利用数据分析指标的基于预先预测的发电设备维护管理系统及其方法与流程

本发明涉及一种发电设备维护管理系统及其方法，一种利用数据分析指标的基于预先预测的发电设备维护管理系统及其方法，在设计包括风力发电机的多种发电设备时，以各自使用的配件的临界寿命物理量为标准，预测配件的临界寿命，对配件的故障进行预测后，可以先行管理。

背景技术：

通常，发电设备存在多种形态。

其代表性发电设备有水力、火力及原子能发电，但水力、火力及原子能发电面临着最近凸显的二氧化碳排放量及环境污染等问题。

因此，多种形态的替代能源成为议题，其中代表性的就是风力发电和太阳能发电。

其中具有代表性的发电设备有风力发电设备，根据风力发电的特性，受到包括作为外部因素的风的气象因素的影响很大，由于设备的特性是借助风进行驱动，因此为了用于桨叶旋转的结构及大容量的发电而适用巨大桨叶。

这样的风力发电的情况，与其他发电设备相比，对设备施加的冲击量增大，因此问题在于，很难预测各个配件或部件的临界寿命。

由于这样的问题尝试了多种方法，但是现实是大部分以管理者或使用者的经验法则或制造公司的临界寿命标示等为基础而进行维护及管理，很难预测配件的寿命或预先应对，从而发生故障之后采取后发措施。

因此，更换相关配件等导致的停工时间及配件供求导致的停工状态持续，从而经常会产生发电出错的问题。

为了克服这样的问题，韩国登记专利第10-1757117号(风力发电机维修装置及方法，以下称为“先行技术”)涉及维修装置及方法，维修装置在建立维修计划时，以材料信息、人力信息、及/或气象信息为基础决定维修作业时机，所述维修装置管理保管材料的多个材料网站和设置有需要维修的风力发电机的多个风力园区。公开的用于计划在远距离分散的风力发电机维修作业的风力发电机维修系统包括：风力园区网站服务器，其位于多个风力发电机所在的风力园区，获得所述多个风力发电机的状态信息；材料存放处网站服务器，其位于保管风力发电机维修作业所需材料的材料存放处，获得在所述材料存放处保管的材料信息；风力发电机维修装置，其以从多个所述风力园区网站服务器接收传递的风力发电机的状态信息、从多个所述材料存放处网站服务器接收传递的所述材料信息、及所述多个风力园区网站和所述多个材料存放处网站的位置信息为基础，决定维修作业时机。根据本发明，可使根据气象状态的接近性、配件及设备供需、工作人员等的影响最小化，通过在早期感知零件的故障，制定并实施维修计划，从而能够预防重大事故。

这种先行技术的情况，只能预测配件的故障时机并对此进行更换，因此，对于维护和管理重要的费用相关的部分，存在必须根据使用者或管理者的熟练程度另行判断难易程度的不便。

先行技术文献

专利文献

(专利文献1)韩国登记专利第10-1757117号(风力发电机维修装置及方法，2017年7月5日登记)

技术实现要素：

为了克服如上所述的不便，本发明的目的在于，提供一种技术，以数据为基础，利用维护及维修的经历等，通过维护及管理的费用正规化使之函数化，从而可有效地实行发电设施的维护及管理。

用于达成本发明的目的的利用数据分析指标的基于预先预测的发电设备维护管理系统，提供一种利用数据分析指标的基于预先预测的发电设备维护管理系统，其特征在于，包括：控制部10，其为了进行对系统的控制，接收输入的通过感知部20及运算部30获得并设定的值，从而控制系统；感知部20，其设置于发电设备的配件及部件，从测定并感知信息的多个传感器获得信息，通过控制部10将获得的信息传送至运算部30及存储部40；运算部30，其使用从感知部20获得的信息，负责用于计算配件或部件的维护·管理费用的运算；存储部40，其存储各个配件及部件的信息、经历、测定值及在运算部30运算的明细并数据库(db)化；信息提供部50，其可向使用者或管理者提供信息。

此外，所述运算部30呼出存储于存储部40的费用函数，搭载后进行运算，所述费用函数为((gq×p+gq×ptd)÷2)×t×c-mc＝(gq×ptd)×t×c，gq：发电量，p：最初运转性能，t：运转时间，d：运转性能衰减率，t：发电运转停止时间，c：发电产生的费用，mc：配件的替换费用。

此外，提供一种利用数据分析指标的基于预先预测的发电设备维护管理系统，其特征在于，所述信息提供部50提供的信息能以与维修经历之类的数据联系的数据联系表的形态向使用者或管理者提供信息，在信息提供部50制成的联系表可存储于存储部40并数据库化。

根据本发明的又另一个实施例的利用数据分析指标的基于预先预测的发电设备维护管理方法，提供一种利用数据分析指标的基于预先预测的发电设备维护管理方法，其特征在于，包括：数据获得步骤s10，从负责感知风力发电设备的各个配件及部件的感知部20测定信息并获得感知的信息；正常运转条件范围选定步骤s20，感知到需要维修的情况或位于偏远地区的各种状态及数据采集与监控系统错误代码(supervisorycontrolanddataacquisition-errorcode；scada-errorcode)之类的事件时，以感知到事件情况的时间为基准，将设定的时间以前的运转时获得的累积运算值选定为正常运转条件范围；数据联系表制作步骤s30，将感知到需要维修的情况或scada错误代码的时间以前的所有传感器的数据失效值、最大值、中央值按特定时间设定并制成数据联系表；代表值更新步骤s40，在产生维修经历时持续地累积联系表，从而更新代表值；取决于维修经历的维护管理费用的正规化步骤s50，使用在数据联系表制作步骤s30中制成的数据联系表和以此为根据算出并在代表值更新步骤s40中更新的代表值，把握配件或部件的临界寿命，并以此为根据进行费用的正规化。

此外，所述正常运转条件范围以2个月以上之前的数据值为基准，对于正常运转，根据外部因素如天气、季节等外部因素的变化，反映与现在运转的外部因素对应的外部因素的条件，从而可调整正常运转条件范围。

此外，提供一种利用数据分析指标的基于预先预测的发电设备维护管理方法，从而可达成本发明的目的，其特征在于，所述取决于维修经历的维护管理费用的正规化步骤s50的费用的正规化使用费用函数，所述费用函数为((gq×p+gq×ptd)÷2)×t×c-mc(gq×ptd)×t×c，gq：发电量，p：最初运转性能，t：运转时间，d：运转性能衰减率，t：发电运转停止时间，c：发电产生的费用，mc：配件的替换费用。

通过提供本发明的利用数据分析指标的基于预先预测的发电设备维护管理系统及其方法，效果在于，利用维护及维修的经历等，通过维护及管理的费用正规化使之函数化，从而可有效地实行发电设施的维护及管理。

附图说明

图1是根据本发明的系统的构成图。

图2是根据本发明的利用数据分析指标的基于预先预测的发电设备维护管理方法的顺序图。

图3是表示根据本发明的数据联系表的例示图。

标号说明

10：控制部

20：感知部

30：运算部

40：存储部

50：信息提供部

具体实施方式

以下参照附图对本发明的利用数据分析指标的基于预先预测的发电设备维护管理系统及其方法进行详细地说明，以便一般的技术人员可容易地实施。

图1是根据本发明的系统的构成图。

参照图1进行详细地说明，本发明的利用数据分析指标的基于预先预测的发电设备维护管理系统包括控制部10、感知部20、运算部30、存储部40及信息提供部50。

所述控制部10负责对系统的全面控制，接收输入的通过感知部20及运算部30获得并设定的值，从而对系统进行控制。

所述感知部20负责对各个配件及部件的感知，从设置于各个配件及部件并测定和感知多种信息的多个传感器获得信息，将获得的信息通过控制部10传送至运算部30及存储部40。

此时，作为适用于所述感知部20的传感器适用多样种类的传感器，作为代表性的，感知振动的振动传感器、感知发电机或马达之类的驱动体的动作的旋转感知传感器等多样的传感器都可适用。

所述运算部30使用从感知部20获得的信息，负责用于计算配件或部件的维护·管理费用的运算。

此时，所述运算部30利用存储于存储部40的费用函数，呼出存储于存储部40的费用函数，搭载于运算部30后进行运算。

如上所述的费用函数如下。

((gq×p+gq×ptd)÷2)×t×c-mc＝(gq×ptd)×t×c

gq：发电量

p：最初运转性能

t：运转时间

d：运转性能衰减率

t：发电运转停止时间

c：发电产生的费用

mc：配件的替换费用

此时，运算部30呼出存储于存储部40的根据多种情况及管理条件的计算式，从而根据管理者要求的情况适用计算式。

所述存储部40存储各个配件及部件的信息、经历、测定值及在运算部30运算的明细并数据库化。

此时，使用者或管理者输入该配件或部件的临界寿命并设定基准值，反映反复获得如上所述设定的基准值的数据，通过深度学习将反映的数据升级为实际数据。

使用者根据制造公司或经验法则获得设定的基准值和实际数据，并判断与升级的数据类似与否，使用者设定的基准值与实际获得并运算的数据产生差异时，告知使用者从而能引导设定更准确的基准值。

判断上述的基准值和通过感知部20获得的信息类似与否，达到所述基准值时，对其引导后可判断配件的替换等。

所述信息提供部50可向使用者或管理者提供信息，提供多种形态的信息。

在使用者或管理者拥有的个人用通信终端机进行显示或向位于外部的综合管制服务提供信息。

这样的信息不仅是相应发电设备的信息，也可共享其他地区的信息，从而可更精密地把握相应配件或相应部件的临界物理特性。

这是因为必须反映出设置发电设备的地区特性、季节特性、外部因素的天气特性，因此反映这样的各个特性从而能够更加准确地把握相应配件及相应部件的临界物理特性。

如此把握临界物理特性并预测其寿命，则能够利用相关信息而判断实际配件的替换或维护之类的管理方法，此时，使用费用函数，以维护管理的费用作为判断的基准而适用。

更为详细地说明，预测配件的残存寿命，将预测的寿命和替换之类的紧急情况时替换时发电停止而产生的损伤额比较后得以适用。

例如，如果说新配件的情况拥有100％的运转性能，把握了到发生紧急状态的事件情况时的运转性能下降率后，比较由修理导致的运转停止时间的发电量，从而可计算出费用。

此外，所述信息提供部50提供的信息能以与维修经历之类的数据联系的数据联系表(参照图3)的形态向使用者或管理者提供信息，在信息提供部50制成的联系表存储于存储部40并数据库化。

以下，参照图2的用于风力发电的维护管理方法的顺序图对根据本发明的利用数据分析指标的基于预先预测的发电设备维护管理方法进行详细地说明。

根据本发明的利用数据分析指标的基于预先预测的发电设备维护管理方法包括：数据获得步骤s10、正常运转条件范围选定步骤s20、数据联系表制作步骤s30、代表值更新步骤s40及取决于维修经历的维护管理费用的正规化步骤s50。

1.数据获得步骤s10

所述数据获得步骤s10从负责感知风力发电设备的各个配件及部件的感知部20测定多种信息并获得感知的信息。

此时，作为从所述感知部20获得信息的装置，使用多种测定传感器，连续地获得测定传感器获得的数据并累积运算，以连续地测定并累积运算的数据为基础，将失效值、最大值、中央值按小时、天、周、月为单位计算测定值并数据库化。

在此，所述连续测定时，将最后测定的时间以前的数据值累积计算，并将其值数据库化。

2.正常运转条件范围选定步骤s20

所述正常运转条件范围选定步骤s20将需要维修的情况或位于偏远地区的各种状态及信息收集至可编程逻辑控制器(programmablelogiccontroller：plc)或远程测控终端置(remoteterminalunit:rtu)，通过网络将中央的监控及控制系统和数据库传送至作为定点的信息处理系统(informationmanagementsystem)，分析并控制已传送的资料值的演变，从而感知用于有效地运行各种设备的scada-错误代码，类似这样的事件情况时，以感知此事件情况的时间为基准，将已设定的时间以前的运转时获得的累积运算值选定为正常运转条件范围。

此时，所述正常运转条件范围通常以两个月以上之前的数据值为基准，但不限定于此，可反映根据外部因素的变数。

例如，对于正常运转，反映外部因素如天气、季节等外部因素的变化，据此反映与现在运转的外部因素对应的条件，从而可调整正常运转条件范围。

这是为了使现在运转状态从根据外部因素的天气、季节等累积运算的数据选定的正常运转条件范围的误差范围最小化，可有差异地测定根据外部因素测定的值，这是因为通过一般的单纯比较判断异常与否时，可能会产生误差。

3.数据联系表制作步骤s30

所述数据联系表制成步骤s30将感知到需要维修的情况或scada错误代码的时间以前的所有传感器的数据的失效值、最大值、中央值按特定时间设定并制成数据联系表。

在此，特定时间按小时、天-小时、周-天-小时、月-周-天-小时设定。

例如，天-小时设定1天为期间，将设定的1天按时间段(0点～23点)设定，周-天-小时设定1周为期间，按设定的1周的天、每天的时间段设定，月-周-天-小时设定1个月为期间，按设定的1个月的周、天、时间设定，并合计累积以上各个特定时间的数据，从而可按各个时间把握需要维修的情况或scada-错误代码之类的事件情况。

这是为了提高感知到事件情况，即需要维修的情况或scada-错误代码的数据值的可靠度。

如果按时间感知特定数据，比较日间数据，比较日间数据后比较周间数据，然后比较月度数据，从而综合事件情况时，可以以此为根据进行判断。(参照图3)

4.代表值更新步骤s40

所述代表值更新步骤s40在产生维修经历时持续地累积联系表，从而更新代表值。

这样的代表值为持续累积运算值，在最长时间累积并运算的值中，可以指定为事件情况产生异常时的值，或者是使用者随意设定的值。

此时，所述代表值作为可认知及感知事件已发生的数据，可自动地更新这样的代表值，也可通过使用者或管理者手动地设定并更新。

在此，所述代表值反映根据外部因素的变数，还追加设定按外部因素反映变数的各因素代表值，储存于存储部40后，可呼出符合事件发生时的外部因素的各因素代表值并适用。

例如，在反映季节性因素、气温、风向及风量、时间因素等的外部因素中，呼出反映相同或类似因素并储存的各因素代表值。

更为详细地说明，未反映外部因素而以从传感器获得的数据为基础单纯算出运算并设定代表值，适用该代表值或可按反映外部因素的因素设定根据情况的另外的代表值并适用。

5.取决于维修经历的维护管理费用的正规化步骤s50

所述取决于维修经历的维护管理费用的正规化步骤s50使用在数据联系表制作步骤s30中制成的数据联系表和以此为根据算出并在代表值更新步骤s40中更新的代表值，把握配件或部件的临界寿命，并以此为根据通过运算部30的运算进行费用的正规化。

此时，如果通过感知部20获得的信息与作为该配件临界寿命的预测值的代表值相对应，则将该信息通报给使用者或管理者，从而可确定关于维护管理的方向。

为此，使用费用函数可实现维护管理费用的正规化。

这样的的费用函数如下。

((gq×p+gq×ptd)÷2)×t×c-mc＝(gq×ptd)×t×c

gq：发电量

p：最初运转性能

t：运转时间

d：运转性能衰减率

t：发电运转停止时间

c：发电产生的费用

mc：配件的替换费用

在此，gq(generationquantity)指的是发电量，p指的是相应部件的最初运转性能，t指的是相应部件的运转时间，d指的是运转性能衰减率，t指的是紧急情况时，为了替换配件之类的修理等，停止发电运转的发电运转停止时间。

前面记载的算式为，相应部件最初启动时，在根据发电量的总发电量(gq×p)中适用发生紧急情况当时的启动时间t和以数据库中累积的数据为基础测定的该部件的启动性能衰减率d，从而算出和事件情况，即紧急情况发生时的总发电量(gq×ptd)的平均数值，然后算出根据发电运转停止时间t的发电量(tgq1)并算出根据发电量的费用，减掉配件的更换费用(mc)后，通过事件发生时的总发电量(gq×ptd)算出发电运转停止时间t期间可以发电的预计发电量(tgq2)，算出根据发电量的费用后，两个价格相同时确定为更换配件的时机，根据预计发电量(tgq2)产生的费用较大时则进行维护管理。

这是通过对于上述说明的费用的函数化可对维护管理更有效地适用。

根据如上所述的方法得以提供本发明的用于发电的维护管理系统及其方法。