风电场智能巡检系统研发分析

唐亚波 梁家铭 龙 川 刘国俊 陈长鑫

（1.中国大唐集团有限公司重庆分公司新能源事业部 2.广西大唐桂冠电力营销有限公司3.重庆科源能源技术发展有限公司）

0 引言

风能作为一种清洁、可再生的能源形式，正逐渐成为全球能源转型的重要组成部分。然而，随着风电场规模的不断扩大和运营维护需求的增加，传统的巡检方法面临着效率低下、人力资源消耗大等问题。为了解决这一挑战，风电场智能巡检系统应运而生。智能巡检系统的应用为风电场运营管理带来了重要的价值，能够及时发现和解决设备问题，保证风力发电机组的正常运行。此外，该系统还具有扩展性，可应用于其他领域的设备巡检和维护。通过不断改进和优化，智能巡检系统在提高风电场运营效率和降低成本方面具有广阔的应用前景

1 案例分析

某公司致力于风电场智能巡检系统的研发。设计了一套基于无人机和图像处理技术的智能巡检系统，用于提高风电场巡检的效率和减少人工成本。具体系统运行流程如图1所示：

图1 风电场智能巡检系统示意图

该系统利用无人机进行航拍，获取风电场各个风力发电机组的图像数据。然后通过图像处理与分析算法对这些图像进行处理和分析，识别出潜在的异常情况，如设备损坏、螺栓松动等。将巡检所得的数据实时传输至中控系统，并与历史数据进行比对和分析。通过大数据分析和故障预警算法，系统能够提前发现潜在的设备故障，实现预防性维护，降低风电场的停机时间和维修成本［1］。

2 风电场智能巡检系统关键技术

2.1 无人机技术

无人机作为一种灵活、高效的空中平台，可以快速准确地获取风电场各个位置的信息。无人机配备高分辨率摄像头和传感器，可以进行全方位的监测和采集数据。通过搭载的相机，无人机可以对风电场的风机叶片、塔筒、发电机等部件进行拍摄和录像，实时传输至地面控制中心。具体运行流程如图2所示。

图2 无人机巡检平台内部设置图

从热点角度来看，无人机在风电场巡检中具有灵活性和安全性。传统巡检需要人工爬升风机塔筒或借助起重机设备，存在一定的安全风险和工作限制。而无人机巡检可以避免这些问题，飞行高度和路线可以根据需求调整，无需人员亲自登塔，大大降低了人身伤害和事故风险。在内部设备设置方面，无人机配备红外热成像仪等先进传感器，实现对风电场设备的热态监测与异常检测。通过红外热成像技术，无人机可以检测设备的温度分布，及时发现异常热点，如电缆接头过热、轴承故障等，提前预警并采取维修措施，避免更严重的设备损坏和停机时间。此外，无人机还配备激光雷达等传感器，实现对风电场设备的三维建模与尺寸测量。通过激光雷达扫描，无人机可以获取风机叶片的形状、尺寸以及变形情况，并生成精确的三维模型，为设备维护和管理提供重要数据支持［2］。

2.2 图像处理与分析算法

该技术是以无人机技术为基础，通过对采集到的无人机图像进行处理和分析，可以实现对风电场设备状态的监测和故障诊断。在图像处理的初始阶段，需要对采集到的图像进行预处理，以提高后续分析算法的准确性和稳定性。例如在阙值处理方面，其算法公式为：

式中，（x，y）为图像坐标；if为灰度值；T为某个特定准则的阙值。

常用的预处理方法包括图像去噪、图像增强和图像配准等。去噪操作可以消除由于传感器噪声或环境条件引起的图像中的干扰信息。图像增强则可提升图像的对比度和清晰度，使得目标设备在图像中更加明显。而图像配准则是将多个视角下的图像进行校正，以保证后续分析的一致性。

在风电场智能巡检系统中，一个重要任务是检测和识别各类设备和部件，如风力发电机、叶片、塔筒等。针对这些目标，可以应用计算机视觉中的目标检测与识别算法。常用的算法包括基于深度学习的目标检测方法，如Faster R-CNN、YOLO 和SSD 等。这些算法能够在图像中准确地定位和识别出不同类型的设备，为后续的状态监测和故障诊断提供基础。此外风电场设备可能存在各种缺陷，如裂纹、腐蚀和损伤等。通过图像处理与分析算法，可以实现对这些缺陷进行检测和分析。传统的方法包括边缘检测、区域生长和形态学操作等，这些方法主要依赖于图像的局部特征来进行缺陷检测，现如今可以融合机器学习技术，使用分类器或回归模型进行缺陷判断和程度评估，从而实现对风电场设备健康状况的全面评估。

3 系统设计与实现

3.1 系统架构与模块设计

系统架构与模块设计是风电场智能巡检系统研发中的核心部分，在风电场智能巡检系统的设计中，一个合理的系统架构对于实现高效、准确的巡检任务至关重要。例如在数据存储与传输模块中，该模块负责对采集到的图像数据进行存储和传输。一方面，它需要具备足够的存储容量来保存大量的图像和相关信息；另一方面，它能够通过网络将数据传输到后台服务器或云平台，以便进一步的处理和分析。或者在用户界面模块中，该模块提供一个友好的用户界面，使运维人员能够查看巡检结果、监控系统状态并做出相应的决策。用户界面可以显示巡检路径、异常信息、故障报告等，并提供数据可视化和分析工具，帮助用户更好地理解和利用巡检数据。通过合理组织和设计这些模块，风电场智能巡检系统能够实现自动化、高效率的巡检任务，为风电场运营管理提供有力支持［3］。

3.2 巡检任务规划与路径优化算法

巡检任务规划与路径优化算法是风电场智能巡检系统中非常关键的一部分。它涉及确定巡检任务和路径，以最高效的方式覆盖整个风电场，并确保设备全面检查。在巡检任务规划中，巡检任务规划的目标是确定需要巡检的设备和组件，制定巡检频率和巡检的时间窗口，并考虑到设备的重要性和故障概率等因素。这些信息可以通过历史数据分析、设备运行状态监测和专家知识来获取。在路径优化算法应用其目的是确定巡检路径，以最小化巡检时间和路程，提高巡检效率。常用算法包括以下集中：（1）贪婪算法：贪婪算法是一种基本的路径优化算法，它根据设备之间的距离选择下一个要巡检的设备。该算法简单易实现，但可能无法达到最优解。（2）遗传算法：遗传算法模拟了生物进化的过程，通过基因交叉和变异来生成新的路径方案，并通过适应度评估筛选出最佳路径。遗传算法能够搜索较大的解空间，但计算复杂度较高。（3）蚁群算法：蚁群算法模拟了蚂蚁在寻找食物时释放信息素的行为，通过信息素浓度来引导路径选择。该算法具有分布式计算和自适应性的特点，适用于多机器人协同巡检情景。（4）粒子群算法：粒子群算法模拟了鸟群觅食时个体之间的合作行为，通过粒子的速度和位置更新来搜索最优路径。该算法具有全局搜索和快速收敛的特点，适用于路径规划问题。从整体效果来看，通过巡检任务规划和路径优化算法，风电场智能巡检系统能够在给定时间窗口内高效地完成设备的巡检工作。这不仅提高了巡检效率，节省了人力资源，还能有效预防设备故障，提升风电场的运行可靠性和安全性。对于规模庞大且分布广泛的风电场来说，路径优化算法的选择和应用至关重要，可以为巡检任务的规划和执行提供科学依据，从而实现更加智能化和高效的风电场管理［4］。

3.3 数据采集与处理流程

该设计步骤涉及从无人机或其他传感器设备中获取原始数据，并对这些数据进行预处理、特征提取和异常检测等操作。在风电场智能巡检系统中，无人机通常被用作主要的数据采集工具。无人机搭载了各种传感器，如摄像头、红外热像仪和风速风向仪等，用于采集风电场的相关数据。通过无人机的高空飞行，可以全面地覆盖风电场区域，并获取多角度、多视角的图像和其他传感器数据。采集到的数据需要及时传输到数据处理中心进行后续处理和分析。一般来说，无人机上搭载了数据传输模块，可以通过无线通信技术（如4G、5G）将数据实时传输到指定的服务器或云平台。在数据采集之后，首先对原始数据进行预处理。这包括数据格式转换、数据清洗和去噪等操作。数据格式转换确保采集到的数据能够被后续处理算法所识别和处理。数据清洗过程用于去除采集到的数据中的异常值或无效数据，以提高后续分析的准确性。去噪操作可以通过滤波技术或其他信号处理方法降低数据中的噪声干扰。

在数据预处理之后，需要从原始数据中提取有用的特征以描述风电场的状态和性能。这可以基于图像处理技术来提取图像特征，如纹理、颜色和形状等。对于其他传感器数据，可能需要使用特定的算法或领域知识来提取相关特征。此外，为了简化后续的计算和存储，还可以使用特征选择方法选择最具代表性的特征子集。在特征提取完成后，可以应用机器学习和统计分析技术来进行异常检测和故障诊断。通过训练基于历史数据的模型，可以检测出与正常状态不符合的异常情况，并进一步识别潜在的故障类型。这些方法可以包括监督学习、无监督学习和半监督学习等。

3.4 异常检测与故障诊断算法

在实施异常检测和故障诊断之前，首先需要对所采集到的数据进行预处理。这包括数据清洗、去噪、归一化等步骤，以消除可能存在的噪声干扰并使数据具备可比性和一致性。针对风电场的各种设备，需要确定适用于异常检测和故障诊断的特征。常见的特征包括振动信号、温度变化、电流电压波形等。通过合适的信号处理和特征提取方法，将原始数据转换为具有代表性的特征向量，以便后续的分析和决策。在使用异常检测方法的过程中，需要正常运行状态明显不同的模式或数据点，以识别潜在的异常情况。例如可在统计学方法基础上使用Z-score 方法，计算每个特征的标准分数，超过一定阈值则判定为异常，具体公式如下所示：

式中，x为特征值，μ为均值，σ为标准差

当异常现象被检测到后，需要进一步确定问题的具体原因。故障诊断方法旨在根据异常数据的特征和上下文信息，推断出可能的故障类型和位置。常见的故障诊断方法包括知识库方法、专家系统、模型基于推理等。这些方法利用事先构建好的故障模型或规则库，将异常数据与已知的故障模式进行匹配和推理，从而得出最可能的故障诊断结果。为了提高异常检测和故障诊断算法的准确性和效率，还可以进行算法优化和集成。算法优化包括参数调整、特征选择和模型训练等，以使算法更适应实际场景和数据特点。同时，可以将多个算法进行集成，如融合多个异常检测算法的结果、使用集成学习方法等，以提高整体的判别能力。

4 结束语

综上所述，本文结合相关案例，对风电场智能巡检系统的研发进行了详细分析。通过引入无人机技术、图像处理与分析算法等关键技术，该系统实现了高效准确的风电场巡检。不仅提高了巡检效率和管理水平，还具备预防性维护和故障预警的功能，为风电场的可持续运营和安全性提供了有力支持。当前风电场智能巡检系统还存在一些局限性，比如对复杂环境的适应性、数据隐私保护等方面的挑战。未来的研究工作可以进一步完善系统的设计和算法，提高其智能性和可扩展性，并探索与其他领域的融合应用，以进一步提升风电场智能巡检系统的性能和应用价值。