1、风电机组无人机巡检技术方案2025年01月目 录第一章 概述11.1. 项目概况11.2. 项目需求11.3. 解决思路11.4. 建设目标1第二章 总体方案设计32.1. 方案概述32.2. 系统架构32.3. 网络拓扑42.4. 巡检流程52.4.1. 基础数据准备52.4.2. 风机停机上锁62.4.3. 移动机库就位62.4.4. 巡检任务下发62.4.5. 航线自动规划72.4.6. 数据采集传输72.4.7. 数据分析诊断72.4.8. 诊断报告生成82.5. 系统硬件92.5.1. 无人机本体92.5.2. 禅思H30云台112.5.3. 移动式智能机库122.6. 系统软件142.6.1. 作业监控中心142.6.2. 缺陷自动识别142.6.3. 诊断任务监控142.6.4. 诊断报告管理142.6.5. 统计分析142.6.6. 模板管理152.6.7. 离线诊断152.6.8. 风机航线动态规划152.6.9. 风机设备管理15第三章 配置清单16III第一章 概述 风机机组无人机巡检技术方案项目背景1. 引言随着全球对可再生能源需求的不断增加，风能作为一种清洁、
2、可持续的能源形式，得到了广泛的应用和发展。风力发电机组（以下简称“风机”）作为风能利用的核心设备，其运行状态直接影响到风电场的发电效率和经济效益。然而，风机通常安装在偏远、环境恶劣的地区，传统的巡检方式面临着效率低、成本高、安全性差等问题。为了解决这些问题，无人机巡检技术应运而生，并逐渐成为风机巡检的主流方式。2. 风机巡检的传统方式及其局限性传统的风机巡检方式主要依赖于人工巡检和固定式监控系统。人工巡检需要技术人员攀爬风机塔筒，对风机叶片、机舱、塔筒等部件进行近距离检查。这种方式存在以下局限性：- 效率低下：人工巡检需要耗费大量时间和人力，尤其是在大型风电场中，巡检周期长，难以实现实时监控。- 成本高昂：人工巡检需要专业的巡检人员和设备，且巡检过程中存在较高的安全风险，导致成本居高不下。- 安全性差：风机通常安装在几十米甚至上百米的高空，巡检人员需要攀爬塔筒，面临高空作业的风险，尤其是在恶劣天气条件下，安全隐患更加突出。- 数据不全面：人工巡检受限于人眼的观察能力和设备的局限性，难以全面、准确地捕捉风机各部件的细微损伤和潜在故障。3. 无人机巡检技术的兴起无人机（Unmanned A
3、erial Vehicle, UAV）技术的快速发展为风机巡检提供了新的解决方案。无人机巡检技术通过搭载高分辨率摄像头、红外热成像仪、激光雷达等设备，能够实现对风机叶片、机舱、塔筒等部件的全方位、高精度检测。相比传统巡检方式，无人机巡检技术具有以下优势：- 高效性：无人机可以在短时间内完成对多台风机的巡检，显著提高了巡检效率，缩短了巡检周期。- 低成本：无人机巡检减少了人力和设备的投入，降低了巡检成本。同时，无人机可以重复使用，进一步降低了长期巡检的成本。- 高安全性：无人机巡检无需人员攀爬风机，避免了高空作业的风险，尤其是在恶劣天气条件下，无人机可以安全、高效地完成任务。- 数据全面性：无人机搭载的高分辨率摄像头、红外热成像仪等设备可以捕捉风机各部件的细微损伤和潜在故障，提供全面、准确的检测数据。4. 无人机巡检技术的应用现状目前，无人机巡检技术已经在国内外多个风电场得到了广泛应用，并取得了显著的效果。以下是一些典型的应用案例：- 国外应用案例： - 丹麦Vestas风电场：Vestas是全球领先的风机制造商，其在丹麦的风电场中广泛应用无人机巡检技术，通过无人机对风机叶片进行定期检查
4、，及时发现并修复叶片表面的裂纹和损伤，显著提高了风机的运行效率和寿命。 - 美国GE风电场：GE风电场利用无人机搭载红外热成像仪，对风机叶片进行热成像检测，发现叶片内部的潜在损伤，避免了因叶片故障导致的停机损失。- 国内应用案例： - 中国华能集团：华能集团在内蒙古的风电场中引入了无人机巡检技术，通过无人机对风机叶片进行高精度检测，发现了多起叶片表面裂纹和内部损伤，及时进行了修复，避免了重大故障的发生。 - 中国大唐集团：大唐集团在甘肃的风电场中应用无人机巡检技术，通过无人机对风机机舱和塔筒进行全方位检查，发现了多起机舱内部设备的松动和磨损，及时进行了维护，确保了风机的安全运行。5. 无人机巡检技术的技术方案无人机巡检技术的核心在于其搭载的检测设备和数据处理系统。以下是无人机巡检技术的主要技术方案：- 高分辨率摄像头：无人机搭载的高分辨率摄像头可以对风机叶片、机舱、塔筒等部件进行高清拍摄，捕捉表面的裂纹、腐蚀、磨损等损伤。通过图像处理技术，可以对拍摄的图像进行分析，识别出潜在的故障点。- 红外热成像仪：红外热成像仪可以检测风机叶片的温度分布，发现叶片内部的潜在损伤。通过热成像技术，可以
5、识别出叶片内部的裂纹、脱层等故障，避免因内部损伤导致的叶片断裂。- 激光雷达：激光雷达可以对风机叶片进行三维扫描，生成叶片的三维模型，用于分析叶片的变形和损伤。通过激光雷达技术，可以精确测量叶片的变形量，评估叶片的结构安全性。- 数据处理系统：无人机巡检过程中产生的大量数据需要通过数据处理系统进行分析和处理。数据处理系统可以对拍摄的图像、热成像数据、激光雷达数据进行自动分析，生成巡检报告，提供风机各部件的健康状况评估。6. 无人机巡检技术的挑战与解决方案尽管无人机巡检技术在风机巡检中具有显著优势，但在实际应用中仍面临一些挑战：- 环境适应性：风机通常安装在偏远、环境恶劣的地区，无人机在强风、低温、雨雪等恶劣天气条件下的飞行稳定性和安全性是一个重要挑战。解决方案包括采用高抗风能力的无人机、配备防雨防雪设备、优化飞行控制算法等。- 数据处理能力：无人机巡检过程中产生的大量数据需要高效的数据处理系统进行分析和处理。解决方案包括采用高性能的数据处理硬件、优化数据处理算法、引入人工智能技术进行自动分析等。- 续航能力：无人机的续航能力直接影响到巡检的效率和范围。解决方案包括采用高能量密度的电池、
6、优化飞行路径、引入自动充电站等。- 法规与标准：无人机巡检技术的应用需要遵守相关的法规和标准，尤其是在空域管理、数据安全等方面。解决方案包括与相关部门合作，制定无人机巡检的技术标准和应用规范，确保技术的合法合规应用。7. 无人机巡检技术的未来发展趋势随着无人机技术的不断进步和应用经验的积累，无人机巡检技术在风机巡检中的应用前景广阔。以下是无人机巡检技术的未来发展趋势：- 智能化：未来的无人机巡检技术将更加智能化，通过引入人工智能技术，实现巡检数据的自动分析和故障预测，提高巡检的准确性和效率。- 自动化：未来的无人机巡检技术将更加自动化，通过引入自动飞行控制系统和自动充电站，实现无人机的自动巡检和自动充电，进一步提高巡检的效率和范围。- 多功能化：未来的无人机巡检技术将更加多功能化，通过搭载多种检测设备，实现对风机各部件的全方位检测，提供更加全面、准确的巡检数据。- 标准化：未来的无人机巡检技术将更加标准化，通过制定统一的技术标准和应用规范，确保技术的合法合规应用，推动技术的广泛应用和推广。8. 结论无人机巡检技术作为一种高效、低成本、高安全性的风机巡检方式，已经在国内外多个风电场得到了
7、广泛应用，并取得了显著的效果。随着无人机技术的不断进步和应用经验的积累，无人机巡检技术在风机巡检中的应用前景广阔。未来，无人机巡检技术将更加智能化、自动化、多功能化和标准化，为风电行业的发展提供强有力的技术支持。1.1.项目概况 风电场：安装金风科技的5台单机容量5.6MW及1台单机容量6.0MW风电机组，年平均上网电量7095.5万kWh，年利用时数为2087h；6台风机分布在风电场区域的较高山尖，风机间距离较远，最远一台风机距离升压站约17km；项目道路工程采取新建+改造的方式，场内新建道路1.937km，场内现有道路改造7.625km，升压站进站道路0.06km，进场道路改造6.248km。新建一座110kV升压站，最终以1回110kV出线接入石碑220kV变，长度约12km，导线采用JL/LB20A-185/30。场内集电线路采用直埋形式，选用35kV电压等级，分成两回接入升压站1.2.项目需求随着风电场的建成投运，风机的运维巡检已成为运维人员工作中的重点。风机叶片因为制造缺陷以及运输、吊装、运行阶段造成的损伤难以在第一时间发现，存在非常大的安全隐患。目前风电场的叶片检测以人工
8、巡检为主，主要由运维人员通过定期巡视，手持望远镜检查叶片表面是否存在异常。这类检查往往依靠现场人员个人经验判断, 巡检质量无法有效保证，巡检过程缺乏有效的追溯手段。近年来部分风电场配置了无人机进行叶片巡检,但人工操作无人机巡检风机叶片对飞手的要求极高，叶片巡检航线需要飞机手动进行精准控制，每次拍摄的距离、位置可能都不一样，算法识别的一致性也不高。1.3.解决思路针对风机叶片运维巡检的痛点和需求，本项目拟通过风机叶片无人机巡检系统的建设，实现对风机叶片的自动巡检和缺陷分析。由于风机区域分散，为解决无人机作业距离受限的问题，系统前端采用无人机配套车载式移动机库，实现无人机户外长距离、长时间运行，替代传统人工手动操控无人机，无人机自动起降、存放、自动充电、远程通信、数据存储、智能分析、机动作业。无人机可自动规划飞行航线，飞行过程无需人工干预。系统应用深度学习和图像处理技术，训练无人机系统自动识别风机叶片、塔筒、机舱等部件的损伤，同时构建强大的后端数据分析平台，对巡检数据进行深入分析，及时发现潜在问题，提出维修建议。在移动机库的加持下可实现从巡检计划制定、飞行任务执行、智能诊断、结果展示、巡检
9、报告输出、故障消缺的全流程智能化运维，有效替代人工现场操作无人机，提高作业效率，彻底解决分散式场景无人机巡检运维难题。1.4.建设目标通过建设风机无人机巡检系统，有效提升风电场的运维效率，同时降低运维成本，提高巡检的安全性、准确性、便捷性。（1） 提高巡检效率通过智能化的巡检路线规划和自动化的飞行控制，显著减少人力需求，实现高效的巡检流程。利用先进的图像识别技术，快速准确地识别出风机叶片、塔筒、机舱的损伤和缺陷。（2） 降低运维成本通过无人机移动机库，实现远程控制无人机全自动起降、自动充电、自动规划路径、自动对目标风机进行拍摄，实现无人机自动化、智能化巡检作业，减少了对人工的依赖，可有效降低人力成本,同时人员安全更有保障。（3） 提升巡检准确性无人机搭载高清摄像机，可对风机外观的巡视点位进行高清图像采集，提高损伤识别的准确性。同时后端强大的数据分析平台可以深入分析巡检数据，提高问题诊断的准确性和效率。第二章 总体方案设计2.1.方案概述风机叶片无人机智能巡检诊断系统采用大疆经纬M350RTK无人机，搭载禅思 H20云台相机对风机外观进行可见光的有效拍摄，通过视频传输技术、图像处理分析技术等技术的创新应用，实现对风电机组外观常见缺陷进行巡视。依托移动式智能机库，实现无人机自动起降、存放、自动充电、远程通信、数据存储、智能分析等功能，有效替代人工现场操作无人机，提高作业效率。【图】业务架构2.2.系统架构风机无人机巡检系统架构分为设备
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