无人机在海上风电叶片智能巡检中的运用论文_漆召兵

(三峡新能源海上风电运维江苏有限公司 江苏省盐城市 224600)

摘要:我国是世界上海上风能资源最丰富的国家之一,近年来,随着国家对海上风电政策支持力度加大,设备及安装成本降低以及配套产业日渐成熟,海上风电正迎来加速发展期。随着大规模的海上风电项目投运,由此衍生的海上风电运维管理问题也日益受到业内人士广泛关注。由于海上风电场运行环境较复杂,风力发电机组叶片主要受来自雷击、盐雾、台风等因素的破坏,如未能及时发现或忽视小问题,极易造成事故,增加了企业的运营成本。本文针对海上风电机组叶片巡检的困难,对比传统叶片巡检方式,借助无人机技术在电力行业的广泛运用,阐述了无人机智能巡检技术在海上风电机组叶片巡检中的运用。无人机智能巡检的成功运用,为海上风电运维解决方案,降低运维成本和安全风险,提高工作效率,提升海上风电运维管理等方面起到较大作用。

关键词:海上风电运维 无人机 智能巡检 电力巡检

1、海上风电叶片巡检面临的困难

1.1 场所限制

目前国内海上风电机组基础形式主要有单桩、导管架、多桩和复合筒型基础,基础附近没有足够的区域供叶片巡检平台升起和降落,这就增加了传统叶片巡检方式的时间和作业难度。

1.2 海上风电叶片运维新特点

首先,随着海上风电场离岸距离不断增加,机组单机容量也向大型化趋势发展,叶片长度不断增加,致使叶片维修平台无法搭建;其次,运维船舶停下后仍将产生晃动,不便于维修平台的固定,增加了平台维修方式的难度;第三,因船舶晃动导致高倍望眼镜巡检的方式也难以实施。基于以上因素,采取传统方式巡检的停机时间将增加,长时间停机将造成较大的发电量损失。

1.3传统方式难以实施

目前传统的叶片巡检方式有高倍望远镜观察、高空绕行下降目测检查(“蜘蛛人”)和通过叶片检修平台人工巡检。但受场所和船舶航行条件的限制,以上几种方式均难以取得预期效果。如目测检查是对叶片表面故障最直接、有效的检测方法。对于较小的表面损伤,用高倍望远镜检查不容易发现故障。“蜘蛛人”和叶片维修平台检查是比较彻底的表面检查,缺点是检测时间长、费用高、效率低,不适合进行日常的巡检。

1.4 安全风险高

海上风电场远离陆地,运维难度远高于陆上风电。相较而言,海上作业的环境更复杂,风浪大,且还存在通达困难、作业时间长等难点。在这种工况下,无疑增加了登高作业人员危险系数。

2、无人机智能巡检

鉴于传统的叶片巡检方式在海上风电叶片中实施存在较大的困难,随着无人机智能飞行的不断发展,将其引入海上风电叶片巡检,将大大提高巡检效率和巡检结果,降低运维成本和停机损失。

2.1全自动智能飞行方案

无人机飞行技术在电力行业巡检中有广泛运用经验,同时在新能源领域的陆上风电和光伏发电设备中已经有成熟的应用。经过不断的优化和总结,无人机智能飞行技术已成功运用到海上风电,能够达到多角度、全表面、高精度、高安全距离、模式化连续运行的效果。

智能巡检技术发展迅速的今天,能实现全自动飞行,通过在船舶上搭建的起降平台,采用抗风等级高、抗磁干扰能力强的工业无人机,利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的无人飞机,配备相应的采集装置进行可见光采集、专业定制的无人机自动巡航地面站飞控软件,支持叶片图像连续拼接、整体浏览及局部放大检视功能,并对数据进行筛选和整理建档,可实现对单台机组的纵向对比。

图1 无人机操作流程图

2.2系统特点

无人机智能飞行系统具有全自动飞行的特点,完全脱离对遥控器的依赖,巡检过程中可自动识别问题缺陷,常规机型一般可在1小时内完成飞行;巡视检查生成的照片表面缺陷识别能力可达1毫米;单只叶片按PS面、SS面、后缘和前缘四个区域飞行,无飞行盲区,机组影像数据呈现形式为连续图片全表面密集覆盖。针对风电机组结构特点设计,确保飞行姿态及线路稳定,与叶片可始终保持15-25米距离,确保飞行安全。

2.3数据管理平台

根据海上风电场设备管理需要,可建立影像数据管理平台,将风电机组叶片巡检数据上传平台,实现风机微观运行高清晰度缺陷监视及宏观数据分析,从而实现对风机运行阶段的风险管控。同时,将数据纳入图片管理软件平台,平台批量管理数据、快速检索数据,宏观数据对比分析、对各特征部位、风电场环境特征、风电机组型号特征的信息进行分析查询。数据分析主要分析分类标注的设备缺陷,建立在风机影像数据库的基础上,对各风机的健康数据进行逐一建档、缺陷标注,进而与历史数据形成对比。

2.4巡查报告

除建立数据管理平台外,巡检结束后还有完整的巡检报告,针对问题缺陷的严重程度进行罗列,标注清楚缺陷机组、叶片编号、问题类型、严重等级以及修复建议等。

3、实际应用案例

3.1方案运用

2018年9月,国内投入商业运营较早的某海上风电场完成了一次全面叶片巡检,也是无人机智能巡检技术在海上风电场叶片巡检的成功案例。经过前期的方案讨论、起降平台搭建、安全风险点分析与防控方案以及船舶准备等充分准备,总共历时15天,安全地完成全场55台机组叶片、机舱及塔筒的巡检,无人机及起降平台如图2所示。

图2 无人机及起降平台

3.2检查结果

将采到的数据放入专业图片管理软件平台,平台具有批量管理、快速检索和便捷浏览细节等特点。采用丹麦飞思capture one图像后期管理的软件平台建立风机影像数据库,对各风机的健康数据进行逐一分类建档、缺陷标注,进而对项目成果进行直观有效的表现。

图3 巡检结果呈现

3.3问题处理

本次无人机叶片巡检发现一支叶片存在较大缺陷,并立即采取停机方式进行处置,降低了运行风险,避免了事故发生。后期在充分做好人员和维修设备准备时安排窗口期维修,降低了维修成本,避免了损失。同时,巡检中还发现一些如前缘保护层受损、雷击、接闪器发黑等缺陷,对风电场检修计划制定和降低发电量损失有重要作用。

4、智能巡检的效果及推广方式

无人机智能巡检技术在海上风电叶片巡检中的成功运用,解决了采用传统巡检方式在海上风电中运用面临的诸多问题,对提升工作效率,降低安全风险和运营成本,增加经济效益,提高海上风电运营管理方面具有重要作用,有向海上风电运维推广运用的价值。

4.1提高工作效率。采用无人机智能巡检方式工作时间短,比传统的“蜘蛛人”和检修平台巡检方式缩短8-10倍工作时间,比高倍望远镜方式缩短3倍工作时间,且有检查结果存档方便,可供随时查阅。

4.2降低安全风险。海上作业环境相对于陆上更加复杂,高空作业受具体区域限制,安全风险增加,采用无人机智能巡检方式大大减少了高空作业频次,能有效降低高空作业的安全风险。

4.3增加运营经济性。由于无人机巡检方式能以较高的工作效率和质量完成巡检工作,减少了停机时间,这就减少了发电量损失,经济性明显。

4.4提高海上风电管理能力。通过无人机智能巡检有清晰的图像呈现,且能已单台机组为单位建立数据管理平台,可纵向对比设备运行状态的变化。同时,根据缺陷报告结果,有助于风电场科学合理的安排叶片检修计划,大大提高的海上风电运维管理灵活性。

作者简介:漆召兵,男,33岁,大学本科,工程师,主要研究方向为海上风电运维策略,风电机组控制及海上风电智能维护等。

论文作者:漆召兵

论文发表刊物:《电力设备》2019年第6期

论文发表时间:2019/7/8

标签:;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  

无人机在海上风电叶片智能巡检中的运用论文_漆召兵
下载Doc文档

猜你喜欢