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风电领域FMEA知识图谱应用 达观助力国家双碳目标

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风电的高速发展是我国能源变革的重要趋势,但风场气候恶劣,风电装备分布广阔,所以这也对风力发电的效率、可用性、可靠性等方面提出了更高的挑战。数字信息化的智能风场运营监控也越加重要,通过FMEA知识图谱的故障归因分析可以有效提升故障分析效率,减少设备故障停机时间,提升设备运行可靠性和经济性,知识图谱的应用也将持续为风场高效智能化运行赋能。

 

我国力争2030年前实现碳达峰,2060年前实现碳中和,是党中央经过深思熟虑作出的重大战略决策。实现碳达峰、碳中和,是我国实现可持续发展、高质量发展的内在要求,也是推动构建人类命运共同体的必然选择。得益于风机技术的成熟与供应链的日趋完善,风力发电是目前可再生能源中技术最成熟、最具有规模化开发条件和商业化发展前景的发电方式之一,是中国实现“碳达峰、碳中和”目标的关键一环。达观智能制造知识图谱致力于将知识图谱技术应用于风电设备领域,助力国家双碳目标的实现。

2020年中国新增风电装机容量达到52GW,在结构类型众多的风机装备中,双馈异步式风力发电机占风电装备市场份额70%以上,其基本结构如下图所示。

图1 双馈型风力发电机基本结构

风电装备是一个复杂的机电系统,由转子(叶片、轮毂、变桨系统等)、轴承、主轴、齿轮箱、发电机、塔架、偏航系统、传感器等组成。装备长期在阵风等复杂交变载荷作用下全天候运行,恶劣服役环境严重影响了风电装备的运行安全和维护保障。风场大多建设在偏远的地区,近年高速发展的
海上风场更是无法按照陆上风场的运行方式进行定时巡检 ,所以当风机因故障停机时,
快速定位故障原因并找到有效的解决方案对于风场的高效运维有着至关重要的意义。

风电的很多设备在设计阶段和过程设计阶段,会借助 FEMA 对构成产品的子系统、零件,对构成过程的各个工序逐一进行分析,找出所有潜在的失效模式,并分析其可能的后果,从而预先采取必要的措施。FMEA虽然对设备的失效模式进行了详细的分析,但系统内不同设备之间的FMEA并没有有机的交互融合。

 

 

图2 风机齿轮箱设计FMEA

 

借助领先的自然语言处理和知识图谱技术, 达观首创从FMEA资料中抽取失效信息, 同时可结合原有数据库累积的风机信息、关键部件信息、SCADA数据、历史故障数据、报警日志、维护服务订单等信息,建立故障信息之间多维度的联系, 构建失效模式知识图谱,可以快速精准定位故障 ,协助工程师进行系统故障分析。

 

达观数据副总裁、上海市人工智能技术标准化委员会委员王文广指出:可靠性工程思想结合自然语言处理与知识图谱技术,达观智能制造知识图谱平台为FMEA带来智能化的应用,进一步提高风力发电系统的可靠性,为双碳目标提供科技支撑。

 

 

图3 风电齿轮箱FMEA故障知识抽取融合

 

便捷的图谱构建

 

在构建知识图谱的过程中,平台支持对上传的新FMEA文档进行细粒度的解析,快速抽取出跟故障相关的实体、属性和关系,并可对抽取出的相关故障信息进行编辑和删除等操作,然后将这些信息存储到图数据库中,构建失效模式知识图谱。

 

对于 不同厂家不同设备不同类型的产品的不同FMEA , 支持一键导入FMEA模版, 快速识别模版的表头信息和基本信息字段。同时支持创建DFMEA、PFMEA、SFMEA等多种类型模版。基于成熟的NLP技术、图计算、知识推理和知识融合等技术使得整个失效模式图谱的构建过程尽可能便捷高效。

 

 

图4 构建FMEA知识图谱

 

快速精准的故障分析

风机一旦发生故障停机,需要快速准确的定位故障原因并找到合理的解决方案,传统的故障分析过程太过依赖工程师的经验,往往分析周期长且易于疏漏,大多数风场的位置都比较偏僻,故障分析不准确会延长故障停机时间,影响发电效率。

失效知识图谱基于语义关系构建设备、故障、原因、解决方案等多维度的关联, 通过故障归因分析助手 ,可以快速分析及数据挖掘,加快关联和交叉检查信息分析, 及时得到设备发生异常故障的原因及解决方案 ,并可对发生的故障进行统计分析, 以直观的方式呈现发生故障的设备及发生故障的概率 ,为现场人员提供数据支持,提出有效可行的维护方案,提升风机故障诊断的效率和准确性,从而降低运维成本,提高风场的生产管理能力。

 

 

图5 知识图谱智能问答功能

 

及时的知识更新

在风力设备的日常维护过程中可能存在技术更替或者设备更换,设备资料也会随之更新,
图谱平台可以从新上传失效文件中深度挖掘新失效模式、新原因、新的解决方法和新的改善措施 ,更新到相应的图谱中。FMEA制作人员在设计过程中也存在疏漏的内容,当风力设备运行过程
发生了FMEA文件中未考虑到的故障现象 ,可将对应失效故障模式抽取出来更新到FMEA图谱中,
提示人工确认
并更新相应的FMEA文档,

保持图谱中的信息和实际情况同步更新迭代,使整个图谱中的信息处于最新的状态。

 

风电的高速发展是我国能源变革的重要趋势,但风场气候恶劣,风电装备分布广阔,所以这也对风力发电的效率、可用性、可靠性等方面提出了更高的挑战。数字信息化的智能风场运营监控也越加重要,通过FMEA知识图谱的故障归因分析可以有效提升故障分析效率,减少设备故障停机时间,提升设备运行可靠性和经济性,知识图谱的应用也将持续为风场高效智能化运行赋能。

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