如何解決風力發電廠對多台風機實時監測預警問題

三種途徑，可用於解決風力發電廠對多台風機實時監測預警問題。

原則上，這三種途徑也適用於其它場合、其它操作平台、其它用途的遠距離監測預警。

這三種途徑，給出的是思路、方法，而不是具體電路。因為具體電路的組裝調試，需要實地考量。

①途徑一，一點即明。中國手機數百萬、上千萬部。給一部手機打電話，不是所有手機都響；反過來，有電話打來，也能分辨出來自哪部手機。同樣道理可用於監測預警風力發電機。而且這種風力發電機上的“手機”，可以隻有發射電路、沒有接收電路；並且無需對這種“手機”另外供電，直接由風力發電機供電。工作中，信號發射正常，說明風力發電機完好；信號異常，屬於風力發電機預警；接收不到信號，對應著風力發電機故障。采用本途徑時，需要強調一點，選用的無線電頻率波段必須是合法的。

②途徑二，借用1970年代風行中國農村的有線廣播載波廣播、或者現在仍在采用的載波通訊原理。用監測預警信號調製風力發電機輸往風力發電廠的直流電流，到發電廠後再將風力發電機的監測預警信號卸載檢測，濾波清除。

③途徑三，利用手機組網遙控家庭各種用電器的原理，進行遠距離點測。

以上三種途徑，都是靈活運用現有技術甚至現成的器材，無需多麼高深的道理與技術。正所謂，戲法人人會變，各有巧妙不同！

實時監測可以通過SCADA係統實現，在電力係統中，SCADA係統應用最為廣泛，技術發展也最為成熟，它能實現數據采集、設備控製、測量、參數調節以及各類信號報警等各項功能。

現在新風機的係統已經非常先進了，基於機器學習、深度學習等方法，風電機組通過獲取感知信息，對自身環境、狀態以及行為特征進行判斷與評估，實現自調節、自適應和自控製。

智能預警目前還不太成熟，包含的內容也多。像溫度等一類的可以通過對曆史SCADA數據的學習判斷進行預警，一些旋轉件的預警可以通過振動分析研究其頻率變化進行預警，像葉片損傷可以通過無人機拍照然後通過圖像識別進行預警等等。