风电站上的数字化风口

 

　　对于风电产业而言，这是一个变革的时代。大数据和数字化正给风电行业带来更大的价值提升，但在解决困扰风电行业的深层顽疾上，却仍需数字化技术的深度应用。

 

　　在日前举行的可再生能源大数据应用暨智慧企业建设论坛上，与会人士呼吁，要打通数据壁垒，实现数据共享，让风电行业与数字化实现深度融合。只有这样，数字化技术才能真正助力风电解决行业“痛点”。

 

　　距智慧化企业仍有差距

 

　　目前，技术人员坐在集控中心里就能监测几百公里外的风电场出现的任何异常情况;未来，在远程监控的基础上，通过机器学习和人工智能，还能实现风机的实时自维护。

 

　　“到2020年，我国海上风电预计并网500万千瓦。海上风电建设和运维成本是陆上风电5—8倍，大数据和人工智能应用将为海上风电运维带来巨大的降本空间。”上海电气风电集团智能中心主任黄猛日前在可再生能源大数据应用暨智慧企业建设论坛上说。

 

　　近年来，作为战略性新兴产业，风电行业积极响应中央号召，大力推进大数据技术与产业的融合，不仅大大加速自身的降本增效，也推动了相关产业的智慧化建设。

 

　　一位与会人士告诉记者，风电行业其实很多环节上已经在应用大数据技术，并呈现出智慧化的趋势。比如，智能风机具备自由升级和自我学习的能力，风机和风机之间实现互联;通过大数据分析，对客户电力需求量和发电量的实时匹配，更精准预测电力的需求;智能运维改变了过去的故障后再处理，实现了预防性检测。

 

　　龙源电力目前是世界上最大的风力发电运营商。该公司从2009年开始建设监控中心，初步建立起一个大数据平台，并以此为依托，正在探索建立运行一体化、检修智能化、设备信息化、备件数字化、安全可视化的企业智能运作体系。

 

　　目前，龙源电力已在线监测风电机组11000多台，包含有全世界20多个厂家、80多种机型。但是，要整合不同容量、配置、版本、运行标准的设备并非易事，到目前为止，龙源还是基于电力行业传统的信息化运营模式在管理。

 

　　对此，龙源电力集团股份有限公司副总经理张滨泉坦言，经过多年的摸索实践，虽然可再生能源企业已经初步实现了设备自动化和运营信息化，但距离智慧企业仍有一定差距。

 

　　智慧化要破解行业“痛点”

 

　　“餐厅把菜单改成了电子菜单，就算实现了智慧化吗?如果没有因此卖出更多菜品，没有让餐厅收益显著提高，这只能称之为简单的数字化升级，不能称之为智慧化餐厅。同理，风电企业也是如此。”普华永道中国管理咨询高级经理吴倩表示。

 

　　在数字化转型日趋明晰的背景下，如何继续推动互联网、大数据、人工智能同风电产业的深度融合?风电企业如何才能从传统企业演变为智慧企业?

 

　　吴倩认为，成为智慧企业，归根结底要实现商业模式的智慧化。在她看来，要成为智慧企业必须具备以下几个特征：在商业模式上，要实现用户需求和企业生产的交互;在生产流程上，要做到纵向和横向的整合;在技术上，要提高企业的数据采集和分析能力。

 

　　龙源电力的一位相关人士则向记者表示，所谓智慧风电企业，就是既有顶层设计，又有现场的因地制宜，覆盖前期工程营销各个环节，由各类信息化系统组成的多维一体的智慧管控体系，成为提高风电企业核心竞争力的重要技术保障。

 

　　“智能化的一个重要标志就是设备的状态可视化，可视化使得设备的健康情况可以提前预知，并为其失效预先做好方案。”ABB中国中压服务业务单元负责人蒋英说。

 

　　金风科技金风研究院院长孟庆顺表示，目前影响风电场投资回报的因素很多，比如前期资源评估不精准，适应性不匹配，计划不可控，施工运营成本高，不满足电网技术要求，当下日趋严峻的环境友好问题，噪音、光影污染问题。

 

　　“上述因素都会影响风电场的投资回报。大数据应用和智慧风电场建设恰恰应该降低这些不确定性，真正解决风电行业痛点，确保风电场收益。”孟庆顺称。

 

　　昆仑数据总经理陆薇认为，目前风电行业对低度电成本和高投资收益的诉求非常迫切，这或将带来成百上千倍的计算量激增。“一方面，大数据技术如何支持风电场的设计，保证风电场诞生之初有一个比较好的基因;另一方面，要考虑后期的运维问题，如何在20多年全生命周期内，持续地为客户产生更高的价值。”

 

　　从2016年上半年开始，亚马逊专业服务团队为金风科技的数字化转型提供技术支撑。双方合作的一个重点应用领域是仿真。

 

　　亚马逊专业服务团队中国区大数据主管徐礼佳介绍说， 仿真是工业设计中非常核心的应用，类似于深度学习的大规模计算应用，经常一算起来就要花几十个小时的时间，他们帮助金风科技优化该应用后，可以把几十个小时压缩到一小时以内，这种量变最终将引发金风科技研发能力的质变。这正是大数据和云计算的力量。

 

　　建立数字化产业生态圈

 

　　“我们不生产风机，而是通过数据分析帮助延长风机的寿命。”Sentient Science首席数字官爱德华˙瓦格纳表示，“通过对齿轮箱、轴承等关键零部件运行状态进行数字化监控和数据分析，将降低资产运营成本，更好地实现资产管理。”

 

　　爱德华˙瓦格纳认为， 在风电数字化时代，运营商和供应商之间的沟通非常重要，数据的分享至关重要，这是延长风机使用寿命的基础。

 

　　业内普遍认为，在风电的数字化浪潮中，仅靠一家企业或者产业链上的一个环节难以把整个行业带入数字化时代，而是需要产业链的各个环节建立起数字化产业生态圈。

 

　　作为第三方服务企业，岳能科技副总经理朱永峰表示，岳能科技坚持做开放的技术平台，但目前遇到数据共享的难题。他呼吁，在保证数据安全的情况下，要以互利共赢的心态做好数据开放工作。“没有共享数据，一切都是无源之水，数据就不能真正为行业产生价值。”

 

　　龙源电力一位负责大数据研究的人士表示，未来需要行业中大数据公司与风电等可再生能源领域的企业进一步深度融合，不但要进行技术融合，而且要进行业务融合、数据融合，打通数据壁垒。要让风电业主、整机制造企业、数据算法公司真正成为利益发展的共同体。

 

　　显然，风电数字化时代才刚刚启幕。依托大数据技术，探索从风资源评估到风机故障预警、状态检修、远程支持等技术和管理模式变革仍有巨大的发展空间。(来源：中国能源报)

 

　　数字化推动风场设计和规划更精准

 

　　“可再生能源是未来能源变革的主力，它与物联网的结合将成为下一个风口，那些真正看懂并相信这一趋势的有识之士，会造就能源领域下一个BAT。”在日前召开的“可再生能源大数据应用暨智慧企业建设论坛”上，中国可再生能源学会风能专业委员会秘书长秦海岩如是说。

 

　　经过30年的指数级进步，IT技术已经融入到各个行业中。如今，“大数据、云计算”等信息技术已成为我国实现经济结构转型升级的核心抓手，亦推动着全球风电行业智能化的发展和进步。

 

　　智能手段促使运维成本降低

 

　　截至2017年9月，我国并网风电1.6亿千瓦，累计发电1498.3亿千瓦时，无论是装机量还是发电量，已跃居世界第一。

 

　　业内专家认为，要继续保持全球引领的优势，需要在“再创新”上下大功夫。从近几年的发展趋势中可以看出，国际化、定制化、智能化、互联化和服务化日益明朗，将成为我国风电下一个阶段发展的主线，而提升技术和服务的创新能力将是企业增强竞争力的法宝。

 

　　事实上，借助大数据技术和人工智能等手段降低电站建设及运维成本、提高风功率预测精准度，争取优先调度主动权，早已成为行业共识。

 

　　昆仑数据CEO陆薇谈到，目前风电行业对低度电成本和高投资收益的整体发展诉求迫切，并提出80%先天设计和20%后服务运维的影响占比。随着设计精细化程度的加深，或将带来成百上千倍的计算量激增。

 

　　ABB中国中压服务业务单元负责人蒋英则指出，风电运维面临着距离远、分布散、维护成本高以及设备状态未知等挑战，主要痛点集中在设备关键部件上。“ABB正通过智能运维系统实现智能化控制和可视化管理，其中使用云资产设备健康管理系统，可使风电运维效率提高60%。”

 

　　在此领域，另一国际电气巨头GE亦有建树。其打造的Predix云平台通过对机组的全维度影射，可以建立齿轮箱等零部件的模型和相应规则。风电企业通过相应接口，便可调动该功能计算的原始数据，全面了解机组性能。

 

　　有参会嘉宾建议，除加强创新外，运营商和设备厂商之间加强沟通也十分重要。通过共享数据，借助数字化手段打通可再生能源开发各个环节，才能在确保收益的同时，持续提高环境和并网的友好性。

 

　　数字化推动风场设计和规划更精准

 

　　如今，互联网已渗透到风电的各个环节，并深刻地改变着行业。如借助先进的传感器、高速的传输线路和大容量数据存储装置等，可以在微观选址中实现低成本、快速、精准寻找最优质的风能资源;在风电运行中，则实现了设备的智能监测和智能控制，大大提高了机组的发电效率和可靠性。

 

　　据金风科技风电设计研究院院长孟庆顺介绍，金风科技用数字化技术来对风做“解析”。具体为在大气环流层面，采用多重物理模型嵌套，构建从宏观到微观的物理世界。这种对外部环境评估与预测的智能化，使得风电机组环境适应性飞跃式进步。而通过气象条件反映的区域资源属性确定风电场的位置，借助风机的智能感知技术实现风机瞬态环境自适应，再反过来进行迭代，通过云计算与大数据技术实现技术闭环这一循环过程。

 

　　“数字化风电场规划可以降低不确定性，确保收益，持续提升环境友好性。”孟庆顺指出，金风科技运用数字化技术推动风场设计更为精准。运用中尺度数据平台结合地理信息进行分析，可实现自动宏观选址、场区推荐。同时，在微观寻址与精细化测风方面，运用激光雷达、无人机技术等先进技术结合其自主研发的三维仿真建模平台对风资源进行高精度分析，通过数据整合，实现最优机组选型及控制策略的自由化;通过风场定制化仿真计算实现机型定制化、最优机组排布、自动生成塔筒方案、工程量精准概算等功能。

 

　　基于数据的资产性能管理，使得发电量更高，运维成本更低。基于风电场实际运行情况评估，采用多种策略并用，在保障安全运行的前提下，可提升机组发电量达到2%——3%。

 

　　传统企业必须加快数字化转型

 

　　数字化时代为风电行业带来的并非冲击，而是机遇。如何抓紧机遇，在“风口”下实现转型升级是值得关注的话题。可以预见的是，以全面感知、全面数字、全面互联、全面智能为主的、具备自动管理能力的企业组织形态和管理模式将成为未来趋势。

 

　　龙源电力集团股份有限公司副总经理张滨泉坦言，经过多年的摸索实践，目前可再生能源企业已经初步实现了设备自动化和运营信息化，但距离智慧企业仍有一定差距。

 

　　以龙源电力为例，由于风电开发比较早，如今已在线监测风电机组11000多台，包含有全世界20多个厂家、80多种机型，要整合不同容量、配置、版本、运行标准的设备将是一个非常难的课题。到目前为止，龙源还是基于电力行业传统的信息化运营模式在管理。

 

　　对此，普华永道中国管理咨询高级经理吴倩建议，要成为智慧企业必须具备以下几个特征：在商业模式上，要实现用户需求和企业生产的交互;在生产流程上，要做到纵向和横向的整合;在技术上，要提高企业的数据采集和分析能力。

 

　　在大数据的智能化时代，传统企业必须加快数字化转型才能“赢在未来”。

 

　　“因此，形成由各类信息化系统组成的多维一体智慧管控体系，将成为提高可再生能源企业核心竞争力的重要技术保障。”一位来自中国计算机用户协会工业互联网与大数据分会的嘉宾预测。

 

　　原标题:风电站上数字化风口