在能源管理系統(tǒng)中，保障設備穩(wěn)定運行、及時發(fā)現(xiàn)并處理異常情況是確保能源高效供應與合理利用的關鍵。異常檢測與故障診斷技術作為系統(tǒng)的“診斷醫(yī)生”，能夠實時監(jiān)測能源設備的運行狀態(tài)，快速識別潛在問題，為運維人員提供決策支持。
能源管理系統(tǒng)的異常檢測主要依賴于對設備運行數(shù)據(jù)的實時采集與分析。通過在能源設備上安裝各類傳感器，如溫度傳感器、壓力傳感器、振動傳感器等，可獲取設備在不同工況下的運行參數(shù)。這些數(shù)據(jù)構成了設備運行的“數(shù)字畫像”，為異常檢測提供了基礎。數(shù)據(jù)采集過程中，需確保數(shù)據(jù)的完整性和準確性，采用數(shù)據(jù)校驗、濾波等技術手段，去除噪聲和無效數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質量。
基于采集到的數(shù)據(jù)，異常檢測算法可對設備的運行狀態(tài)進行實時評估。常見的方法包括基于統(tǒng)計學的異常檢測、基于機器學習的異常檢測等。統(tǒng)計學方法通過建立設備正常運行狀態(tài)下的數(shù)據(jù)分布模型，當實時數(shù)據(jù)偏離該模型時，判定為異常。例如，對于發(fā)電機的溫度數(shù)據(jù)，可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)計算其均值和標準差，設定合理的閾值范圍，當實時溫度超出該范圍時，觸發(fā)異常報警。機器學習方法則利用大量的歷史數(shù)據(jù)進行模型訓練，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和模式。通過訓練分類模型，將正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)進行區(qū)分，實現(xiàn)對未知異常的檢測。深度學習中的自編碼器、生成對抗網絡等模型在處理高維、非線性的能源設備數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的細微異常變化。
故障診斷是在異常檢測的基礎上，進一步確定故障的類型、位置和原因。故障診斷技術結合了設備的物理模型、專家知識和數(shù)據(jù)分析結果。物理模型基于設備的結構和運行原理，通過模擬設備的運行過程，分析不同故障對設備參數(shù)的影響。例如，對于電力變壓器，建立其電氣和熱力學模型，當檢測到異常時，通過模型仿真可判斷是繞組故障、鐵芯故障還是絕緣故障。專家知識則來自于領域專家的經驗和案例積累，將專家對故障的判斷規(guī)則和經驗知識編碼為規(guī)則庫或知識圖譜，當發(fā)生異常時，通過規(guī)則匹配和推理，確定可能的故障原因。數(shù)據(jù)分析結果為故障診斷提供數(shù)據(jù)支持，通過特征提取和模式識別技術，從異常數(shù)據(jù)中提取與故障相關的特征，與已知的故障模式進行比對，輔助故障診斷。
在實際應用中，能源管理系統(tǒng)的異常檢測與故障診斷技術需與運維流程緊密結合。當檢測到異常時，系統(tǒng)自動生成故障報警信息，包括異常設備、異常參數(shù)、異常時間等信息，并及時推送給運維人員。運維人員根據(jù)報警信息，結合故障診斷結果，制定相應的維護計劃。對于輕微故障，可安排在設備停機檢修期間進行處理；對于嚴重故障，則立即采取措施，避免故障擴大，保障能源系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。
伏鋰碼云平臺在智慧能源管理領域積累了豐富的實踐經驗。在智慧化工園區(qū)能源管理項目中，伏鋰碼提供了智慧能源管理方案，為園區(qū)內的能源設備部署了全面的傳感器網絡，實時采集設備的運行數(shù)據(jù)。利用機器學習算法構建異常檢測模型，能夠快速識別設備運行中的異常情況。結合設備的物理模型和專家知識，開發(fā)了智能故障診斷系統(tǒng)，準確判斷故障類型和位置。項目實施后，園區(qū)能源設備的故障發(fā)現(xiàn)時間大幅縮短，設備停機時間減少，能源利用效率提升。
在風電場能源管理場景中，伏鋰碼云平臺針對風機的運行特點，構建了基于數(shù)字孿生的異常檢測與故障診斷體系。通過實時采集風機的振動、溫度、功率等數(shù)據(jù)，構建風機的數(shù)字孿生模型。利用該模型進行異常檢測和故障預測，提前發(fā)現(xiàn)風機葉片、齒輪箱等關鍵部件的潛在故障。通過及時安排維護，降低了風機的運維成本，提高了風場的發(fā)電效益。
