[发明专利]一种基于云平台的风机故障数据中心

说明书

技术领域

本发明属于信息技术领域，涉及风电场信息化控制领域，具体是一种基于云平台的风 机故障数据中心。

背景技术

随着新能源的大力发展，风能已成为全球电力能源中不可或缺的一部分。截至2010 年，风力发电占世界供电总量的2％。风电行业迅猛发展，但风电机组在线监测和故障诊断 系统相对滞后，造成风电机组事故多发，维护成本升高。

截至2011年，我国已有约4.5万台风电机组需要20-30年的后续维护。对于工作寿 命为20年的机组，运行维护成本估计占风场收入的10％～15％；对于海上风场，用于风力 机运行维护的成本高达风场收入的20％～25％。2011年底，我国风电装机总量已超过6200 万千瓦，这意味着约4.5万台风电机组需要20-30年的后续维护。

传统的机组维修以计划维修和事后维修为主，计划检修带有较大的盲目性，据统计1/3 的费用属于维修过剩，而事后检修容易造成故障的扩大化。至2020年将有约10万台风电 机组向上级监控中心传送机组状态数据。风电场远程故障诊断中心将面临海量的数据处理 和数据安全存储问题。

风力发电机组主要由风轮及变桨距系统、轮毂、传动装置、齿轮箱、发电机、电气系 统、控制系统、刹车系统、液压系统和偏航系统等构成。作为大型低速旋转设备，风力发 电机组的故障主要集中在叶片、齿轮箱和发电机，常见的故障有：叶片断裂、齿轮损伤、 轴承磨损、轴系不平衡、不对中以及电气故障等。

传统的模式不能最大限度地发挥计算机和网络的优势，主要体现在：

(1)现场工作站的计算机是一个信息的孤岛；

(2)数据的安全性没有保障；

(3)现有风场的SCADA系统已实现了电气参数、过程参数和少数振动参数的集中监 测，其中振动信号仅用于超幅报警，数据采样间隔一般在秒级，不能用于故障诊断；

(4)振动测点一般采用高频采样，一台机组一天的数据总量约32G，虽然可以对设备 进行间歇采样和数据压缩处理，但仍面临海量数据的存储和传输问题。

把云平台引入到风电机组故障诊断，在云平台的模式中，远程故障诊断由“服务器、 客户端”向“云服务平台、客户端”转变。对于风电企业，其风场分布范围广，企业内检 测系统的计算机数量庞大，设计一种能够把这些计算机整合到一个云平台下的方法，有效 地利用系统内的计算机，形成强大的故障诊断、数据挖掘平台，达到数据共享、资源共享。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于云平台的风机故障数据中心，以解决上述背景技术中 提出的问题，为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于云平台的风机故障数据中心，包括云实时历史数据库系统、关系型数据库系 统、风机运行状态数据采集装置、风机运行状态数据并行计算模块、风机故障预警模块、 风机故障诊断模块、人机交互接口；所述云实时历史数据库系统接收来自风机运行状态数 据采集装置采集的风机运行实时参数，云实时历史数据库系统向风机运行状态数据并行计 算模块提供风机运行数据；所述关系型数据库系统通过人机交互接口接收风电场操作人员 手工录入的风机设备额定参数，以及故障预警有关参数，作为风机运行状态数据并行计算 模块提供设备基础数据；所述风机运行状态数据采集装置采集风机运行的实时参数数据， 并对数据进行预处理，存入云历史实时数据库系统中；所述风机运行状态数据并行计算模 块对云历史实时数据库系统中的实时数据进行运算，抽取故障特征，并将结果存入云历史 实时数据库系统中；所述风机故障预警模块和风机故障诊断模块对云历史实时数据库系统 中的故障特征数据和关系型数据库系统中的有关参数进行处理，发出预警信息，并进行诊 断。

作为本发明的进一步方案：所述企业级私有云平台能够对风机运行状态数据并行计算 模块、风机故障预警模块、风机故障诊断模块的并行计算集群和云实时历史数据库系统、 关系型数据库系统所分配的软硬件资源和应用系统实现统一、自动化管理。

作为本发明的再进一步方案：所述企业级云计算平台是基于Hadoop(分布式系统基础 架构)平台建立的控制体系。

作为本发明的再进一步方案：其特征在于，所述企业级云计算平台，作业调度采用双 队列调度器结构。