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上海電氣風電集團股份有限公司數字化產品經理韋永清:深化數字化創新,助力風電智能運維高質量發展

2023-10-18 來源:能見APP 瀏覽數:416

10月17日上午,上海電氣風電集團股份有限公司數字化產品經理韋永清在人工智能與智能運維發展論壇上發表了題為《深化數字化創新,助力風電智能運維高質量發展》的主旨發言。

2023年10月16日-19日,2023北京國際風能大會暨展覽會(CWP2023)在北京如約召開。作為全球風電行業年度最大的盛會之一,這場由百余名演講嘉賓和數千名國內外參會代表共同參與的風能盛會,再次登陸北京,聚焦中國能源革命的未來。

本屆大會以“構筑全球穩定供應鏈共建能源轉型新未來”為主題,將歷時四天,包括開幕式、主旨發言、高峰對話、創新劇場以及關于“全球風電產業布局及供應鏈安全”“雙碳時代下的風電技術發展前景”“國際風電市場發展動態及投資機會”“風電機組可靠性論壇”等不同主題的21個分論壇。能見App全程直播本次大會。

10月17日上午,上海電氣風電集團股份有限公司數字化產品經理韋永清在人工智能與智能運維發展論壇上發表了題為《深化數字化創新,助力風電智能運維高質量發展》的主旨發言。

以下為發言全文:

大家上午好!我是來自上海電氣風電集團股份有限公司數字化產品經理韋永清,今天我給大家帶來的分享題目是深化數字化創新,助力風電智能運維高質量發展。

當前,風電行業對高質量發展需求非常迫切,整體競價異常激烈,大型風電設備高可靠性要求變得越來越嚴苛,大型風電場急需降本增效,越來越多大型風電項目以及海上風電場運維成本居高不下,同時需要提高風機性能及可靠性,提升發電利用率,對于大型風電設備需要通過無人值守風場技術進一步降低運維成本。對于風電機組核心大型零部件同時需要高精度鋪裝預警,然而新型技術突破和整合面臨巨大挑戰。

首先是跨界新興技術場景,比如先進大語言模型和人工智能技術進入是有些困難的,另外廠商艱難平衡成本和質量,對于新興技術深入整合不足,人工智能技術打通多源系統信息孤島解決方案尚不成熟,同時風電行業為了降本保證高可靠性層出不窮新材料以及新結構以及對應的智能監測與預警發展相對比較緩慢。

上海電氣風電集團針對于行業痛點和運維發展迫切需求,提供了從風機邊緣端到廠站端再到集控側,再到云平臺風電數字智聯一體化解決方案。我們在風機側配備具有智慧雙大腦的架構,風機的智能監控系統是作為我們智慧左腦,同時可以實現對風機設備的實時控制,而我們的智能終端是作為智慧右腦來對整個設備起到一個黑匣子的作用。

我們將海量數據進行采集、存儲,并且對這些數據進行抽絲波間,能夠實時將控制優化結果反饋給控制系統,讓運行數據在風機控制中起到反饋作用。同時設備運行實時數據通過邊緣計算算法以及海量數據壓縮方式傳到廠站和集控端,包括用數據上云方式傳到云平臺,我們在廠站側還提供電網友好型場控系統以及一站式運維服務解決方案,通過場站安全運維有效方式數據傳到云上平臺,利用云端大數據平臺和算法對數據進行高精度和更大的模型訓練進行預警,從體而言,對于風機運行數據從分析、診斷到預警來實現風機優化驗證,來進一步提高風機性能提升和成本下降,最終實現整機度電成本下降。

為了能夠監控風機的狀態,我們在風機大部件上也安裝了各種監測系統和傳感器,其中包括了覆蓋塔底和機艙內外的視頻監控,來對風機整體環境進行異常監測,同時可以做到和風機消防系統進行聯動。

在塔筒上安裝有基于振動、陀螺儀的基礎沉降預測等等,也有針對于發電集群還有位移的監測,葉片作為風機最重要的部件之一,我們也有基于雙軸振動和溫度的葉片螺栓和葉片載荷和葉片異常音視頻監測,這么多風機系統分為三大部分,就是傳動鏈、葉片以及塔筒,電氣風電通過一體化智能整合平臺,將其整合到一起,我們通過場云一體架構可以實現多元信號采集,實現智能一體化監測。同時通過數據清洗實現高可靠性數據管理,最終為客戶能夠實現在廠端故障的精準,同時能夠集成大部件的一個診斷報告服務。

智能診斷軟件平臺同時可以為客戶運營公司提質增效,通過全面監控風機的葉片、傳動鏈、塔筒等等,提前感知異常,打造智慧風場的管理模式,同時場端一體化監控平臺可以提供多維度、可視化展示數據和預警結果。另外,通過邊場數據回傳云端,實現算法自學習和優化,通過采集器的集成,監測結果集中展示,最終來實現提供運維效率的效果。

剛才前面也提到了,邊緣側、風場側和云端,電器風電自研邊緣端的終端,也就是前面提到智慧右腦,可以采集每天運行至少50G以上的數據,并且我們通過壓縮方式把它壓縮到兩三百兆存儲在本地,這樣可以實現長達2—3年的一個數據存儲,同時進行邊緣端計算,來實現智能控制與邊緣計算這樣一個智慧雙大腦的功能。每臺風機都有這樣一個智慧大腦,整場風機可以實現一個協同控制,最終實現我們的智能運維。

我們在場站端有一站式監控,眾多具有智慧大腦風機,同時也組成了一個群體智能,從而實現整體智慧集控,更好的對風機進行預測性維護和管理。風機和風場產生大量數據,使得每臺風機都成為一臺旋轉的數據中心,將數據送到我們的云端,進行關鍵算法的訓練以及關鍵算法的優化,能夠對數據資產進行有效的管理和升級,提升數據的價值。

電氣風電也使用基于數字孿生的技術,連通了風機的設計方法和運行數據,再結合人工智能的算法,助力風電智能運維高質量發展。對于整個風機運行數據而言,從傳感器數據到場站端數據,再到風機控制系統運行狀態,我們把這些數據從風機端到場站端進行收集,在邊場進行數據處理,然后把這兒數據送到數字智聯平臺,同時傳輸給數字孿生模型庫不斷提升這些模型庫的精度,同時將部件設計模型、外部的運行數據以及測試驗證的數據以及他們的材料性能,時間數據作為重要輸入,來進行更多的一個場景化的應用,也就是我們風機健康度的分析以及故障預警,包括壽命的預估和分析等等。

這一頁我跟大家再分享兩個案例,基于數字孿生和多種模型技術以及可靠性理論的一個實際應用,可以準確識別出來風機異常情況。

其中一個案例是基于上海電機自研一體化智能診斷平臺,來對風機傳動鏈進行預警案例,也是某風場17號風機機組有一個異常不平鋪,進行及時提示,同時預警平臺自動產生報警,并將報警指令發送到主機系統,進行及時保護,避免機組產生二次損傷,同時診斷人員查閱平臺預警信息之后,縫隙儲能低速軸存在斷齒的現象,現場經過一定檢查之后,發現了斷齒的問題,通過這樣一個精準提前預警,避免齒輪箱長期帶故障運行而導致故障整體失效。

另外一個案例,某風場58號風機,由于多日油溫升高,但是并沒有達到一個控制系統報警閾值,我們基于數字孿生技術健康管理和故障預警平臺進行自動判斷和對比以后發出健康度預警,現場維護人員接收到相應預警終端之后,對風機進行實地檢查,發現齒輪箱低速軸噴油板其中一個噴油口堵塞,維護更新后,機組恢復正常運行。

我們整個前面介紹的數字智聯解決方案應用成果還是比較顯著的,目前智能終端已經批量運行近千臺機組,第一臺到現在運行兩年多,為風場積累大量數據,為風機進一步大型化設計和智能運維提供夯實基礎。同時,智慧場控系統以及集控系統也有幾十個場站和區域中心應用,電氣風電數字智聯解決方案,覆蓋從風電場整體數字運維再到資產管理再到風機延壽等智慧集控以及數據后評估,我們降低運維成本,實現提升效率,通過風機早期故障預警、智能化的制定維修決策,減少非機化停機損失以及多次帶來的費用,提高運維效率,特別是和地域偏遠、人員稀少環境惡劣大型風場,為整個風電場提質增效。同時促進風電運維高質量發展,再次我們是通過深耕風電行業具體應用場景,提供全方位實踐解決方案。

總體來說,電氣風電以軟件平臺和產業大數據為主,通過創新集成全感知檢測智能傳感以及集成邊緣計算智慧雙大腦和集群監控和一站式監控以及人工智能,最終讓整個風機產品可靠性更高、風機更安全,發電量讓客戶更加滿意,在風電領域發展和應用提升整個全生命周期的風機產品以及后服務產品競爭力,滿足風電客戶對于高質量、高經濟性發展需求,提升風場運維效率,降低風機運維成本。同時進一步提高預測算法準確度,為客戶提供智慧運維一站式解決方案,讓整體決策更高效、運維更加智能。通過數據賦能和技術創新為客戶創造更多價值。

另外一方面,我們也是愿意通過數字智聯技術的創新使我們的平臺能夠立足風電,成為覆蓋整個新能源領域的數字化智聯平臺。

謝謝大家!

(根據演講速記整理,未經演講人審核)


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