如何建设风电设备在线监测系统-PreMaint设备健康管理

该行业主要以风力发电作为其核心商业应用的能源领域。当前，在全球范围内已有超过100个国家和地区正在探索风电技术的发展。其中亚洲、欧洲和北美洲是目前全球风电开发的主要地区之一。中国的风能资源储备非常丰富，在全球范围内处于领先地位。

图.风电设备（Pexel）

随着全球对于清洁能源需求的增长也在不断上升而导致风力发电行业的快速提升也不尽如人意

风电设备管理面临的问题和挑战包括以下几个方面：

1. 设备布置在广大地区、种类繁多： 风电场内的各种设备被布置在遍布全国的广阔地区中，并且种类繁多，在这种情况下运营维护变得异常复杂。

**2.故障率高：**风电设备在运行过程中呈现出较高的故障频率。这种现象反映出较多的维护及维修需求，并且会导致较高的维护成本以及潜在的设备停机时间增加。

3.运营成本显著：
风电设备的运营成本非常高昂，主要由人工费用和设备维修费用构成。由于风电场通常需要派遣专业技术人员进行驻场服务，并且一旦发生设备故障可能会对生产效率造成一定影响进而增加停机时间和维修成本。

4.人员流动性大：

5. 数据管理和分析困难：
因为风电场产生的数据量极大且设备运行状态变化极快，在进行数据收集与分析方面面临巨大挑战。为此必须投入巨大的人力与物力资源来完成这些数据处理与分析工作。

针对上述问题和挑战，可以采取以下措施来加强风电设备管理和监测：

应用先进的设备监测技术如物联网技术和云计算技术支撑下的实时监控与数据收集来提升风电设备运行的可靠性和安全性。

制定并完善设备管理规定：为确保设备得到及时维护和更新。

3. 引入先进的设备维护技术：
采用智能化/自动化技术进行设备维护以降低人力投入及日常 upkeep.

4. 加强人员培训与管理：
通过系统性的教育与培养工作强化设备管理和维护人员的专业能力与工作态度的提升, 从而保证他们具备较高的技术水平和服务意识, 最终实现设备得到定期维护与升级的目标。

5. 建立完善的数据管理和分析系统：
构建完善的设备数据管理系统，并对收集到的设备数据进行全面统计与整理；通过图表形式展示关键指标的同时，在早期识别潜在故障问题后迅速采取应对措施以降低风险；实现精准预测与快速响应的能力。

涵盖实时监测与数据监控的PreMaint 是风电行业设备智能运维的重要手段。该系统基于工业互联网平台提供全方位的服务方案：它不仅支持实时监测与数据采集，并具备数据分析功能；能够及时识别异常状态并预测潜在问题；同时还能提供预警信息并启动相关应急措施；最终目的是防止因故障导致停机运转，并提升整体运行效率。

某风电场通过集成Pre-Maint监测和维护系统，在实现对设备进行实时监控与维护的同时建立了集团企业设备故障知识库，并通过提前预警设备故障及异常状况以及采取相应措施降低了风电场的运维成本与维护难度使故障维修时间从原来的10天缩短至2天维修成本降低50%