基于多源数据耦合的风电机组智能消防预警方法及系统

技术领域

本发明涉及风电机组领域，尤其涉及基于多源数据耦合的风电机组智能消防预警方法及系统。

背景技术

近些年来风电单机组装机容量实现了跨越式的发展，技术更新迭代快，核心部件正逐步实现国产化，但由于风电机组运行环境恶劣，且地处偏远，近些年来出现了很多恶性安全事故阻滞了该产业的安全发展，其中风机火灾危害最重。

相较早期风机消防设计的缺失和忽视，风电制造厂家已经开始重视风机自动消防装置的设计和配置，根据国标和行业要求，每台风机出厂就在机舱和塔基共装配多个自动消防装置和视频监控摄像头，并将视频信号引入中控室内方便观察到风机内部异常情况。

目前风电机组应对火灾的主要措施集中在起火后的灭火，对于可能诱发风机火灾的异常趋势监控和火灾预警方面还未有足够重视和有效的手段，导致火灾发生初期没有及时消缺，易造成火势蔓延，后期即使扑灭仍会对机组造成不可逆的损伤和巨大的经济损失。

根据国内外的多个火灾案例原因分析，风电机组火灾起火位置几乎都在机舱，起火初期往往有一段运行数据异常、火势小的阶段，此时扑灭对机舱和机组影响较小，故风电机组火灾防治的有效手段在预防而不是灭火，只要预警信息足够准确，就可以自动动作调整或人为紧急停机，提前动作自动消防装置可以最大程度遏制火势蔓延。

发明内容

本发明的目的在于，针对风电机组火灾前预警信息不足的问题，提出基于多源数据耦合的风电机组智能消防预警方法及系统，将风电机组对火灾的应对措施和消防重点转移到火灾预测和提前预警方面，利用智能消防控制算法将风机原有运行数据、新增监控测点数据耦合，引入人工智能智慧化处理并对火灾风险趋势进行研判，提前预警，同时逻辑联动风电机主控制内部风扇停机或机组紧急停机。

基于多源数据耦合的风电机组智能消防预警方法，步骤为：

S1：消防环境数据库、多传感器数据采集模块将数据导入风场无线环网和光纤通讯；

S2：风场无线环网和光纤通讯将数据输入消防预警系统数据耦合模块；

S3：消防预警系统数据耦合模块将数据特征提取，判断数据是否异常：

若数据异常传输情况给消防预警系统预警研判模块；

若数据正常则持续监控；

S4：消防预警系统预警研判模块根据危险等级识别判定，发出对应的火灾预警信号，判断采取的措施。

进一步的，基于多源数据耦合的风电机组智能消防预警方法，所述数据异常包括风机SCADA系统监测大部件异常升温或温度超限、红外摄像头扫描机舱温度超限、热敏线温度超阈值、线缆监测温度超限、烟感触发、温感触发。

进一步的，基于多源数据耦合的风电机组智能消防预警方法，所述危险等级识别判定为：

第五危险等级：风机SCADA系统监测大部件异常升温或温度超限且红外摄像头扫描机舱温度超限；

第四危险等级：风机SCADA系统监测大部件异常升温或温度超限且红外摄像头扫描机舱温度超限且热敏线温度超阈值；

第三危险等级：红外摄像头扫描机舱温度超限且线缆监测温度超限；

第二危险等级：红外摄像头扫描机舱温度超限且线缆监测温度超限且温感触发，或者风机SCADA系统监测大部件异常升温或温度超限且红外摄像头扫描机舱温度超限且温感触发；

第一危险等级：风机SCADA系统监测大部件异常升温或温度超限且红外摄像头扫描机舱温度超限且热敏线温度超阈值且线缆监测温度超限且烟感触发且温感触发。

进一步的，基于多源数据耦合的风电机组智能消防预警方法，所述判断采取的措施为：

若为第五危险等级，持续关注风机SCADA系统大部件温度；

若为第四危险等级，收桨停机检查风机大部件，明确异常温升原因，消缺后重新启机；

若为第五危险等级，持续关注线缆温度，温升过高停机检查，老机组更换阻燃线缆；

若为第五危险等级，立即停机，通过视频观察机舱内是否起火：

若已经起火则联动风机内部风扇停机并自动启动起火周围自消装置动作；

若未起火则检查则明确异常温升原因，消缺后重新启机；

若为第五危险等级，立即停机并联动主控风机内部风扇停止转动，在中控室通过摄像头观察起火位置，启动起火位置周边自消装置。

基于多源数据耦合的风电机组智能消防预警系统，包括消防环境数据库、多传感器数据采集模块、风场无线环网、光纤通讯、消防预警系统数据耦合模块、消防预警系统预警研判模块；

所述消防环境数据库功能为将数据导入风场无线环网和光纤通讯；

所述多传感器数据采集模块的功能为将采集的数据导入风场无线环网和光纤通讯；

所述风场无线环网、光纤通讯功能为将采集的数据输入消防预警系统数据耦合模块；

所述消防预警系统数据耦合模块功能为将数据特征提取，判断危险等级：

若数据异常传输情况给消防预警系统预警研判模块；

若数据正常则持续监控；

所述消防预警系统预警研判模块功能为根据危险等级识别判定是否发出火灾预警信号。

进一步的，基于多源数据耦合的风电机组智能消防预警系统，所述消防环境数据库的数据包括风电机组所在位置气象条件、地形条件、风资源优劣和风机SCADA系统大部件温度。

进一步的，基于多源数据耦合的风电机组智能消防预警系统，所述多传感器数据采集模块的包括烟雾传感器、温度传感器、风机大部件周围热敏线、监测线缆温度的热成像双目卡片机、带有火焰识别图像分析系统的红外可见光双切换摄像头。

本发明的有益效果：通过基于多源数据耦合的风电机组智能消防预警方法，采集多种数据并将其在预警研判模块智能耦合，实现异常数据趋势研判、提前预警、有效动作，降低风电机组起火风险，杜绝火灾大规模蔓延至机舱，保障风机安全稳定运行。

附图说明

图1为基于多源数据耦合的风电机组智能预警控制系统逻辑图。

图2为数据异常情况下火灾预警研判动作逻辑图。

具体实施方式

为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本发明的具体实施方式。

如附图1所示，基于风电机组火灾诱因数据多源耦合包括消防环境数据库采集和设计、多传感器数据采集系统设计、多模态数据的特征提取与融合，步骤为：

S1：消防环境数据库、多传感器数据采集模块将数据导入风场无线环网和光纤通讯；

S2：风场无线环网和光纤通讯将数据输入消防预警系统数据耦合模块；

S3：消防预警系统数据耦合模块将数据特征提取，判断数据是否异常：

若数据异常传输情况给消防预警系统预警研判模块；

若数据正常则持续监控；

S4：消防预警系统预警研判模块根据危险等级识别判定，发出对应的火灾预警信号，判断采取的措施。

风场无线环网和光纤通讯为利用场站自建，基于多源数据耦合的风电机组智能消防预警系统实现多模态信号的采集输入并利用其进行特征提取、融合和判定危险等级，对多传感器数据进行数据异常研判描述及结合防火危险等级进行二次特征融合并识别判定是否发出火灾预警信号。

进一步的，基于多源数据耦合的风电机组智能消防预警方法，所述数据异常包括风机SCADA系统监测大部件异常升温或温度超限、红外摄像头扫描机舱温度超限、热敏线温度超阈值、线缆监测温度超限、烟感触发、温感触发。

基于多源数据耦合的风电机组智能消防预警系统，包括消防环境数据库、多传感器数据采集模块、风场无线环网、光纤通讯、消防预警系统数据耦合模块、消防预警系统预警研判模块；

所述消防环境数据库功能为将数据导入风场无线环网和光纤通讯；

所述多传感器数据采集模块的功能为将采集的数据导入风场无线环网和光纤通讯；

所述风场无线环网、光纤通讯功能为将采集的数据输入消防预警系统数据耦合模块；

所述消防预警系统数据耦合模块功能为将数据特征提取，判断危险等级：

若数据异常传输情况给消防预警系统预警研判模块；

若数据正常则持续监控；

所述消防预警系统预警研判模块功能为根据危险等级识别判定是否发出火灾预警信号。

进一步的，基于多源数据耦合的风电机组智能消防预警系统，所述消防环境数据库的数据包括风电机组所在位置气象条件、地形条件、风资源优劣和风机SCADA系统大部件温度。

进一步的，基于多源数据耦合的风电机组智能消防预警系统，所述多传感器数据采集模块的包括烟雾传感器、温度传感器、风机大部件周围热敏线、监测线缆温度的热成像双目卡片机、带有火焰识别图像分析系统的红外可见光双切换摄像头。

如附图2所示，基于风电机组内部运行数据和多种监测数据、视频图像数据等多源数据耦合，引入人工智能和AI技术，利用消防预警研判模块对风机运行异常情况进行综合评估，并根据不同的异常情况自动做出相应的动作和措施，避免风电机组因长时间异常工作状态产生局部过热或其它火灾趋势隐患。

风电机组机舱一般距离地面百米以上，机舱起火初发时火势较小，之后迅猛发展，逐渐不可控制。风电机组防火灾的预防和预警应是有效的手段，火灾蔓延后的消防措施很难发挥有效的效果，将火灾消灭在摇篮中对风电场的损失影响最小。

所述危险等级识别判定为：

第五危险等级：风机SCADA系统监测大部件异常升温或温度超限且红外摄像头扫描机舱温度超限；

第四危险等级：风机SCADA系统监测大部件异常升温或温度超限且红外摄像头扫描机舱温度超限且热敏线温度超阈值；

第三危险等级：红外摄像头扫描机舱温度超限且线缆监测温度超限；

第二危险等级：红外摄像头扫描机舱温度超限且线缆监测温度超限且温感触发，或者风机SCADA系统监测大部件异常升温或温度超限且红外摄像头扫描机舱温度超限且温感触发；

第一危险等级：风机SCADA系统监测大部件异常升温或温度超限且红外摄像头扫描机舱温度超限且热敏线温度超阈值且线缆监测温度超限且烟感触发且温感触发。

当温感触发和烟感触发时则证明风机内部已经有局部起火。

进一步的，基于多源数据耦合的风电机组智能消防预警方法，所述判断采取的措施为：

若为第五危险等级，持续关注风机SCADA系统大部件温度；

若为第四危险等级，收桨停机检查风机大部件，明确异常温升原因，消缺后重新启机；

若为第五危险等级，持续关注线缆温度，温升过高停机检查，老机组更换阻燃线缆；

若为第五危险等级，立即停机，通过视频观察机舱内是否起火：

若已经起火则联动风机内部风扇停机并自动启动起火周围自消装置动作；

若未起火则检查则明确异常温升原因，消缺后重新启机；

若为第五危险等级，立即停机并联动主控风机内部风扇停止转动，在中控室通过摄像头观察起火位置，启动起火位置周边自消装置。

本实施例中通过大量数据训练智能消防研判模块，不断提高研判准确性和可靠性，系统研判及动作后，要立即派运维人员登塔分析事故原因，分析研判准确性和需要调整优化的部分，作出相应的防护措施。认真分析火灾原因并立即对区域内同批次同厂家的风机进行排查，评估机组运行状态，确定机组正常。

本方案通过基于多源数据耦合的风电机组智能消防预警方法及系统，将风机火灾的防控重点由消防灭火转向火灾趋势预警方面，可以实现风机运行异常数据趋势研判火灾风险，实现提前预警，实时监测和有效动作，将火灾趋势扼杀在摇篮中。火灾研判模块依靠多元数据耦合和历史数据不断进行自学习优化算法，提高研判的准确性。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。