水力发电厂的“耳朵”:Landsvirkjun和福伊特在冰岛启动联合试点项目

福伊特正在冰岛的布达哈尔斯水电站安装一套声学监测系统，该系统可以检测出偏离正常状态的涡轮机噪声，以及时防止潜在的关闭。此外，对机器数据的持续分析有助于优化操作模式和智能调度维护工作。该系统将于2018年9月投入使用。

及时发现涡轮损坏

福伊特数字解决方案项目经理、自动化和数据分析专家Bastian Berg解释说:“我们正在budhalals电厂安装一个系统，可以永久评估机器的声学状况。”“利用人工智能，该系统将补充发电厂的监测和人员进行的预防性维护，并及时识别潜在的机器损坏。”为此，将在电厂的指定位置安装麦克风，并记录所有环境噪声，将其存储在福伊特蓝盒中进行预处理。最后的数据解释将在一个特殊的福伊特平台上完成。为了校准目的，系统在初始学习阶段记录所有声学信号。这样做符合严格的数据保护准则。然后将收集到的数据与其他水电站的数据进行比较。由于与运行数据的结合，应用程序学习哪些噪声对应正常的机器行为。在第二个学习阶段，系统能够立即识别出典型噪声模式的偏差。在这种情况下，系统发出警告，同时通知发电厂运营商的服务技术人员之一。

数据化服务，优化运维

在冰岛布达哈尔斯电厂的试点项目中，福伊特首次测试了一种用于噪声模式分析的新服务模式。该系统采用基于数据的方法，旨在帮助发电厂运营商优化维护和运行。

“在电厂安装该系统后，我们预计在初始阶段每天会有10到15个未知环境噪声。首先必须手动分析并记录这些数据，”Bastian Berg解释道。“系统不断学习，随着时间的推移变得越来越智能。”为了将客户的工作量降至最低，福伊特为该试点项目提供全天候服务，由福伊特专家对未知噪声进行快速评估。如果噪音表明机器处于临界或非典型状态，则立即通知客户控制室。

随着试点项目的进行，该系统将越来越自主地工作，并识别更多的噪声。结合各种kpi，福伊特专家和数据分析师团队对收集到的数据进行调查和分析，以确定复杂的相关性。然后将结果作为定期报告提供给发电厂运营商，使运行和维护得到优化。报告的内容根据客户的需求进行调整，并与客户一起验证所增加的价值。“例如，未来我们将能够利用我们的噪声模式分析告诉水力发电厂的操作人员更换机械部件的理想时间。因此，维护工作和即将进行的维修可以透明而高效地计划，”Berg说。

关于布达哈尔斯电厂

Budarhals工厂于2014年正式投产，装机容量为95兆瓦。它每年的发电能力约为585千兆瓦小时。福伊特为该工厂配备了两台现代化的、环保的卡普兰涡轮和专门开发的无刷和蓝牙晶闸管控制励磁系统的尖端发电机。除了机电设备和控制系统的主要部件外，福伊特还为工厂的厂房提供起重机系统。

通过目前的试点项目，福伊特成功地延续了其在冰岛开展业务的悠久传统。早在1912年，该公司就在Fjardarsel发电厂建造了第一个完整的涡轮机装置。该系统的容量为550千瓦，由卧式弗朗西斯涡轮驱动，是冰岛仍在运行的最古老的发电厂。