[发明专利]一种基于5G的端云协同风电运维诊断系统

说明书

本发明涉及风力发电设备远程运维诊断技术领域，提供了一种基于5G的端云协同风电运维诊断系统，包括：数据采集网关、基于5G的边缘计算网络、风场控制中心系统、前置数据采集服务、运维诊断云平台。本发明在上述各个子系统的协同作用下，实现了风机数据的秒级采集、远程运维和智能诊断，解决了风机巡检难、不易监控的问题，提升了异地风机集中管控的水平，降低了风机运行的故障率，保障了风机高质量的发电效率，为风场创造了可观的经济效率。

技术领域

本发明涉及风力发电设备远程运维诊断技术领域，特别是一种基于5G的端云协同风电运维诊断系统。

背景技术

风机通过有线组成环网，实现设备互联，风场部署scada系统实现风机运行状态、故障代码和关键参数采集，通过有线接入到风场集中控制中心，风场集中控制中心搭建电子看板实现数据可视化和集中管控，通过本地化数据库对关键数据进行存储，依靠人工巡检进行设备故障诊断。

缺陷一：设备运维非常依赖人工定期巡检，风场按运维计划人工巡检风机运行状态，依据巡检员工作经验对风机设备健康状态进行检测，工作量大，设备故障排除效率低、不及时，风机故障停机率高。

缺陷二：通过scada系统实现风机运行数据采集，数据传输量小，无法传输高清视频，缺少基于运行数据的故障智能诊断和预测。

缺陷三：通常风机安装地点偏远、分布广、地质条件复杂，有线网络易受地质气候灾害影响出现网络故障，维修难度大、成本高。

缺陷四：风机控制系统无法进行复杂数据运算，数据需汇集到风场集中控制中心进行处理，设备异常的识别和响应不及时。

发明内容

本发明为解决上述技术问题，提供了一种基于5G的端云协同风电运维诊断系统，通过5G多接入边缘计算（MEC）构建风场数据高带宽、低延时、高可靠的无线网络通信链路，能快速预测关键部件运行温度异常、轴承振动异常、转速异常、火灾异常等异常情况，对数据进行预处理，减少向上传输数据量，数据传输速率、传输带宽及传输可靠性都较高，实现了风机预测性运维、减少人工巡检工作量，降低风机运行故障率。

本发明的技术方案如下：

一种基于5G的端云协同风电运维诊断系统，其特征在于：包括数据采集网关、基于5G的边缘计算网络、风场控制中心、前置数据采集服务单元、运维诊断云平台，其中：

所述数据采集网关，用于接入和分析风机运行数据、风机故障数据、传感器信号以及高清视频信号，通过5G通信网络向风场控制中心传输处理后的风机主控PLC运行数据、多传感器融合设备采集数据、高清视频监控数据，通过5G通信网络向风场控制中心传输处理后的风机主控PLC运行数据、多传感器融合设备采集数据、高清视频监控数据，在风机端利用机器学习（监督式学习和/或非监督式学习）、神经网络算法等方式，对风机关键部件的健康度或故障进行预测，优化风机运行参数。

所述基于5G的边缘计算网络，为数据采集网关和风场控制中心提供5G通信网络，用于实现数据采集网关的组网。

所述风场控制中心，用于汇集数据采集网关接入的风机运行数据，向风机发送控制调节指令，实现风场本地化集中管控，进一步通过风场本地化数据库存储风机近期运行历史数据，实现风场运行状态监控；其中，风场本地化数据库用于存储风机短期内的运行历史数据，并支持短期数据的回看和缓存。

所述前置数据采集服务单元，用于接入风场控制中心传输的风场数据，并对风场数据进行协议转化、数据封装、数据预处理操作，然后将处理后的风场数据传输到运维诊断云平台；其中，风场控制中心传输的风场数据包括风机主控PLC运行数据、多传感器融合设备采集数据、网关AI识别截取的异常视频或图片数据、风场运行统计数据等。