化风机维护检修工作，减少停机损失，降低维护成本，提高风机利用率。在集控中心预检测平台建立大数据存储、处理、分析、诊断服务器，收集风场各项数据后与专业厂家存储的数据资源整合，建立各种类型风机故障模型，集控中心培训诊断分析师可通过对比找出故障曲线特点和规律，对实时数据经诊断分析后提出整改措施，提前预防风机故障的扩大，开发相关监视及报警系统，联合风机传统监控系统提高监控中心的设备管理能力。
关键词：发电；生产管控；信息化；建设
受环保政策性及发电运营成本控制压力影响，风电装机持续增加，2017年全国新增并网风电装机1 503万千瓦，累计并网装机容量达到1.64亿千瓦，风力发电量完成3 057亿千瓦时，同比增长26.3%，风电平均利用小时数为1 948小时，同比增加203小时，三北地区限电弃风率大幅降低，风电机组发电量增速明显。
大学英语教学中的翻转课堂需要融入思维导图的教学模式来增强学生的学习记忆能力和阅读思考能力以及进行思维形象化表达的能力，并且在具体的课堂教学和学生内容分享的过程中一方面要培养学生的独立自主学习意识，另一方面需要学生时刻明确自身在大学课堂中的角色和接受高等教育本质目的，需要拂去学习过程中部分浮躁心和功利心来进行知识本身的探索。
风力发电目前面临最主要的问题是相对较高的运行和维护成本压力，主要是因为风电机组本身是一种可靠性低、相对复杂的机械设备，而且往往安装在偏远地区和高空，造成检查维护不方便，另一方面风电场内配备的技术人员少，专业能力低等因素，则会造成对风机故障预诊断能力较低。因故障、报警等引起频繁的停机导致一旦发生故障，其维修成本将远远高于其他的地面设备。目前部分风场风机主传动轴系故障频发，引发的齿轮箱、发电机、主轴承等故障现象迅速增长，而该类故障处理难度大、费用高、周期长、影响大的特点困扰着风电场的安全生产。因此亟需通过提升风力发电机组监控与管理水平，降低设备运维成本，提升企业安全生产效率[1-3]。
1 研究背景
在风机状态监测领域，国外市场开展的较早，主要从事风机状态监测的有“况得时、SKF、阿尔斯通”等企业。虽然我国风电装机容量近年来在市场规模和产业规模都排在世界前列，但缺乏对风机状态监测的核心技术和有效措施，国内从事状态监测的企业均处于起步和研发阶段，从2007年部分风机生产厂家开始关注风电产业的发展，深入风场一线细致调研，投入大量的人力、物力研发在线监测系统。但一是因为风电产业发展迅猛，各风机制造商都把精力放在扩大生产产能上；二是行业重点是加大研发MW级大机组的投入，以紧跟国际风机制造潮流，因此忽略了对机组运行状态的监测问题[4-5]。近两年来，随着风机运行故障和事故的不断出现给企业带来的损失，以及MW级的大机组产品的成功研发和下线，各大厂商才逐步意识到对风力风电机实施状态监测的重要性。
以往，国内风机故障诊断研究主要存在两方面难题，一是基础数据缺乏，国外机组状态监测及故障诊断系统借助公司多年来的经验[6]，都拥有丰富的数据库，如SKF的轴承知识库、本特利的轴承专家数据库等，为故障的诊断提供了丰富的数据支持，而国内系统对历史数据的积累和重用率低[7]。二是信息综合利用率低，前面列举的几个典型的国外状态监测系统，在进行状态评估和故障诊断时，除了利用各类信号外，还充分利用其他工况状态信号，通过比较相同工况下的各项特征来获得更准确的评估结果，而目前国内系统大部分仅采用单一信号作为诊断依据，对机组这种多变工况的设备适用性差[8]；系统智能化程度不高，一般仅有部分超阈值报警，但报警值需要人为设定，误报率非常高。
众所周知，氮是植物养分中重要营养元素之一，它是氨基酸、蛋白质的重要成分，也是核酸、核蛋白、叶绿素以及许多酶、激素的组成成分。据艾力素中国区技术应用首席专家马高升介绍，在植物生长期间，供应适当的氮素能促进植株的生长发育，并且能够提高作物产量。然而，如果整个生长季中过多供应氮素，又会造成作物贪青晚熟、易倒伏、旺长等问题。所以，一款既可以保障作物营养，又可以避免过多施肥的产品，对于农民来说尤其重要。
近年来，大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的迅猛发展，必然推动风电设备远程监障诊断技术进步[9]。风电机组通过对机组运行状态的实时在线监测，利用系统内智能数据报警策略准确筛选机组异常，借助于人工智能分析诊断系统和远程专家的综合分析评价，滚动预测故障未来的发展趋势，帮助用户优化风机维护检修工作，减少停机损失，降低维护成本，提高风机利用率[10-13]。
目前各发电集团基本已完成风电集控中心建设，风电运行数据大部分汇聚到集控中心，同时完善风场设施从而增加部分诊断必须采集的数据，收集各项相关的海量数据，在集控中心预检测平台建立大数据存储、处理、分析、诊断服务器，收集风场各项数据后与专业厂家存储的数据资源整合，建立各种类型风机故障模型，集控中心培训诊断分析师可通过对比找出故障曲线特点和规律，对实时数据经诊断分析后提出整改措施，提前预防风机故障的扩大，开发相关监视及报警系统，联合风机传统监控系统提高监控中心的设备管理能力[14-17]。
冬天，感冒几乎是宝宝们最常得的疾病了。感冒的症状一般有流涕、咳嗽、发烧、喉咙疼等，爸爸妈妈对症做好家庭护理很重要。另外，如果病情较重，需要就医用药，爸爸妈妈也需要知道一些用药误区，以减轻对宝宝的伤害。
2 研究内容
系统充分利用大数据挖掘技术，建立风电机组设备状态在线监测预警数据平台；利用风场海量的历史数据找出设备运行规律，建立风场典型设备的过程模型；利用风场设备已有故障记录，分析故障过程参数变化，建立设备故障知识库；运用智能诊断方法，找出设备潜在故障。实现设备故障预警信息的统计和发布，指导检修人员制定合理的维护计划，建立对标分析体系，促使风电电企业不断超越自己，超越标杆，追求卓越。
2.1 研究的关键和难点：
(3)可操作性。先进且易于使用的图形人机界面功能，提供信息共享与交流、信息资源查询与检索等有效工具。
(2)模型建立初期，可能出现由于数据量不足引发的误报警问题。根据运行数据不断优化设备动态模型，使监测模型趋于完善；
(3)基于现有的模式识别技术，探索准确判断设备当前运行状态的方法；
(4)大数据本身具有不精确性，可能存在一些误报警问题，研究如何有效解决误报警现象，使系统能够实现精确早期预警；
(5)风场本身具有大量的故障记录及数据，分析现有信息，研究如何建立有关设备的故障知识库，初步实现故障自诊断功能。
炫富这事儿，古往今来都有，不论在什么时候，只有面对着物质与精神双重贫瘠的对象，炫富者才能让对方羡慕，而不是发笑。想起一个故事，上世纪80年代以前，某地农村有位老乡进城买了一块手表，镶了一颗金牙，中午回村后绞尽脑汁想要显摆，于是问村民：“同志们，现在几点啦？”不等对方回答，就敲敲自己的手表，说：“12点半了！”然后指指自己的牙齿：“该吃饭了呀！”
2.2 研究内容
2.2.1 系统设计原则
(1)先进性、成熟性和实用性。根据工艺特点，采用当今成熟并具有良好发展前景的新技术，使各子系统在较长的生命周期内，保持技术先进和安全稳定。设计既能满足风场的需要，又能适应未来的发展需求。
(2)可靠性。高效稳定的设备在线监测及故障预警平台，能提供全年365天、全天24小时的连续运行。
(1)根据生产实践，优化基于大数据分析的置信度逼近理论，使理论与实践能够紧密结合；
(4)高效率性。关注各子系统及相关系统的信息共享，提高系统的整体运行效率。
2型糖尿病是临床常见的内分泌系统疾病之一，很多患者在患病后期会出现不同程度的血脂异常，有可能进展为高脂血症，这将大大增加心脑血管疾病的发生风险[1-2]，进而影响到患者的预后。因而，给予患者及时有效的对症治疗，至关重要。但不同药物配伍实施治疗，取得的临床疗效明显不同。目前，临床常采用的降脂药物包括辛伐他汀片、阿托伐他汀钙片，对于2型糖尿病合并高脂血症患者开展治疗，相关报道少见。此次研究探讨了辛伐他汀片与阿托伐他汀钙片在2型糖尿病合并高脂血症患者中的降脂疗效，发现阿托伐他汀钙片对2型糖尿病合并高脂血症患者的降脂效果更为显著，现报道如下。
(5)实时性。系统反应快速，充分满足风场对实时性的需求。
(6)完整性。设计将通过良好的集成和完善的配置，提供系统整体运作层面的信息和功能的完整性。
(7)安全性。通过在系统部署相关的安全措施、以有效地确保系统各个层次安全。
(8)可维护性。从应用系统的规划设计和应用软件系统的开发等方面通盘考虑通用性、开放性，在系统局部发生故障时，运行维护人员能尽快发现并能及时处理，避免故障扩大并快速恢复正常运行。
(5)报表平台。报表系统结构清晰、功能丰富、管理方便，并且很好的控制了用户的权限。
(1)预警监测。利用二维或者三维仿真技术，建立风场关键设备工艺流程图。当设备发生故障预警时，设备会变色闪烁，具体颜色可由用户自定义。当设备发出预警信息时，用户点击该设备，即可打开设备健康度评估界面，该界面包括设备健康状态偏离度的评估曲线、设备各测点实际值预测值曲线等，经过对比分析可发现设备的实时状态是否存在故障隐患。
(2)报警管理。该界面展示设备的报警历史信息，包括报警次数、报警起止时间、超限范围、是否处理、处理结果等信息。
(3)故障记录查询与统计。显示接入设备的历史故障记录及故障的处理情况等。用户可定义设备、专业、时间以及模糊查询的方式查询故障记录。针对单个设备，系统可统计每种故障发生的次数及概率。
(4)辅助决策。根据历史故障的统计及预警监测的结果，指导设备检修计划的安排，并与设备厂商相对应，指导后续设备选型及改造。
(5)关键指标查询。主要是为了方便风场相关工作人员查询设备关键参数而设计。风场工作人员遇到设备问题时，习惯查询设备的关键参数趋势变化。系统可自动记录工作人员的查询情况并保存在查询记录中，方面工作人员查看相关参数。
(6)诊断报告。用于编制诊断报告并发送给设备负责人。同时，用户可使用该模块查询设备历史诊断报告。
(4)故障知识库平台。系统提供故障知识库平台。工作人员既可将已有设备故障表征录入该平台，也可增加新设备的故障表征。提供故障知识库平台后，故障知识库的维护更加方便。
设备投产前情况：设备投产的制造和出厂试验情况，试运情况，试运过程中出现的主要设备缺陷及缺陷消除情况等。
设备规范表：设备规范表主要填写主要设备的设备名称、型号、制造厂家、出厂编号、制造日期、投产日期、安装单位、安装地点、设备(KKS)编码、技术参数等内容。
本文以桂林医学院(以下简称桂医)为例检索中国知网中文期刊数据库收录的桂林医学院2007～2016年发表的科技期刊论文为数据源，利用CiteSpace软件绘制合著者网络图、关键词共现图并分析研究热点与研究前沿等知识图谱，分析桂林医学院的学科结构的发展变化，探讨该校学科结构发展的现状及趋势。
变更、异动记录：变更、异动设备名称，变更、异动设备时间，变更、异动设备原因，变更、异动设备内容。通过对设备的标准化管理可有效、准确的为大数据平台提供建模依据，保障诊断分析的准确性。
(8)标准管理。用于建立、存储、查询三大标准：技术标准、工作标准和管理标准，目的是承载标准文件以规范基层工作。标准管理分为三个次级模块：技术标准、工作标准和管理标准。每个标准下又分为技术国家标准、行业标准、地方标准、企业标准。各模块的标准文件按标准编号、标准名称、标准状态(现行、暂行、历史、废止)、发布日期、实施日期、归口单位、主管单位、起草单位等多个维度进行管理。
(9)系统维护。系统维护功能可帮助用户对其他功能模块进行调整及修改。
2.2.3 软件平台
(1)数据采集平台。为了安全、稳定、快速地实现各风电场监测系统数据采集工作，系统提供多数据源数据采集接口平台。当进行相关的系统数据采集时，只需要将该接口平台安装的相应的接口采集前置机设备上，配置相关的接口协议的驱动模块、参数、IO 点表、IP、权限等内容即可完成数据的采集工作。
2.2.4 风机组状态监测系统
采集到的生产实时数据，通过该接口平台上传至故障预警诊断系统，上传过程中：对来源不同的数据点进行统一的管理和维护。可配置数据上传的频率和方式。
(2)设备建模平台。大数据建模过程需要经历数据抽取、数据刷选等数据处理过程。设备建模平台就是进行数据处理，并利用大数据挖掘技术建立设备模型的大数据高级建模平台(图1)。
端粒酶是一种维持端粒长度的效应因子，其激活与细胞增殖和癌变关系密切，它在85%～95%的恶性肿瘤组织中有阳性表达，而在正常体细胞中不表达，可能是由于端粒酶逆转录酶(hTERT)基因高表达或调控端粒酶活性基因突变所致[1-2]。hTERT 基因表达是端粒酶激活的关键限速步骤，其丰度是端粒酶活性调控的关键因素[3-4]。研究发现，p53能够下调hTERT的转录，而hTERT过表达或被抑制则会对p53的转录发挥反馈作用，由于相关研究较少，还需要在其他肿瘤细胞系的研究中继续验证[5]。本研究旨在探索特异性沉默hTERT基因表达对卵巢癌细胞增殖凋亡及p53、p21表达的影响，为临床诊治提供参考依据。
朋友此文写好后，为察纳雅言、博取众长，将其发在一个不大的文友群里。凑巧看到，我便认真拜读。读后，有所感，不吐不快，便在其后留评：这个故事文字流畅生动，情节虽略缺新意，但曲折瑰丽，点赞之外，说几句不限于这篇文章的题外话——如果这美丽的传说，能借助文字而得以流传，若干年后，我们的后代，会以为这片桃园，竟有如此神奇的来历，但他们不会知道，这只是在公元21世纪之初，在蔚然成风的人工造景热潮中，悄然绽放的一朵小花，在桃园之前，这里曾是棉海粮仓。倘如此，他们岂不会把他们某一代祖宗的功劳，错记到神仙头上？要是他们从凑巧得到的历史知识中知道了真相，那时，他们对我们这些已经作古的编故事的祖宗，作何感想？
图1历史数据分析图
Fig.1 Analysis chart of historical data
系统根据风电系统的特点提供了直观简单的数据处理方式——关联关系比较。关联关系比较法所要处理的是历史测点数据中严重偏离大部分数据所呈现出的相关性特性的数据。通过分析，可以非常容易地判断出红色区域的数据是游离于正常的关联关系之外的数据，需要将这些数据筛选出去。
数据筛选完毕，即可利用基于大数据分析的置信度逼近理论算法来建立设备应有状态的模型(图2)。
图2设备模型示意图
Fig.2 Diagram of device model
(3)专家诊断平台。当设备发生故障预警时，系统为用户提供两种先进的手段进行故障诊断。
(a)利用系统自带的分析工具进行人工诊断。当设备出现预警信息时，与故障有关的参数都会偏离模型的预测值。用户可利用贡献度功能锁定偏离参数，然后查看相关参数的相对偏差或者绝对偏差的变化，锁定设备故障的原因。
(b)利用系统故障库进行智能诊断。当设备出现预警信息时，系统可以利用故障模式库对状态监测发现的异常征兆进行初步诊断，判断设备故障的可能原因，辅助风电场在故障发展初期进行主动诊断、科学决策。下图即为根据故障模式库得出的初步诊断分析结果；系统给出了当前设备故障的诊断结果，系统根据故障特征从故障库匹配出多种故障可能，其中轴承故障的可能性最大。
(7)设备管理。主要内容包括设备投产前情况、设备规范表，主要附属设备规范表，检修经历，重大异常记录，设备变更、异动记录等。
对于“文化研究”而言，不仅要从内部研究与外部研究双重视域着手，去探寻“文化研究”的固有学术路径，还必须打破学科与专业之间的限制壁垒，在交叉学科的视野里构建“文化研究”的新范式。构建“文化研究”的新范式，要突破之前的单一学科限制，创造性地融合文学与传播学等多学科视域中有关“文化研究”的学术路径。这一学术理路的立论基点，首先在于肯定“文化研究”作为当今热门学术研究关键词本身所具有的理论价值。破除学科之间的壁垒，有利于将不同学科中对“文化研究”的方法和范式进行组合、升华、调整和提炼，达到化为己用的目的。究竟应该如何开阔思路，并在此基础上建构新的“文化研究”范式呢？我们可以从以下方面着手。
2.2.2 系统功能
报表主要有：生成、浏览和下载三个功能。用户首先必须生成报表，然后才可以浏览或 下载已经生成过的报表。
报表生成：报表可以自动生成，也可以由具有生成报表权限的用户操作生成，结果保存在系统的 Web 服务器上；
报表浏览：用户访问报表时，可以通过浏览功能查看已经存在的报表，结果以网页的形式显示在IE 浏览器中；
报表下载：用户可将网页上显示的报表导出到本机，以 Excel 形式保存，以方便今后查看和打印。
(6)系统软件平台。 数据库服务器操作系统具有支持群集服务、支持硬件或软件失败引起的失败恢复及支持网络负载平衡等功能，数据库服务器、应用服务器及工作站采用开源操作系统。数据采集接口软件具有故障恢复机制。
The story which he told was very interesting.（他讲的那个故事很有趣。）which做宾语。
表风机组状态监测参数表
Tab. State monitoring parameter table of fan set
最大输入通道16路振动,16路温度,4路工艺量,2路转速最大输出通道1路继电器输出,干接点振动量输入通道数最大16通道 8或16通道可选同 步16通道同步采集兼容传感器加速度,速度,位移,电压,4-20 mA 信号范围±10 V
传感器驱动电流4 mA@24 V恒流源用于ICP型加速度传感器A/D 转换24位 输入阻抗220 K物理量加速度,速度,位移,用户定义 积 分一次,二次加速度计最大值80 g,200 mm/s,10 mm 用 100 mV/g传感器频谱 Fmax100 Hz -10 kHz;100 Hz-40 kHz9档 (100、200、500、1 K、2 K、4 K、 5K、8 K、10 K)档位未知采样速率 256 Hz-25.6 kHz;256 Hz-102.4 kHz9档 (256、512、1 024、2 560、4 096、5 120、10 240、12 800、256 000)档位未知动态范围 95 dB 110 dB谐波畸变<-70 dB其他畸变和噪声更低精 度1%( 0.1 dB)80 Hz频率响应 0.2 dB,10 Hz-5 kHz0.5dB,3Hz-20kHz以80Hz为参考谱线数400,800,1 600,3 200,6 400400,800,1 600,3 200,6 400,12 800时域采样 1 024,2 048,4 096,8 192,16 3841 024,2 048,4 096,8 192,16 384,32 768窗函数汉宁,矩形 平均类型线性,峰值保持 平均次数1,2,4,8,16,32,64温度测量通道数16,隔离输入测量范围-40～+125℃工艺量通道数8,隔离输入 4,隔离输入信号范围±12 V或4～20 mA转 速通道数2兼容类型TTL,涡流,霍尔触发电平±2 V～±30 Vpp继电器输出通道数1类 型SPST,常开或常闭电压电流250 V AC,2 A控制端服务器常规指标通讯方式有线以太网与无线网络方式可选:(1)有线以太网:Ethernet v2.0.IEEE802.3,TCP/IP,10/100 baseT (2)无线网络(3)光纤(可选)
存储容量256M 1G体 积360×260×150,金属外壳防护等级IP65,防尘防水温度范围(-40～60)℃(-40～70)℃湿 度95% RH非冷凝电磁兼容认证 通过试验: 1.静电放电干扰试验 2.射频电磁场辐射抗扰度试验 3.电快速瞬变脉冲群干扰试验 4.浪涌干扰试验 5.阻尼振荡波抗扰度测试 6.工频磁场干扰试验 7.电压暂降、短时中断和电压变化抗扰度试验防爆选项防爆标识Exd IIC T6 Gb监测站
2.2.5 系统网络与硬件平台
(1)网络主干由数据库服务器、应用服务器、核心交换机构成，宜采用路由交换机制或VLAN技术与系统内其他计算机进行数据交换。网络主干的通信速率不小于1 000 M bps，工作站及接口设备与WMCS的通信速率不应小于100 M bps。子站数据采集接口设备与现场设备的通讯速率应与现场设备的网络接口通讯速率相匹配。
(2)子站与主站之间的通信应采用专用网络。具备远程控制功能时，专用网络冗余配置。
(3)采用浏览器/服务器(browser/server，B/S)开放体系架构，使用标准的数据访问和接口规范，并具有良好的可扩展性。
(4)核心交换机具有高度的稳定性及可扩充性，背板带宽不低于256 Gbit/s，端口数裕量不少于30%。应配备热插/拔的冗余电源及热插/拔的冗余风扇。
(5)网络安全防护设备包括硬件防火墙、物理隔离装置、加密认证装置及入侵检测装置等。
目前国内外三维扫描仪都通过测量仪器扫描原始完整零件模型数据；但是国外的三维扫描仪精度普遍高于国内。本文针对复杂曲面零件特别是边缘处不宜通过三维扫描仪精确取得的曲面数据，提出了一种基于迭代计算的三维数据提取方法。对于三维预扫描数据，首先采用电流计在曲面外沿设置多个采样的定位点V(x,y,z)，而此定位点即为通过三维扫描仪对物体所在的位置进行测量后所固定的点。依照现在三维扫描仪中的数据提取技术，一般来讲，对定位点的捕捉精度较高，而其对定位点的误差主要受到三维扫描仪捕捉精度的影响。
(6)服务器采用64位实时多任务操作系统。用于数据库载体的服务器配置2块高性能中央处理器(central processing unit，CPU)，配置可热插/拔的冗余电源和可热插拔的冗余风扇，能支持多服务器结构或网络服务器结构，并采用容错或冗余配置方案，采用冗余配置的数据库服务器应能采用集群或热备用工作方式进行故障自动切换，采用RAID5独立磁盘冗余阵列存储技术。
(7)主时钟装置采用主备式时间同步系统，每台主时钟应设置1路无线授时基准信号接口和1路有线时间基准信号接口，两台主时钟中有1台时钟的无线授时基准信号取自于北斗卫星导航系统。
3 研究成果
风机远程状态监测与故障预警系统能够实现及时掌握机组运行状态，对设备性能下降进行预测，在故障发生之前进行预警，为故障处理争取时间，从而降低机组事故发生率，降低维修费用，减少维修时间，提高机组运行效率和可靠性，并为检修人员提供指导。
中国和欧盟是《公约》和《京都议定书》重要的参与者，双方开展气候合作始于1996年。1996年，欧委会制定《欧盟对华新战略》，不仅将“推动改善环境和可持续发展战略”作为欧盟对华四大战略之一，还讨论了推动中国改善环境和可持续发展战略的领域和手段[5]。2012年签署的《中欧能源安全联合声明》标志着中国和欧盟结成能源消费国战略合作伙伴关系。2016年，中国和欧盟签署《中国-欧盟能源合作路线图》，指出发展可再生能源是中欧能源合作的基础。
(1)提高各风电场风力发电机组所有监测、检测设施的利用率和利用价值，充分利用大数据平台收集风电群内所有风机的大数据，为统计分析做基础。
(2)成立风机大数据处理中心，配置先进的数据处理硬件和软件设备，从海量数据中筛选有价值的数据，为开展各种类型风机模型研究提供资源。
(3)利用典型风力发电机组故障数据，建立故障典型模型，利用计算机超级计算能力，通过与风机实时数据的实时对比，预判风力发电机组故障。
(4)编制相关监测及分析软件，综合各项数据滚动预测故障未来的发展趋势，给出故障的具体处理建议，帮助用户优化风机维护检修工作。
(5)将振动数据及分析软件引入新能源预诊断平台与专业厂家诊断平台，分别进行在线实时监测振动数据，培养振动诊断专家对振动信号进行分析与专业厂家诊断结果进行比对，保障风机振动数据及时准确。
(6)建立健全风力发电机组集约型管理模式，降低风机运维成本，提高机组运行可靠性，通过全采样技术以弥补传统风机在线监测系统对于完全非稳态设备监测的不足。目标确定主要依据风电行业的发展、风电机组的运行环境、风电机组的运行管理及检维护费用以及传统的风电在线监测系统的不足等多方面因素综合考虑。
(7)提高设备监测水平和诊断能力，实施优化检修策略，避免设备过修或欠修，降低检修维护成本，提高管理水平。保证机组安全、稳定、经济、环保运行。
4 结论
基于大数据的风电远程故障诊断分析平台，利用系统内智能数据报警策略准确筛选机组异常，借助于人工智能分析诊断系统和远程专家的综合分析评价，滚动预测故障未来的发展趋势，帮助用户优化风机维护检修工作，减少停机损失，降低维护成本，提高风机利用率。此平台的研究不仅可以服务于风电场远程故障诊断，未来以先进的技术手段和完备的产品设施可以为火电等其他发电集团远程故障诊断提供良好借鉴，为智能电厂建设开辟了新的路径。
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Researchonremotefaultmonitoringanddiagnosissystemofwindpowerequipmentbasedonbigdata
ZHAO Xiaoming，SUN Xide
(Jilin Electric Power Co.，Ltd.，Changchun 130022 Jilin，China)
Abstract： Through the construction practice of remote monitoring and fault diagnosis platform for wind power equipment，this paper discusses how to realize the fault pre-diagnosis of wind turbine based on big data from the aspects of system function，platform construction and fault analysis，so as to improve the monitoring and management level of wind turbine.Through real-time on-line monitoring of unit operation status，using intelligent data alarm strategy in the system to accurately screen unit abnormalities，and by means of comprehensive analysis and evaluation of artificial intelligence analysis and diagnosis system and remote experts，rolling prediction of future development trend of fault can help users optimize fan maintenance and repair work and reduce downtime loss.reduce maintenance costs，improve fan utilization.The big data storage，processing，analysis and diagnosis servers are established in the pre-detection platform of the centralized control center.After collecting various data of the wind farm，the data resources stored by the professional manufacturers are integrated，and various types of wind turbine fault models are established.The training and diagnosis analyst of the control center can find out the characteristics and laws of the fault curve by comparing，put forward corrective measures after the diagnosis and analysis of the real-time data，prevent the expansion of the fan failure in advance，develop the relevant monitoring and alarm system，and improve the equipment management ability of the monitoring center with the traditional monitoring system of wind turbine.
Keywords：power generation；production control；information；construction
文章编号：2096-4633(2019)04-0022-08
中图分类号：C39
文献标志码：B
收稿日期：2018-12-23
作者简介：
赵晓明(1972)，女，大学，高级工程师，主要从事科技与信息化技术研究工作。
模拟计算跨接线缆长度时,不需要考虑车辆偏移的影响，即在直线区段，设置车体的中心线与线路中心线重合；在曲线区段，设置车辆的心盘点在线路的中心线上。两相邻端车辆的车钩在任何线路状态下始终保持一条直线。以跨接线缆SC1为例(该线缆固定点距离车体纵向中心线830 mm，距离车体端墙20 mm，距离轨面630 mm)，采用该线缆来模拟车辆通过曲线时线缆固定点间的距离变化，并对其拉伸和压缩状态进行分析。通过分析,得到以下结论:
(本文责任编辑：范 斌)
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