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眾所周知，我們今天的社會(huì)是建立在以石油能源為基礎(chǔ)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)上，石油既是燃料又是化工原料，這使其成為全球最重要大宗的商品，沒有之一。

就在3月9日布倫特原油和WTI原油價(jià)格暴跌30%，到了32.14美元/1桶，在這背后是沙特和俄羅斯的經(jīng)濟(jì)博弈。想要“做大事”的沙特王儲(chǔ)希望和俄羅斯一起減少產(chǎn)量來提升油價(jià)從而獲得金錢支持，而俄羅斯的立場就是要讓油價(jià)既可以支持產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，又不激發(fā)新能源革命的加速，故俄方并不想配合沙特減產(chǎn)。這就迫使沙特就想通過死就一起死的方式來逼迫俄羅斯重回談判桌。既然不想減產(chǎn)，那就只能增產(chǎn)。在沙特宣布繼續(xù)增產(chǎn)后，俄羅斯也表示會(huì)繼續(xù)跟進(jìn)增產(chǎn)。以至3月9日，受疫情和油價(jià)的雙重影響，道瓊斯跌了2013點(diǎn)，觸發(fā)熔斷，我們都成了歷史的見證人，特朗普更是'喜提大炮一門'。

那么問題來了，石油這種舊有的且注定被取代的能源，為何各國不積極研發(fā)、采用新能源進(jìn)行替代，反而任由石油一次又一次的爆發(fā)“危機(jī)”？

新能源發(fā)展看似紅紅火火但限制頗多

光伏發(fā)電雖然優(yōu)勢明顯，能量轉(zhuǎn)換過程簡單，發(fā)電裝置簡單。但是由于地球具有晝夜和季節(jié)之分，光伏發(fā)電無法進(jìn)行連續(xù)性工作，受地域和氣候影響大，占地面積較大，光伏發(fā)電裝置所用的晶體硅電池的制造過程高污染、高能耗，反而會(huì)對(duì)環(huán)境造成影響。

而風(fēng)力發(fā)電目前裝機(jī)范圍較廣，也是我國風(fēng)能發(fā)電更為普及，相關(guān)技術(shù)日趨成熟，發(fā)電成本低，投資規(guī)模和裝機(jī)規(guī)模相對(duì)靈活，但是風(fēng)電機(jī)組維修費(fèi)用高，尤其是風(fēng)電的不穩(wěn)定性，是制約風(fēng)電發(fā)展的關(guān)鍵因素，這會(huì)負(fù)載和電網(wǎng)帶來一定的沖擊，并且維修難題首當(dāng)其沖。

僅以2019年國內(nèi)發(fā)生的風(fēng)電事故為例，其中大致可分為運(yùn)輸事故、非規(guī)范操作事故與倒塔事故。這還僅為重大事故，例如風(fēng)電機(jī)組宕機(jī)之類僅造成生產(chǎn)損失的事故不見通報(bào)，其次數(shù)更是難記其數(shù)。

計(jì)算機(jī)聽覺打破空間限制
偏僻將不成維檢難題

由于風(fēng)電機(jī)組設(shè)備受工作原理限制，設(shè)備往往具有安裝高度高，投放位置偏僻等特點(diǎn)。而大部分風(fēng)電機(jī)組設(shè)備故障通常是由風(fēng)電機(jī)組設(shè)備中風(fēng)輪內(nèi)部螺栓脫離造成，如果風(fēng)車機(jī)組一旦發(fā)生故障，通常需要在較長的周期才能發(fā)現(xiàn)，大大增加了設(shè)備的安全隱患和故障檢修難度。同時(shí)，如果設(shè)備故障得不到及時(shí)的處置，也帶來不可估量的損失。

基于以上應(yīng)用需求，北京快魚電子股份公司與三一重能有限公司于2018年4月份強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，就風(fēng)電機(jī)組設(shè)備故障由其風(fēng)輪內(nèi)部螺栓脫離造成等問題，展開了基于計(jì)算機(jī)聽覺技術(shù)與實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組部件運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)在線遠(yuǎn)程監(jiān)測技術(shù)的聯(lián)合研究，最終通過采用深度算法模型、聲景仿真模型、事件監(jiān)測與決策管理平臺(tái)等方式解決這一大難題。

（一）深度算法模型模塊

深度算法模型數(shù)據(jù)庫，主要是通過對(duì)風(fēng)電機(jī)組針對(duì)風(fēng)葉片、傳動(dòng)鏈等關(guān)鍵部件的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，并通過深度學(xué)習(xí)算法模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、音頻流分割、聲源分離、特征提取、分類等判斷、去燥處理等操作，為風(fēng)電機(jī)組的故障分析與故障事件精準(zhǔn)判斷提供技術(shù)解決手段。深度算法模型框架圖，如圖1所示：

圖1：深度算法模型框架圖

（二）聲景仿真模型模塊

聲景仿真模型模塊，主要是通過靜態(tài)緯度（機(jī)械運(yùn)作）、動(dòng)態(tài)維度（環(huán)境噪聲）等多個(gè)維度建立聲景仿真模型數(shù)據(jù)庫，并對(duì)收集的風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)信息采用多維度計(jì)量方法進(jìn)行聲景仿真模型運(yùn)算，并根據(jù)不同維度計(jì)算結(jié)果實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組故障預(yù)警。聲景仿真模型數(shù)據(jù)庫處理流程圖，如圖2所示：

圖2：聲景仿真模型數(shù)據(jù)庫處理流程圖

（三）事件監(jiān)測與決策管理平臺(tái)

事件監(jiān)測與決策管理平臺(tái)，主要是將系統(tǒng)匯總收集來的音頻信息，通過預(yù)警評(píng)估規(guī)則定義的運(yùn)算，計(jì)算出風(fēng)電機(jī)組故障監(jiān)測的分類信息，并對(duì)不同分類故障事件進(jìn)行結(jié)果評(píng)估并發(fā)出預(yù)警信息。事件監(jiān)測與決策設(shè)計(jì)框架圖，如圖3所示：

圖3：事件監(jiān)測與決策設(shè)計(jì)框架圖

在本項(xiàng)目具體部署方案中，我們根據(jù)風(fēng)電機(jī)組故障點(diǎn)所處的不同位置，部署具備網(wǎng)絡(luò)傳輸功能的音頻感知傳感器，并通過對(duì)設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)與非正常狀態(tài)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)對(duì)比，最終得出故障監(jiān)測數(shù)據(jù)。在具體應(yīng)用中建議初期布置2-4只網(wǎng)絡(luò)音頻感知傳感器，便于前期的原始場景下數(shù)據(jù)采樣，為后端平臺(tái)分析提供多維度聲音數(shù)據(jù)。具體部署架構(gòu)圖，如圖4所示：

圖4：具體部署架構(gòu)圖

結(jié) 語

無論是從經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)還是環(huán)境保護(hù)的角度來說，新能源的落地應(yīng)用刻不容緩，如今美國道瓊斯的熔斷更是擺在面前的教訓(xùn)，以石油能源為基礎(chǔ)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的改變是必然的。

而新的事物在推行中總會(huì)碰到無數(shù)的問題，誰來解決這些問題、如何解決這些問題則往往會(huì)成為難題。所幸當(dāng)下快魚電子、三一重能站了出來，將壓在風(fēng)能發(fā)電頭上的“三座大山”移走了一座，也期望在不久的將來，能有更多的科研人與企業(yè)站出來，為世界的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。