基于数字孪生的风电场集群智能运维策略研究

许 广龙, 蒋 晓松
江苏盐城市清洁能源发展股份有限公司

摘要


随着风电装机容量的快速增长,传统运维模式面临成本高、效率低、故障响应滞后等挑战。数字孪生技术通过构建物理实体与虚拟模型的实时映射,为风电场集群运维提供全生命周期管理解决方案。本文以数字孪生技术为核心,结合物联网、大数据、人工智能等技术,研究风电场集群智能运维策略,提出从设备状态监测、故障预警、运维决策到集群优化的完整技术框架,并通过案例验证其降本增效价值。

关键词


数字孪生;风电场;智能运维;集群优化

全文:

PDF


参考


[1]殷孝雎,潘雪,左雁斌,关新.基于迁移学习的风电机组叶片损伤检测与分析[J].太阳能学报,2024(10).

[2]丁友,陆宇涛,张倩,等.搭载式风电塔筒缺陷诊断监测设备设计[J].中国新技术新产品,2024,(15):19-22.

[3]王旭涛,陈换过,陶瀚宇,杨磊,高祥冲.基于迁移学习的老化风电机组故障预警方法[J].2024.

[4]邵笑.风力发电设备运维存在的问题与改进探讨[J].电脑爱好者(普及版)(电子刊),2023:3804-3806.

[5]房雪雷,马娟,徐结红,等.基于数字孪生技术的电力设备故障诊断仿真系统构建研究[J].自动化与仪器仪表,2024(10):233-236.


Refbacks

  • 当前没有refback。