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#Neues aus der Industrie
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BWSENSING Lösung zur Überwachung von Windkraftanlagen
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BWSENSING Lösung zur Überwachung von Windkraftanlagen
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Hintergrund:
GCL Energy (002015)-die erste Phase (50MW) des von Liaoning Juxin Jianping Beitazi Wind Power entwickelten und gebauten Windkraftprojekts wurde am 31. Juli 2020 ans Netz angeschlossen. Der Projektstandort befindet sich in der Stadt Chaoyang in der nordchinesischen Hochebene der Mongolei, wo es trocken, kalt und windig ist und der Temperaturunterschied bis zu 70 °C beträgt
Herausforderung:
A.Komplexe Umgebung, lange unbeaufsichtigt, häufige Turmunfälle
B.Der Aufstellungsort ist verstreut; die Arbeitsbedingungen sind komplex und wechselhaft; die Wartung ist schwierig
C.Hohe Wartungs- und Ersatzteilkosten
D.Regelmäßige Wartung und nachfolgende Reparaturen beeinträchtigen die Effizienz der Stromerzeugung usw. .
Nach Branchenstatistiken verursachen 25 % der Ausfälle 95 % der Ausfallzeiten; mechanische Störungen verursachen 50 % der gesamten Ausfallzeiten; und die Kosten für den Betrieb und die Wartung konventioneller Anlagen machen 25-30 % der gesamten Wartungskosten von Windparks aus.
Lösung:
das "Bewis Wind Turbine Online Monitoring System" besteht aus drei Teilen: Sensor, Kollektor und Server. Es arbeitet mit der Cloud-Überwachungssoftware zusammen, um die Überwachung des Turmzustands (z. B. Neigungsverschiebung, Setzung), die Überwachung der Turmbasis, die Berechnung, das Hochladen, die Anzeige und die Speicherung von Blattvibrationen, Gondelerschütterungen und mechanischen Vibrationsstatusmerkmalen (z. B. Gesamtvibrationswert) durchzuführen.
Als Antwort auf die Anforderungen des Kunden für dieses Projekt wurde ein hochpräziser Zwei-Achsen-Neigungssensor mit einer Genauigkeit von 0,001° für das Projekt angepasst, MTBF > 90.000 Stunden, der Echtzeit-Statusdaten ausgeben kann, nahtlos mit dem Backend-System verbunden ist und den Gesundheitszustand der Turbine genau vorhersagen kann. Bewis patentierte und einzigartige Antivibrations-, Wavelet-, Fourier- und Kalman-Analysealgorithmen können sich an die extremen und rauen Arbeitsbedingungen auf dem Plateau anpassen.
Ergebnis:
Bei fast 30 Windturbinensätzen wurde das Risiko durch Frühwarnung und Online-Alarmierung reduziert;
7*24 Stunden Allwetter-Online-Überwachung, erhöhte Überwachungsfrequenz, rechtzeitige Reaktion auf den Betriebszustand der Turbinen auf allen Ebenen, erhebliche Reduzierung der Kosten für manuelle Inspektionen;
Sammlung von Daten für die Analyse der Stabilität von Pfahlgründungen in alpinen Permafrostschichten in speziellem Gelände;
Verbesserung der Anlagenverfügbarkeit und Erhöhung der Stromerzeugung durch vorausschauende Wartung und effektive Senkung der Wartungskosten durch Vermeidung überflüssiger Wartungsarbeiten.