以下為演講實錄：

 

　　今天我和大家分享的題目是《葉片無人機智能巡檢技術推廣與應用》。

 

　　在這之前，首先我想給我們公司做一個簡單的介紹，前面的張博張總對于龍源電力有總體的介紹，龍源電力從2015天開始就以世界第一裝機容量的身份領跑世界風電的運營發展，截止到2018年底，裝機容量1900萬千瓦，機組13000多臺，將近4萬支葉片的規模，所以葉片運營的空間還是很廣闊的。中能公司其實是龍源電力的全資子公司，是科技型的支撐服務單位。從2004年開始就一直致力于整個龍源風電廠的運營保障技術的研究和推廣，中能電力很早建立了兩千座測風塔，并且對這些測風塔進行運營管理。我們有EPC的團隊，到目前將近也有10個項目投運的發電。第三個就是我們風電廠的信息化的業務，我帶領的這個業務分支一直致力于從行業、社會和高校、機構以及企事業單位和公司把一些成熟的手段引進過來，用在我們風電場，為整個風電場的精細化管理、提質增效做支撐。

 

　　今年主要在三個方面做匯報分享：首先是背景的介紹；第二個是目前葉片無人機的智能巡檢的解決方案；第三個是下一步工作展望。

 

　　其實昨天一天還有今天上午幾個專家的介紹都有提到葉片的運維的必要性，我這里就不再逐一做詳細的解說，簡單來說我覺得葉片從生產、設計、制造、加工、運輸、吊裝以及長時間的運行階段，任何一個環節可能出現不盡心盡力或者是有一些檢查不到位都會有故障的發生，同時還有一個客觀的因素，就是自然環境以及惡劣的風況的情況下，有一些鹽霧腐蝕還有風沙的情況，機組現在也更加大型化，葉片出現多種類的損傷，對我們整個風電場的影響也是越來越大。

 

　　這是我們在葉片巡檢過程中發現的典型的缺陷，其實昨天也有很多專家在介紹。剛才說到我們的葉片長度已經是越來越大型化。這個就是我剛才說到的典型的缺陷，昨天也有專家提到葉片前緣的損傷對于發電量的影響，現在我們通過查閱國際和國內的文獻，昨天我記得一個專家提到前緣的影響應該有25%左右，現在我們針對這個事情在開展的一個工作就是單獨選擇了幾個風電場的試點，專門進行葉片前緣的修復，我們現在聯合一些專業機構做修復前后的發電量的提升工作，這個工作預計到10月份會出一個結果，也愿意在將來出了結果之后，和在座的各位專家進行交流。

 

　　總結來說，我覺得葉片運維現在實現狀態檢修的運維是一個必然趨勢，從我們業主來說，安全管理的要求，從設備管理的要求都使得我們越來越關注葉片的安全運行。而且現在隨著數字化運維的趨勢，葉片的數字化、精細化、智能化的運維也是必然的要求。我們在四年前有一個課題就是研究葉片監測的技術路線，總結來說，我覺得葉片的監測主要是兩個維度：一個是從內向外的監測也就是片子提到，其實昨天也有廠家在介紹，這個主要是通過監測葉片的載荷來進行，從小萌芽發生到不斷惡化的長期的監測，其實這是一個很好的技術手段，只不過在三四年前這種手段進行調研之后，它的應用成本還是很高，所以當時沒有規模推廣；另外還有一個是從外到內的檢測手段，那就是純粹的外觀的檢測，通過云眼、望遠鏡、攝像頭等等從外部觀察看葉片發生了什么問題。其實這些手段大家都有提過，望遠鏡、高清攝像頭以及人工的攀爬的檢查，但是其實多多少少都有一些局限性，像望遠鏡會有一些盲區，人工的檢查強度又大，所以我覺得一直想實現葉片的靈活的高頻繁的檢測，一直達不到這個目的。我個人的觀點，現在無論是自提式的維修，我覺得他們最擅長的還是維修，在檢測手段還是要選擇更靈活的手段，所以接下來分享的是葉片的無人機的訊進的解決方案。

 

　　其實原理其實很簡單，就是把常規的無人機利用計算機的機器視覺和智能飛行機器人技術為核心，這從2015年開始推薦這個技術，也是經過不斷迭代的升級，其實針對風機它的葉片、形狀都很復雜，所以當時也是經過不斷的升級，直到今天我們成功研發的這個產品，也實現了這個目的，到現在達到的指標就是怎樣從高校上面，單臺機組三個葉片20-25分鐘能夠獨立完成，清晰度可以達到毫米級的清晰度，從完整的角度來說它是把葉片從360度全景全覆蓋拍攝，安全方面實現地面操作，不至于爬塔的安全風險。現在我們攻破一個難題就是葉片在任何的角度都實現了拍攝，原來是必須到外形才能夠進行拍攝。

 

　　提到智能這一塊，我們把無人機的智能維度從無人機參與到無人機自動處理一些意外情況的能力分成四個自動化等級：第一個是純手工的，也就是在2017開展一些無人機的檢查，其實都是通過人工操作，當時發現的問題是現場使用的門檻比較高，必須考相關的證書，拿到這個證書才能開展作業，基于這個我們也不斷地完善我們的需求；就發展到第二個等級，我們把葉片分成多個小路徑，然后人工只要參與小路徑之間的銜接就可以把整個的葉片巡檢完成，同時在發生意外的情況下還需要人工的監管；第三個就是我們把所有的路徑串起來，中間不再需要人工參與，直接一鍵起飛一氣呵成，自動降落到起飛地點，當出現意外的情況還需要人工的監管；第四個自動化的級別是100%自動化的情況，完全不需要人工干預，不需要人工操作，也不需要人工的依賴?，F在我們的階段認為達到了第三個自動化的等級，這個是針對幾個等級操作人員的數量。

 

　　無人機檢查的時候，實際上每支葉片都分成四個路徑，分別是從前緣、后緣一共12個路徑，每條路徑大概拍攝是30-40張照片，20-30分鐘的拍攝。

 

　　葉片前面的采集問題如果解決掉之后，隨之而來的問題就是大量的照片誰來編寫？如果是單個人工的話在我們自己的電腦上查閱照片，進行觀察、標注等等，這個強度非常大，而且人工參與還容易出現一些披露，因此我們在研究葉片前端智能巡檢的同時也開發了一套葉片的數字化運維管理平臺，主要是實現這么幾個功能：第一個我們把葉片作為一個管理的單元，首先實現葉片的臺賬管理，每個葉片按時間維度把它所有的照片進行存儲，然后每個葉片、每條路徑它的相應的照片都進行細化，相當于把我們的葉片的運維數據進行數字化的模型的界面。這一塊是診斷人員依托于這個管理平臺，在平臺上進行曲線的標注，首先我們把這個缺陷按照相應的標準進行分類，首先缺陷的類型、缺陷的級別、描述它的尺寸、它的相對位置都進行了細化，以便于將來做運維的時候來進行管理決策的時候有量化支撐。左邊這個圖相當于我們把每個葉片的路徑三四十張照片拼成一個大圖，這個大圖我們發現的缺陷就會顯示在葉片的相對位置，就比較直觀自然。還有一個功能就是我們把葉片修復完之后再進行一些拍攝，就把它前后的情況進行對比，但是結合昨天講的目前葉片的維修情況的現狀，有很多不負責任的檢修情況，我覺得如果修立馬拍攝我們再聯合第三方機構進行評審把關，有這些照片對他們來說也是行為上的約束。

 

　　最終我們的評判會根據前面的診斷標注出現自動化的報告，這個報告主要是我們風電場的管理人員、廠長從他的角度他不關心你怎么檢，怎么分析，最重要的是我管理這么多的機組，這么多的葉片有多少受到損傷，現在可以有什么措施。通過昨天的學習和了解，也發現無人葉片的缺陷認知是有相當高的專業要求，所以我們在這方面的經驗有很大的缺陷，現在我們出報告除了正常、嚴重、非常嚴重之外還有一個叫待決定的狀態，因為我們發現有一些表面很輕微的實際上通過內腔的查看是很嚴重的狀況，那這些漏檢沒有歸到待決定，應該立即要求相關人員進行查看防止事件的發生。

 

　　其實每年都在以300-500臺規模在推進，到現在為止我們在13個省份、32個風電場累計完成無人機巡檢1355臺，發現嚴重缺陷475處，涉及風機285臺，比例還是很高的。缺陷主要類型包括前緣腐蝕、葉根裂紋、前后緣開裂，雷擊造成葉尖炸裂。我們通過巡檢在節省葉片運維成本方面，避免故障擴大化產生直接、間接經濟效益1610萬元。這是我們當時發現的典型的缺陷照片，從清晰度來說是非常清晰的。

 

　　前面兩個部分是作為龍源的技術支持團隊在巡檢方面做了一些工作，我覺得通過這兩天的學習，接下來我們要做的工作還有很多，但是這里簡單說幾個方面。

 

　　首先第一目前我們啟動無人機巡檢的行業標準，我覺得葉片的運維要建立良好有序的生態環境，我覺得還是要有標準的，要有規矩可循，首先檢測要有相應的標準，你的報告應該出什么結論？出什么維度的？你的修復報告應該達到什么樣的要求？最終應該輸出的內容要有相應的規范。

 

　　還有一個我們在8月份剛做完的這個工作就是來了海上無人機的試飛工作，其實我們發現海上無人機在操作的過程中和陸上比，海上的要求還是非?？量?，首先它對于窗口期要求很嚴格，因為在陸上調整一些作業準備等等都可以不限時間，但是在海上是有嚴格要求的。我覺得海上無人機將來是完全自動化執行的，可能要定制一個能夠充電的安裝點，一旦有執行任務直接就觸發自己就執行任務的，再自行飛回來，同時結合現在5G網絡的高帶寬、高速度的傳輸渠道，它實時把照片傳回到我們的葉片平臺，這樣可能滿足海上運維的條件。

 

　　還有一項工作我們在做的一千多臺的診斷的過程中，其實在做的葉片段方面，剛才說目前的經驗還是有欠缺，大部分是人工參與包括找專業的機構幫我們審核報告，所以我們要把工作分成兩部分：第一部分把葉片經過海量照片的初篩工作應該先檢測出來，目前能聯合專業研發機構基于圖像識別、深度學習的算法自動識別出來，解放出人員能夠重點在葉片的缺陷經驗積累上進行提升。在這里我們發現有這么一個問題，其實在這么多的照片當中，如果單純靠深度學習，精度其實并不理想，我們發現人工干預，把一些點明的缺陷進行歸類，當然這個前提可能是需要大量的故障的缺陷照片，我們現在積累了一部分，我覺得還是需要更多的積累才能保證模型的精度達到一定的水準。

 

　　以上就是我們這個團隊在葉片巡檢方面做的一些工作，最后希望通過這次專題葉片的平臺，也呼吁各位專家和我們中能電力科技公司建立有效的溝通渠道，我們一起通力協作，為我們國家的風電貢獻一份力量，謝謝大家。

 

　　（內容來自現場速記，未經本人審核，如有不妥請聯系修改）