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风电场运维与安全管理专场——远景能源郭晓明:智能风机价值体现在多发电、少故障、易维护

2018-06-14 浏览数:1516

远景能源(江苏)有限公司智能风机产品研发负责人郭晓明出席“第五届中国风电后市场专题研讨会”, 在风电场运维与安全管理专题论坛,分享题为“智能风机对后市场的价值思考”的主旨演讲。

  远景能源(江苏)有限公司智能风机产品研发负责人郭晓明出席“第五届中国风电后市场专题研讨会”, 在风电场运维与安全管理专题论坛,分享题为“智能风机对后市场的价值思考”的主旨演讲。

远景能源(江苏)有限公司智能风机产品研发负责人 郭晓明先生
  以下为发言内容:
  郭晓明:各位领导、同行,大家上午好!今天给大家介绍一下关于智能风机在风电后市场的价值思考。
  远景能源在行业最早提出风机智能概念的整机厂家,我们也很高兴在整个同行中得到大力的响应,很多家推出自己的智能风机的产品,有一些同行相对来说也着急,他们宣称自己已经是智能风机的4.0时代。所以我们自己认为目前整个智能风机处于1.0到2.0进化过程中。因为智能风机本身定义是能感知、会思考、自学习、自适应。那么它产生的价值是什么?多发电、少故障、易维护。要做这些技术点相应的你需要做的是从1.0到2.0的进化,需要从源头开始,就说感知,你需要更精准的感知你所有相关的状态测量,这样才称得上1.0到2.0的进化。
  常规的风机是保证功能正常运行的风机,智能风机是在常规风机以上已有传感器做一些智能分析、模型状态的估计能达到三个目标的风机。在风况越来越复杂、地形越来越复杂、机位越来越复杂,需要更高状态地测量,保证更精准的测量,提升发电量,保证减少故障、减少大部件的损伤,精准地指导运营和维护。
  这是远景在1.0时代已经达成的内容,2.0时代正在积极推进的一些内容。可以看到大部分的内容都是在补充一些新的传感器,在直接去测量我们的风机运行状态,从风开始,整机上面。风上面我们是从之前是由之前的风况的估计做一个推力抑制,我们用的是基于整机加速度和输出功率以及其他传感器做出的一些预测功能。当他有一个复杂工况的时候很难直接预测,只能采取测量。我们使用的是一个激光雷达,所以在整个,我们今天这个是不可能全部展开所有智能部件里面的传感应用,会举两个例子,在风电场存量资产中怎么样用好这些先进传感,去提升这些传感在后风电市场的价值。
  第一个例子,怎么基于雷达的控制在一些相对比较复杂的机位去做安全保证,最大的发电量。做过运维的同行都知道,这个机位是非常糟糕的机位,基本上违背了选机位的基本原则,立在悬崖边,两山夹一沟,进一部恶化这个工况。这个机位可能会存在负剪切可能还有回流,对整个风机是巨大的挑战,但不管高兴不不行它已经立在那了,做一些载荷异常超时,在很多异常情况下会出现叶片异常折断。知道这些细节,进行改进措施,相应的风险就能避免了。三年前考虑怎么把激光雷达导入到风机的控制中去,那时候考察市面上主要的激光雷达,发现主要的激光雷达,商用的激光雷达都不满足风机实际的控制需求。主要的问题测点不够,可以看到这个四个测电是商用雷达里面比较主流,算是比较高端的雷达,有四个测点。但是跟我们实际的模拟的风的节点,测出来的结果根本不能代表风的情况。商用的雷达为了安装通用性都会装在机舱的背面,这种情况在测风的时候,要周期性受到叶片的遮挡,测风的有效率相对比较低的。这个激光雷达号称可以矫正偏航误差,但需要手工安装在机舱中轴线上才能保证测风的准确性,它测风的方向性依然受现场的安装会有强烈的影响依赖。市面上的一些比较常见的脉冲式激光雷达,在时间上分辨率比较低的,把30米的风分到一段,预测到大风要过来,你看到它,觉得可能会过来,但真正的误差可能会有3秒以上,这种情况使得商用的雷达比较难满足要求。
  我们两三年就研究远景的智能路线,满足远景自己的智能风机控制的需求,这个是我们远景做的自研激光雷达。这是远景自研激光雷达的介绍。我们的激光雷达是装在轮毂位置的,它是跟远景风机轮毂设计了紧密结合的,整个全部采用的是光学设计,全部远景自有知识产权,如果达到全方位测风我们必须要旋转,这是我们的光学组件,整个满足IP67,我们这个做过泡水实验,泡完水之后没有任何危险,非常便于维护。激光以圆桌方式扫描,我们一圈有100个点,4目的雷达是100目,可以用100个测点,测光环境是30米-60米,安装误差有偏差的时候,利用自己的自己感知,可以自己调整自己扫描的方向,使它调整到振动,而且可以做各种复杂方式扫描,达到对测风的复杂风有更清晰的感知。当有你有了激光雷达之后,一看到就可以进行收桨动作,可以把机架、塔筒放的非常稳定,可以可以做针对的局部变桨,让整个风平衡。可以有效矫正偏航误差,始终跟中轴线一起,不受雪雨天气的影响,可以持续的工作。激光雷达成为远景的机器,我们整机设计和控制都会结合远景雷达把新的性能发展到最优,对存量资产可以处理一些复杂的机位,降低风险,提高发电量。这是典型的怎么样使用激光雷达来降低载荷。
  这个是典型风种的情况,草帽风,先下降再往上猛的一拉,如果你采用基于雷达的控制技术之后,变桨动作会和风几乎是同步的,如果没有滞后的响应它,会带出巨大无比的风。下面是实际载荷的结果,在不同调整控制的准确度之后,我们可以把整个载荷的尖峰削掉一大半。使用激光雷达可以做到提前感知,提前感知不要买了个激光雷达就可以提前感知了。这边其有一个非常重要的是风速的演化模块,这是持续不断地演进过程,持续的自学习,不断的扇区风速演进的模型。做到提前预判之后,提升发电量,降低风险。
  智能风电技术在存量资产,塔基的安全监测与控制闭环塔基的延寿。塔筒每次倒塔造成的损失是巨大的,不仅是财产的损失,更多地是对人心理上的损失。风机距离越来越近了,对于塔筒疲劳是非常大的挑战,有三台风机,7号风机为例子,西部和西北面有两台风机,然后距离还挺近,7号风机距离稍微远一点的风机是250米,近的一台风机只有100多米,发过电的风机给后面的风机造成的影响就是持续的湍流,风向是来自西北方向,东南方向大部分川流都比较低,红色占比越多的地方代表扇区的风带湍流级别高,由这两个方向过来的风湍流的级别是特别高的。以往的做法,又要保证安全,又要开发这么多的机位,需要做扇区控制,在特定扇区做降载、降功率,会损失一定的发电量,但在可研的时候会估计把这部分电量刨出去。但借助智能风机技术这部分发电量可以找回来一些。可以借助完整的塔筒状态实时监控系统,可以去测塔基的非不确定性沉降,基础一定要平,在塔筒上面做一个位移测量,希望通过位移测量准确实施风机的载荷,通过这个载荷,我们就可以避免推力,超出我们风机设计,同时还能累计载荷的极限信息,累计载荷的疲劳信息。传感器用它推导出来的传感器,算出来的载荷,两个是完全一致的。我们精准地获取塔筒的推力信息,对于极限位移限制,最大限度提升塔筒的控制。接入风机数据链路与数据应用,在实际提升发电量,降低载荷。这是数据链路的统计架构,智能传感器从风机接入之后,本身就地做一些计算,风机采纳一些数据做控制,接着会送到风场网络里面,有个基础的架构服务,数据接口,在本地有一些非常简单的,但不会出错的一些监控服务,实时监控、实时报警,然后在前端有一个场站端服务。经过转换之后就可以把整个数据送到云端了,云分布式存储,云计算,会做一些状态预警、专家审核、长期状态监测,最终作为工单派单到现场去执行。输出有两个界面,一个是电脑端的,是一个外部页面,外部服务,不是装特定的程序,直接通过外部网页可以直接访问所有的计算结果。
  另外一个页面是通过手机移动端,非常精简地展示概要的内容。以上的所有内容都是在远景OS平台上支持的,不仅支持风电,还支持光伏,城市能源管理的一系列内容。把里面的云上的数据给大家看一看,可以随时打开任何一个地方,只要接入这个网络的风机,任何时候产生任何数据都可以找到什么时候有数据,怎么样打开数据,数据在外部页面就可以立体的展开,所有的数据会自动地找匹配和相应历史上发生的,根据这个故障,它的波形,找历史上类似的波形,找对应当时的工单,这个故障当时最好的工单以及当时的检修记录是怎么样写的,对于现在这次维修的同事是有非常好的指导意义的。同时还可以查询检修指导,就是我们在各个现场一线的专家他们已经累计了大量的知识库,可以持续地供大家去参考和访问。
  所有的数据会用高度抽象概括的,这是用马赛克的方式去展示,绿色是健康的,黄色有些件需要注意了,红色有机会的时候要把件换掉了,这是非常立体全面展示界面,随意点开任何一个风场,帮助大家找出需要解决的有问题的。
  这是基于塔基的模态振动监测,可以进行振动分析,塔筒是不是开裂,通过图去载荷做累计,把寿命统计出来。整个这一系列会集中有这么多功能。非不确定性的沉降、轴心偏移等这些都会展开。通过这些换热数据,到底是换滤芯还是散热阀需要换,这个是高温天气齿轮箱超温的故障,大幅减少运维工作量的同时也保证了整个服务的效率。我们可以持续做坎贝尔分析,风机设计过程中就要持续分析振动模态,各种1P、3P,传动链频率,可以做出有效的监测,直接给出告警,安装的时候有一些偏差,如果长期情况下,对整个风机的传动链、对风机的机架是非常大的疲劳累计损伤。如果不能及时发现的话会出现非常大的失效。
  这是场站端,部署一些智能传感的部件状态,实时报警,提供本地保护及报表功能,本地数据存储与备份,适应断网或无网络风场运行需求。这是移动端的服务,提供的是一个超精简的快速信息获取的方式,但精简但内容是净化的,一些内容设计、关键波形、检修指导、各个部件的APP分析状态在上面都会得到一个提示。以上是远景在智能风机在风电后市场的思考,我们会持续推进智能风机在后市场价值的落地,然后我们也相信这是一个巨大无比的市场,我们可以共同打开基于智能风机的后风电的市场。
  谢谢大家!
  (根据发言整理,未经本人审阅)

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