关于上海发展风电智能服务技术的建议

上海新能源科技成果转化与产业促进中心 张蓓

在风电产业发展过程中，现有的人工现场运行服务模式已难以满足快速增长的需要。目前，上海以风电整机企业和业主单位为龙头，整合相关企业、高校、研究院所和科研机关的研发资源，在智能控制技术方面取得了一定的优势。

1 国内风电发展现状

中国从2004年开始大规模发展风电，经过10多年发展，至今已成为世界上风电装机总量最大的国家，风电已成为继火电、水电之后的中国第三大能源。2017年风电新增装机容量约1600万kW，到2017年底，累计装机容量达到1．65亿kW（见图1，2）。根据《风电发展“十三五”规划》，“十三五”期间，风电将新增装机容量8000万kW以上，其中海上风电新增容量400万kW以上。

图1 2010-2017年我国风电新增装机容量及增速

图2 2010-2017年我国风电累计装机容量及增速

从上述图标可见，我国风电装机增长势头明显放缓。全国新增并网容量较多的地区是云南（325万kW）、河北(166万kW)、江苏（149万kW）、内蒙古（132万kW）和宁夏（120万kW），与陆上风电新增装机下降向反。

与此同时，我国海上风电呈现加速发展势头。海上风电具有风机发电量高、单机装机容量大、机组运行稳定、不占用土地、不消耗水资源、适合大规模开发等陆上风电不具备的优势，目前世界风电产业已呈现从陆地向近海发展的趋势，未来我国也将加速开发海上风电资源。

我国海上风电发展“十三五”相关规划提出，我国要积极稳妥推进海上风电建设，根据资源、建设条件及建设基础等分类推进，到2020年，全国海上风电开工建设规模达到1000万kW，累计并网容量达到500万kW以上。重点推动江苏、浙江、福建、广东等省的海上风电建设，到2020年四省海上风电开工建设规模均达到百万kW以上；积极推动天津、河北、上海、海南等省（市）的海上风电建设；探索性推进辽宁、山东、广西等省（区）的海上风电项目（见图3）。据统计，截止2017年8月底，我国海上风电开工项目累计容量已达到4799．5MW。海上风电项目核准、开工的速度不断加快。随着海上风电的发展，各地也都相应的调整了海上风电布局。[1]

图3 各省市海上风电规划动态调整情况

2 风电产业发展面临的困境

2013年国家下放风电项目审批权限后，风电项目曾迎来一个短暂的春天。但由于资源结构配置不合理，跨省、跨区输电通道不足等原因，风电项目行业长期被“弃风限电”的问题所困扰，且有愈演愈烈之势。国家能源局印发的《2017年能源工作指导意见》提出“要严格控制弃风限电严重地区新增并网项目，要对弃风率超过20%的省份暂停安排新建风电规模”，又使风电项目的发展回到了寒冬。雾霾污染加剧、北方沙尘来袭等问题，风电项目发展问题再度回到人们视线之中，成为人们关注焦点之一[2]。如因机组设计、制造、安装、调试等工作中的遗留缺陷造成运行设备故障率偏高，风电场人员专业素质和管理能力尚处于积累阶段，提前预判设备缺陷的技术手段不足，运维工作缺乏规范和标准文件指导，运维计划制定粗放等，对风电场总体提升运行小时数和发电效益具有负面影响，主要体现在以下几个方面：

(1)风电机组控制技术

目前风电控制技术多采用传统控制模式，无法自动适应机组运行环境变化、部件性能状态变化后对机组运行性能的影响，制约风电机组对风能的最大利用，也影响了机组的可靠性。缺乏智能控制系统测试和验证技术的研究，不利于智能控制技术的推广和应用。分散式风电在未来几年将会得到迅速发展，但目前在分散式弱电网接入条件下，缺乏风电机组所必须的适应性和运行方式的研究，将制约分散式接入风电的建设和推广。

（2）故障预测

风电机组故障预测是指在故障发生前一段时间，在运用SCADA数据、在线监测数据等对可能发生故障的早期特征进行分析的基础上，对故障发生概率、故障发生时间进行预判的手段。目前，已有风电机组在线监测技术缺乏后续专家诊断系统支持，数据特征得不到充分、准确的判断，应用效益不显著；风电场配置多个数据平台，存储的海量历史数据缺乏系统挖掘分析；不同类型风电机组运行状态参差不齐，缺少对设备发电性能劣化程度的评估分析手段；机组常因电气或机械故障突发故障停机，缺乏机组故障的有效预测技术手段；风电机组的预防性维护试验缺乏深入系统研究。上述现状导致风电机组在故障发展初期得不到及时维护，当发展为恶性设备损坏事故后，将带来高维修成本和高发电量损失。

（3）故障诊断和检修

风电机组故障诊断是指机组故障发生并停机后，运用故障数据分析、试验、检修等手段确认故障位置和故障原因的过程。风电机组故障跳机后通常会报出成组的故障代码，专业面广、经验丰富的高水平人员凭借经验可快速排除连带故障代码，找到故障根本原因进行处理，但目前大部分现场维护人员只具备进行简单消缺和定期维护工作的能力，在与后台专家信息交互效率低下情况下，查找停机原因的诊断时间长，检修实施时间长。

（4）运维策略

目前，风电场因备品备件无法及时到位，导致机组故障停运时间大大延长的情况比较普遍；风电机组以故障检修和定期维护为主，维护计划的制定主要参照厂家维护手册要求，必然存在过度维护或维护不足同时存在的情况；此外，由于风电场多处于恶劣自然环境地区，因变电站和汇集系统电气设备故障造成风机陪停时间较长也较普遍。

（5）风电场设计

随着我国风电行业的加速发展，大风电基地建设成为中国特色的风电发展模式，目前，由于千万千瓦级风电基地的风电场宏观尾流、风机优化布置等问题尚未得到解决，测风塔代表范围尚未形成定量化的分析模型，造成风电场设计前期测风点的选择具有较强的主观性。

3 风电技术发展趋势

发展绿色清洁的可再生能源是能源发展的总体趋势，风力发电作为当前最成熟的绿色能源之一，将在未来几十年内不断发展。目前风电领域的发展趋势：

（1）大容量海上风机技术

海上风电机组的基础建设和吊装成本远比陆上机组高，为降低单位功率的基建成本，海上机组的容量正变得越来越大，对相同容量海上风场而言，采用大功率风电机组可减少机组数量，提高资源利用率，降低海缆长度及基础、施工、吊装成本。

同时，随着我国海上风电场不断发展，滩涂及近岸风电场的开发与海洋综合利用的矛盾日趋突出，为减少风电场占海面积，降低风电场开发与海域使用的矛盾，采用大容量海上风机是一个有效解决手段。

陆上风机经过几年实践，已从技术层面解决3．6-5MW大型风机的设计和工艺难题，为更大容量需求的海上风机提供了技术、工艺等方面的基础，同时对海上风机的整机设计提出了更高的系统集成开发要求。因此，多兆瓦级（6-10MW）海上风电机组必将成为未来海上风电项目开发的主流机型，代表了未来海上风电场发展方向。

（2）发展电网友好型风电机组

目前风电大规模接入电网问题的主要方式是让风电机组具备低电压穿越功能。2011年12月，国家标准化管理委员会批准发布《风电场接入电力系统技术规定》（GB/Z 1996 3-2011）。新国标对于低电压穿越、接入系统测试等提出了更多和更严格的标准。针对脱网事故，新国标提出了低电压穿越方面的约束，要求风电场并网点电压跌至20%标称电压时，风电场内的风电机组应保证不脱网连续运行625毫秒，特别是要求风电场并网点电压在发生跌落后2秒内能恢复到标准电压的90%时，风电场内的风电机组应保证不脱网连续运行。

但电网要求风力发电机组具备低电压穿越功能仅解决当前出现问题，不能从根本上解决风电的并网问题。解决风电并网问题的关键在于开发电网友好型风力发电机组技术。电网友好型风电机组除了具备低电压穿越功能外，还应像常规电力，如火电一样的稳态和暂态过程，从而最大程度摆脱风力波动对电网的影响。

（3）发展陆上低风速机型

要继续开发陆上剩余的平均风速在6．5米/秒的风资源，须开发低风速机型，以充分利用国内的风资源。

（4）智能运行维护

我国风电行业已成为世界最大风电生产国，且仍处于高速发展阶段。在风场建设高速发展过程中，运维问题逐步凸显。在跨越式的发展面前，如何对风电生产设备做到统一、及时、有效和可控的监控和管理愈发重要。对于风机设备的生产厂商，如何对已投产的风机产品运行状态及数据进行及时有效的跟踪、采集、汇总以及分析和管理，同时为风场业主方提供快速、高效的售后服务已日益紧迫。由于我国风电产业起步较晚，普遍存在设备资产管理水平低、检修和维护管理粗放，运营绩效评估缺失、从业人员素质参差不齐等问题，造成风场运维费用居高不下，增加了风电的度电成本，制约了风电产业发展。目前落后的运维状态和高速发展的风电产业形成了鲜明的对比，成为目前风电市场发展的最大瓶颈，而破题的关键是构建风场运作的信息化、智能化平台，打通风机运行、后台监控、运营维护单元节点，让风场自己“思考”、自我“管理”。

4 上海智能运维技术发展现状

上海风电已经累计装机超过4000台，“十三五”期间，风电将新增装机80-100万kW，充分具有智能运维服务系统的运行基础，目前已经开展的工作：

（1）风电智能控制系统是智能运维系统的重要组成部分，上海的风电机组基本上都采用经典理论控制技术，目前，正在往智能化、信息化方向发展，今年来，开始探索研究将先进控制技术应用于风电领域，以实现风电机组智能化，如采用自适应控制、鲁棒控制、变结构控制、神经网络控制、模糊控制以及若干智能控制方法的结合等，并获得了一定研究成果。

（2）在大型风电场智能化状态监控与运维调度系统研究方面，上海前期主要针对风电机组的机械部分，以振动监测为主。

上海还针对风电场可靠性研究、功率预测系统、AGC/AVC优化、出力优化评估、发电成本及趋势分析、备品备件管理等关键理论技术做了大量的研究。目前正在对风电场运维系统的故障诊断、可靠性分析、智能优化运行、智能维护和备品备件管理等功能进行深入的讨论和研究。

（3）在大型风电场智能化运行维护关键技术研究方面，上海对风力机在线状态监测与故障诊断方面进行了研究，研究成果表明在线状态监测系统（CMS）在提升风机生产效率和减少故障停机时间方面作用明显，应用不同的风电场运行维护关键技术对风电场整体运营有直接影响。下一步将对机组可靠性分析、整机及传动链状态监测系统、数据采集系统、数据分析方法、故障诊断方法等方面开展研究。

5 关于推进上海风电智能服务技术的建议

（1）发展战略。确立通过创建风电跨专业一体化设计平台，开发基于物联网的新型智能化风电机组；研究开发基于风资源中尺度数据分析和自适应参数在线优化的智能发电技术，提升风电场发电可预测、故障可穿越、能量可调度、状态可监测的柔性接入电网能力；研究风电机组的失效模型和故障相关性模型，将多元数据集成、实时信号处理、集群健康管理等应用于机组故障预诊及智能维护，实现工作过程中全局健康状态和关键部件健康状况的可视化；通过智能算法评估运行风险和预测剩余寿命，从而实现在故障发生前通过及时维护避免故障的发生；开发基于大数据和云计算技术的“风云”数据平台，实现风电协同设计、智能制造、智能发电和智慧服务间信息共享。

（2）发展目标。通过一体化设计平台、智能发电技术、智能故障诊断、智能算法等技术研究，建成基于大数据和云计算技术的“风云”数据平台，促进整个风电产业在工业4．0环境下技术能级提升，并显著提升机组运行效率，提升发电量5%以上，以加强上海风电产业竞争力。

(3)重点发展方向：着力发展智能风电产品创新技术。

1)背景及现有基础

上海在风电智能控制系统、智能化状态监控与运维调度系统、风电场可靠性研究、智能化运行维护等技术上积累了一定的基础，具备将全部技术集成创新的条件。

2)关键技术和预期效果

①开展面向智能制造的协同设计技术和智能风电机组研究。主要研究内容：设计与测试验证平台集成技术研究、基于载荷优化的风电整机设计研究、基于发电量提升的风电智能控制策略研究、基于物联网技术的风电智能测控系统研究。

②开展面向智能电网的风力发电柔性技术研究。主要研究内容：电网友好型风电机组与风电场的技术体系架构、风电机组及场内可调装置的电压源控制环路设计及参数整定方法、电压源控制下风电机组的故障传播机理、特性及保护。

③开展面向智慧服务的运维支撑性技术研究。主要研究内容：基于专家库和自学习机制的健康管理平台的研究、风场智能运维调度系统、基于人机融合的智能巡检系统及预测性维护系统的研究。

④开展基于云技术的数据中心平台建设。主要研究内容：异构网络的数据采集通讯技术研究、基于云平台的数据中心建立及数据存储技术的研究、基于深度学习和传统技术的融合，研究视频和图像分析技术，以及语义处理系统，开发全新一代具有视觉和语言能力的智能监控系统。

参考资料：

[1]易跃春，《当前我国海上风电建设成本、各省海上风电规划动态调整及2020年各省海上风电开发布局情况》．

[2]李小龙．风电项目经济运行影响因素分析与策略研究[D]．河北：华北电力大学，2016．