风力发电数字化发展与技术创新

文 | 李东林

2011年，德国政府在汉诺威工业博览会上首次提出“工业4.0”国家战略，该战略目标是创建数字化与个性化相结合的产业模式，这种灵活多变的模式，将会带来价值创造的重大变化。在随后的数年里，数字化的理念在引导世界各国的工业发生变革，数字化是当今工业的发展趋势。实现企业数字化技术，就像实现生产流程的精益化和自动化，这是企业的核心竞争力。近年来，我国也在积极推动数字化、智能化工业发展，并出台了一系列文件和政策，其中《积极推进“互联网+”行动指导意见》《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》等指导文件中，对我国智能制造的未来发展做出详细规划。在各种政策支持下，我国智能制造水平在持续提升，其中以航空、高铁为代表的数字化设计技术已在逐步改变传统的产业模式。

风电作为目前可再生能源中最重要的组成部分，近十年来同样在我国实现了快速发展，截至2018年底，中国风电累计装机容量达2.09亿千瓦，占全球35.4%，稳居全球第一。进入“十三五”以来，一方面由于弃风限电等因素的影响，风电开发重心向风能资源相对较差的中东南部区域转移；另一方面，以“风火同价”为目标的风电电价退坡机制的实施，给风电产业的发展带来极为严峻的挑战。在此背景下，不断降低风电度电成本，提升产业的综合竞争力，成为目前风电中各技术发展的目标，这其中最为引人关注的就是数字化技术在风电产业中的应用。

西门子风电率先在市场上提出“数字化双胞胎”模型概念，即实现基于模型的虚拟企业和基于自动化技术的现实企业结合。GE风电的数字化战略则主要围绕着它的工业大数据平台Predix展开，提出了建设“数字化风电场”的目标。近年来，国内一些风电企业也提出数字化、智能化的概念，但更多还是停留在概念和浅层应用层面，可以说我国风电数字化技术的发展仍然有一条漫长的路要走。

本文主要探讨了数字化技术在风电产业发展中三个方面的应用：一是随着风电产品迭代更新的加快，需要构建基于数字化的风电机组产品开发平台；二是需要通过构建风电数字化产业链，从系统角度来实现风电全生命周期度电成本的下降；三是为了满足风电工作寿命长、工作环境复杂的特点，需要通过数字化技术应用，提升风电产品全生命周期可靠性。结合工业数字化的理念，本文也提出了风电运行形影系统平台，通过该平台实现虚拟仿真模型与现实风电机组的有机融合。

风电机组数字化开发平台

近年来，国内风电整机产品更新非常迅速，以2MW产品平台为例，自2012年开始，每年业内都推出一款新产品，风轮直径从110m增大到131m，塔筒高度也从80m提升到140m乃至更高，同时特定风电场的差异化设计已成为行业内的一种趋势。为了响应产品的快速更新，需要构建高效高质的产品开发平台、优化产品研发周期，数字化创新研发体系则是实现这一目标的有效途径。

传统的风电机组整机设计和数据分析过程在每个阶段都是碎片化的，一款整机产品的开发要经历概念设计、载荷计算、控制设计、结构校核、零部件校核、详细设计、样机测试等多次迭代过程，设计周期往往在一年以上，很难响应目前市场的节奏。图1给出了数字化创新研发体系，其构建了数字化集成仿真平台。该平台基于虚拟仿真环境来实现样机制作、测试、设计优化等环节和循环过程。同时平台支持多学科并行设计，通过多领域协同工作，实现从系统方案设计到载荷计算分析、部件设计选型和结构优化的高效并行开发，使得各个环节模块化。最终实现产品输出或少量物理样机制作，大大提高产品的一次成功率，加速产品的研发进程，提升产品的研发效率。

图1 数字化创新研发体系

图2 叶片角度错位（塔顶载荷）

图3 叶片角度修复（塔顶载荷）

产品研发速度的加快还需力保产品可靠性。相关研究表明，为保证风电产品的可靠性，数字化创新研发体系可以引入航天系统中双归零模型，其创新点体现在通过数字化仿真来科学地实现问题复现、准确定位和真正挖掘故障机理。风电机组在实际运行过程中的各参数是非常复杂的，但设备所装传感器有限，很难保证风电机组运行状态与设计状态完全一致。例如风电机组某一叶片出现了安装角错位，导致机组存在一定的异常，但实际运行振动数据并未超过保护值，因此从常规检测手段来看，该故障无法快速暴露和定位，机组长期处在亚健康运行状态。图2就给出了在此状态下，机组仿真与实际塔筒顶部载荷信号对比，可以看出塔顶载荷出现了明显的1P波动，这样通过数字化仿真，就可以暴露该问题，并实现故障的快速定位。图3为修复后机组仿真与实际运行数据结果的对比，当叶片安装角度修复后，两者趋势基本一致，可认为机组是在设计的状态下运行。

风电数字化产业链

受各种因素影响，目前国内优质风能资源区域无法有效利用，而风电平价上网已成为一种发展趋势，因此，需要借助技术手段不断降低风电产业度电成本，全产业链的数字化能从高效率、高精度、精益化和定制化角度来解决这个问题，全面提升风电行业的竞争力。风电全产业链包括前端的风能资源、风电机组整机及部件、风电场、电网和环境等一系列因素。要将风电机组数字化扩展为整个产业的数字化，即从风电场的选址开始到最终的运维全生命周期，将数字化融入到发展周期中。式（1）给出了风电全生命周期度电成本（COE）的计算方法：

式中，I为项目初始投资；R为等额资金回收系数；CO&M为运行维护费用；PE为机组的总发电量。

从式（1）可以看出，为降低全生命周期的度电成本，需提升机组发电量、降低投资成本（包括初始投资及运维费用），以下将分别介绍数字化技术在其中的应用。

一、数字化技术提升全生命周期发电量

提高风电机组全生命周期的发电量是有效降低度电成本的首要解决方案。式（2）给出了机组发电量的计算方法：

式中，η为折减系数；ρ为风电场空气密度；V为风速；f(V)为风速分布；Cp为机组效率；A为扫风面积。

从式（2）可以看出，影响发电量的因素包括：风能资源（V、ρ）、风电机组性能（A、Cp）以及风电机组的运行时间 （∫）。

在风电场开发阶段，基于大数据和云计算，针对风电场中的风能资源、地形地貌进行精细化分析研究，能够有效提升风能资源评估的准确性，选取最优机型及控制策略。图4则给出了基于风电场开发的协同优化设计框架模型，借助该优化平台，能够实现微观选址的自动寻优，根据风电场的地形和风能资源特性，制定最优机组排列解决方案，实现大规模定制化开发，赢得成本、时间、质量、可拓展性、集成度方面的优势。

另一项通过数字化技术提升风电全生命周期发电效益的典型示例为风电机组的寿命预测，从而实现延寿。传统的陆上风电机组的设计寿命大多为20年（也有25年的，以设计参数为准）。这个寿命是基于设计中的理论环境模型评估得到的，但实际风电机组在运行过程中所处的环境是变化的，风电机组在实际运行中是否已达到该寿命，可以借助数字化的手段进行科学的评估。图5给出了风电机组寿命预测数字化模型，其核心为载荷计算器。载荷计算器可以基于机组自运行数据，采用整机模型分析方法和载荷传递机理，构建基于机组自运行数据到载荷的映射函数关系，实时获取并记录叶根、轮毂、塔筒顶部载荷时序，为变桨和偏航系统承载分析提供基础。而对转动的部件来说，转速部件在风电机组设计寿命期的转动次数是明确的，可以根据转速历程进行寿命耗损度预评，如通过雨流统计数据评估轴承结构，通过载荷时间分布数据评估接触单元的磨损率。对于结构部件来说，可根据叶根、轮毂、塔顶载荷估算器构建的时序，通过工程算法或有限元仿真提取结构受力，结合材料的S-N曲线与Palmgren-Miner线性累积损伤理论，实时统计结构的疲劳损伤，评估目标部件剩余寿命。

图4 风电场协同优化设计框架模型

图5 风电机组寿命预测数字化模型

图6 数字化风电场解决方案

表1 风电投资的静态费用

二、数字化技术降低成本

风电场工程投资由设备及安装工程费用、建筑工程费用、其他费用、基本预备费、预备费和建设期利息等。其中设备及安装工程费用、建筑工程费、其他费用明细如表1所示，这三方面费用作为初始投资成本可通过前期风电场的规划设计介入，采用数字化风电场解决方案来实现成本的有效降低。

如图6所示，数字化风电场解决方案将整合投资方（需求、优化目标、建设运行经验）、设计院（风电场约束条件）、设备商（对风电机组特性的把握）三方优势，融合选址与选型，依托高效的计算引擎，基于设计目标和模型快速生成多套候选解决方案；更好地关注目标，将繁琐的优化设计工作转化为对目标及约束条件的规划设计。

图7 风电企业数字化

图8 风电机组形影系统框架

对设备商而言，数字化可以带来整个制造产业价值链的整合，风电企业数字化是从产品设计、生产规划管理、生产制造直至运行、服务各环节打造统一、无缝的数据平台（如图7）。形成基于数字模型的虚拟风电机组模型和基于自动化技术的现实风电机组镜像，通过虚拟环境中优化、仿真和测试，可同步优化整个设计流程甚至企业流程，最终打造高效的柔性生产，实现快速、创新的新产品设计研发过程。作为设备商需要借助数字化技术的融合实现多方创新：首先，依托成熟的风电全产业链布局，实现整机与叶片、发电机、齿轮箱、变流器、减震器件等关键零部件的数字化联动设计；整合多方资源，打造以智能设计、智能制造、智能试验为核心的全产业链数字化风电机组。

风电数字化形影系统

风电机组的工作环境极其复杂，对风电机组产品运行可靠性要求非常严格，需要保证产品在整个生命周期内的运行可靠性。在传统的运维方式中，当风电机组发生故障停机以后，对风电机组进行调试、故障诊断以及相应的运维工作，往往需要付出巨大的努力，并承受发电量损失所带来的时间上的压力。从设备运维的角度来说，希望能够预测和预防故障，减少或优化维护和维修工作。

数字化技术能很好地解决这个问题，图8给出了基于数字化的风电机组形影系统构建框架。我们可以想象在数字世界构建一个风电机组运行的模型，这个模型就像真实风电机组的影子一样，通过传感器实现与真实风电机组运行状态的同步，如风电机组的发电状态、振动情况、应力以及应变等。风电机组每运行一段时间，就可以结合现有情况和历史运行数据，及时分析评估机组是否需要维护以及能否承受继续运行的载荷。同时这些设备的同步信息在一个集成化的数据平台上，随时可以进行查阅、修改、测试和验证。当业主接收一台风电机组的同时，还将接收到一套该数字化模型，业主、售后服务人员、设计师们都可以通过它，查阅有关风电机组运行的历史数据和现有状态，以保证运行安全，做到防范于未然。风电机组形影系统的构建将自动实现风电机组的检测、诊断和预测，便于业主管理，能够在设备发生故障之前提前预防或预测，大大减少因停机所造成的损失。

摄影：张伟

结语

本文主要探讨了数字化技术在风电中的应用，通过数字化技术提高风电场发电量，降低风电度电成本，从而使风电在实现平价上网方面具有竞争优势。基于数字化理念，提出了风电运行形影系统平台，通过该平台让虚拟模型与现实风电机组有机融合，提升风电场的运维效率。数字化技术在风电中的应用，会带来传统风电设计、制造、运维方式的根本性变化，实现风电行业跨越式发展，也为风火同价提供有力的技术保障。