利用私人无线和物联网进行风电场运营

风力涡轮机发生故障的代价非常高昂。一个变速箱故障的总维修费用超过20万美元并不罕见。这个价格的一半是起重机滚动，然后是劳动力拆除叶片，降低，固定和重新升起转子。最后，还有能量损失，这可能占到收入损失的四分之一。

换句话说，有很多激励措施可以更好地了解涡轮机问题的原因和时间，例如行星轴承故障，并在故障发生之前减少故障的可能性。例如，它们在多大程度上暴露于超载或欠载、偏航、阵风、制动和电网故障?什么样的设计在什么样的条件下表现更好?你能预测失败并在它们发生之前加以处理吗?

业界正在建立模型，试图理解影响涡轮机的复杂相互作用，但真正需要的是大量的数据。这就是工业物联网传感器的用武之地。传感器存在于广泛的工作条件，如温度，振动，湿度和电流。一旦收集到这些运行数据，就可以将其输入到使用机器学习的分析引擎中，从而开发出越来越精确的涡轮机性能和故障模型。

这些分析还可以通过集成到您现有的IT基础设施中来实时创建和调整您的资产维护计划。他们会输入有关机组人员、涡轮机运行、故障时间预测、能源需求和发电量预测、部件可用性、维护记录和要求、天气、交通等信息，为每个资产、工人和风电场找到最佳时间表。

那么如何从各种传感器收集所有这些信息呢?大多数风电场通常都有光纤网络，用于SCADA系统等控制网络。但是在传感器中加入光学接口会使它们的制造和安装成本都太高。基于当前4G/LTE技术的5g专用无线网络提供了一种成本低得多的方法。

一个专用的、不计量的无线网络可以在每个无线电台或接入点的3.5英里范围内提供保护伞覆盖。这意味着，即使是在偏远地区，全面覆盖的成本也不高。资产和环境数据由物联网网关中继，在将其传递到边缘云之前进行初步数据处理，在边缘云执行更深入的分析并进行机器学习。在靠近风力发电场的网络边缘处理数据，解决了到达远程数据中心的连接成本，保证了风力发电场运营商网络上的数据安全，并使低延迟、时间敏感的应用(如自动提前关闭涡轮机)成为可能，以避免级联损坏。

对于大多数风电场运营商来说，从基于日历的维护方法转向基于资产实时状况的预测性维护方法是一大进步。它将特别帮助他们降低能源平准化成本(LCoE)，这将是实现未来风电增长雄心勃勃的目标的关键。

诺基亚与研华、Dianomic和OSIsoft等公司合作，展示了一种端到端解决方案，用于收集、传输和处理风力发电场的传感器数据。诺基亚的解决方案基于目前的4G/LTE，以及未来的5G，提供了一个不计量的、“吃到饱”的、高度可靠的专用无线宽带网络。该解决方案包括提高运营效率、工人安全、无人机检查、现场安全和人员通信的应用，包括使用4G/LTE设备的一键通和一键通视频。诺基亚数字自动云(NDAC)为从小型远程站点到大型国际项目和网络的所有网络服务和边缘计算提供了灵活的混合商业模式。即插即用网络可以很容易地扩展。操作不需要特殊的电信技能。

获取有关的更多信息诺基亚风电场解决方案，以及它如何帮助您利用工业物联网、4G/LTE和5G技术进行运营。