تعرف نمو الطاقة الريحية السريع بالعدد الهائل من أجهزة توليد الطاقة الريحية المتشغلة في جميع أنحاء العالم. هذا يشكل تحدٍ هامًا للفرق المسؤولة عن صيانتها وإدارتها. ومع ذلك، من خلال دمج بيانات الاهتزاز في عمليات تحليل البيانات المتقدمة وتقنيات إحصائية ونماذج التعلم الآلي، يظهر نهج جديد لإدارة أجهزة توليد الطاقة الريحية. عن طريق فهم سلوك مكونات مختلفة، يهدف هذا الأسلوب الشامل إلى إنماء وتوقع أدائها.
عادةً، اعتمدت صيانة أجهزة توليد الطاقة الريحية على الفحوصات المجدولة والفحوصات اليدوية. ومع ذلك، يمكن لاستخدام بيانات الاهتزاز أن يغير هذا النهج. عن طريق مراقبة الاهتزازات التي تنتجها مكونات أجهزة توليد الطاقة الريحية، يمكن للمشغلين الحصول على رؤى قيمة حول حالتها وأدائها.
يشمل تحليل الاهتزاز قياس وتحليل الاهتزازات في الأنظمة الميكانيكية. في حالة أجهزة توليد الطاقة الريحية، يتضمن ذلك مراقبة الاهتزازات التي تنتجها مكونات مختلفة مثل الشفرات وصندوق التروس والمولد. من خلال تحليل هذه الاهتزازات، يصبح من الممكن اكتشاف الشوائب وتحديدها وتحديد الصحة العامة للطاور.
في حين يمكن أن يكون تحليل البيانات اليدوي للاهتزازات مستهلكًا للوقت ومضنيًا، يمكن أن يعزز تطبيق التعلم الآلي والأساليب الإحصائية العملية بشكل كبير. يمكن تدريب خوارزميات التعلم الآلي على التعرف على النماذج والارتباطات في بيانات الاهتزاز، مما يسمح بكشف أكثر دقة للشوائب والصيانة التنبؤية. تزبم التقنيات الإحصائية المزيد من الرؤى من خلال تحليل البيانات التاريخية وتحديد الاتجاهات.
أحد الميزات الرئيسية لدمج تحليل الاهتزاز في إدارة أجهزة توليد الطاقة الريحية هي القدرة على اكتشاف المشاكل المحتملة قبل أن تتطور إلى مشاكل رئيسية. من خلال تحديد علامات مبكرة عن فشل الجزء أو تدهوره، يمكن للمشغلين اتخاذ تدابير وقائية لمنع توقف التشغيل التكلفة غير المبررة والإصلاحات.
علاوةً على ذلك، هذا النهج يمكن أن يمكن مناهج صيانة مستهدفة وكفءة أكثر. بدلاً من إجراء الفحوصات الروتينية على جميع أجهزة توليد الطاقة، يمكن للمشغلين إعطاء أولوية للصيانة استنادًا إلى الاحتياجات الخاصة لكل طاور. يوفر هذا النهج المستهدف ليس فقط الوقت والموارد بل يحسن أيضًا الاعتمادية والأداء العام لحقل الرياح.
أسئلة شائعة:
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar