在能源行業(yè)，設(shè)備的高效穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)保障能源供應(yīng)、降低運(yùn)維成本至關(guān)重要。傳統(tǒng)設(shè)備維護(hù)方式多依賴定期檢修或故障后維修，存在維護(hù)成本高、停機(jī)時(shí)間長等問題。數(shù)字孿生技術(shù)的出現(xiàn)，為能源設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)提供了新思路，構(gòu)建起一套更智能、高效的維護(hù)體系。
數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的能源設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)體系，以構(gòu)建設(shè)備的數(shù)字鏡像為核心。通過傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集能源設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，涵蓋溫度、壓力、振動(dòng)、轉(zhuǎn)速等多維度信息。這些數(shù)據(jù)被傳輸至數(shù)字孿生平臺(tái)，利用物理模型、數(shù)據(jù)融合算法等構(gòu)建設(shè)備的虛擬模型。該模型與實(shí)際設(shè)備實(shí)時(shí)同步，反映設(shè)備的真實(shí)運(yùn)行狀態(tài)。
在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，針對(duì)不同類型能源設(shè)備的特點(diǎn)，部署合適的傳感器。對(duì)于風(fēng)電設(shè)備，在風(fēng)機(jī)葉片、齒輪箱、發(fā)電機(jī)等關(guān)鍵部位安裝振動(dòng)傳感器和溫度傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的振動(dòng)頻率和溫度變化；對(duì)于儲(chǔ)能設(shè)備，在電池組中布置電壓、電流和內(nèi)阻傳感器，獲取電池的充放電狀態(tài)和健康信息。采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過邊緣計(jì)算設(shè)備進(jìn)行初步處理，去除噪聲和無效數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。
數(shù)字孿生模型構(gòu)建是整個(gè)體系的關(guān)鍵。結(jié)合設(shè)備的物理特性、運(yùn)行規(guī)律和歷史數(shù)據(jù)，建立精確的物理模型。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型。將物理模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型融合，形成能夠準(zhǔn)確反映設(shè)備實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)字孿生體。該模型可模擬設(shè)備在不同工況下的運(yùn)行情況，預(yù)測(cè)設(shè)備的性能變化趨勢(shì)。
基于數(shù)字孿生模型，可實(shí)現(xiàn)能源設(shè)備的故障預(yù)測(cè)與健康管理。通過對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，數(shù)字孿生模型能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備的異常狀態(tài)。當(dāng)監(jiān)測(cè)到設(shè)備的振動(dòng)頻率超出正常范圍或溫度異常升高時(shí)，模型可結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和故障知識(shí)庫，對(duì)可能出現(xiàn)的故障類型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并評(píng)估故障的嚴(yán)重程度和發(fā)生概率。根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，制定個(gè)性化的維護(hù)策略，包括維護(hù)時(shí)間、維護(hù)內(nèi)容和維護(hù)方式等。對(duì)于輕微故障，可安排在設(shè)備停機(jī)檢修期間進(jìn)行處理；對(duì)于嚴(yán)重故障，則提前安排維修人員和備件，避免設(shè)備突發(fā)故障導(dǎo)致的長時(shí)間停機(jī)。
在維護(hù)決策支持方面，數(shù)字孿生模型可提供可視化的決策界面。運(yùn)維人員可通過界面直觀地查看設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、故障預(yù)測(cè)結(jié)果和維護(hù)建議。模型還可模擬不同維護(hù)方案的效果，幫助運(yùn)維人員選擇最優(yōu)的維護(hù)策略，降低維護(hù)成本，提高設(shè)備的可靠性和可用性。
伏鋰碼云平臺(tái)在數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的能源設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)領(lǐng)域具有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。在智慧能源管理領(lǐng)域，伏鋰碼為某風(fēng)電企業(yè)構(gòu)建了風(fēng)機(jī)數(shù)字孿生預(yù)測(cè)性維護(hù)體系，提供了智慧能源管理方案。通過在風(fēng)機(jī)上部署大量傳感器，實(shí)時(shí)采集風(fēng)機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，并構(gòu)建了精確的風(fēng)機(jī)數(shù)字孿生模型。該模型可提前預(yù)測(cè)風(fēng)機(jī)齒輪箱、發(fā)電機(jī)等關(guān)鍵部件的故障，故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較高。基于預(yù)測(cè)結(jié)果，企業(yè)合理安排維護(hù)計(jì)劃，使風(fēng)機(jī)的年可利用率提升，維護(hù)成本降低。
在儲(chǔ)能電站場(chǎng)景中，伏鋰碼云平臺(tái)為某大型儲(chǔ)能電站打造了電池儲(chǔ)能系統(tǒng)數(shù)字孿生維護(hù)平臺(tái)。平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電池組的運(yùn)行狀態(tài)，利用數(shù)字孿生模型預(yù)測(cè)電池的容量衰減和內(nèi)阻變化。通過提前安排電池更換和維護(hù)，延長了電池的使用壽命，保障了儲(chǔ)能電站的安全穩(wěn)定運(yùn)行。
