信息化 数字化 智能化——探索风电场建设之路

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引言

智能化风电场主要是应用现代信息化技术,将风电场整体控制器、风电机组、功率预测系统等共同组建为物联网,并可依据电网情况、风况等对风电机组进行统一进行运维管理,将所获数据及时汇总录入数据库,并依托大数据平台进行分析、归纳,从而推动风电场的良好发展。

一、风电场信息化、数字化、智能化建设构架

第一,整体控制器构架。有功控制主要是以电网功率限制与风能资源量情况为依据,从而决定整体风电机组协调管理活动,并结合斜率控制、功率平衡控制、尾流优化控制等提升整体功率控制质量与效率。

第二,智能监测构架。具体可分为振动在线监测,可对风电机组传动链故障进行预警;基础GPS监测,可针对基础沉降实时情况进行监测;塔筒形状监测,防止塔筒过度变形与倾斜导致事故;利用声波发射技术进行螺栓断裂监测;累积监测,记录累积电流、时长、时间点等数据。

第三,大数据分析平台。利用临近机组的对比数据与风功率大数据预测平台,可及时对机组机舱顶风速仪进行数据评估与数据修正;通过对风电场整场性能评估,有效优化风电场控制器整体运维管理策略;对风电机组故障状态数据及时进行收集,从而有效为风电机组定期维护与巡检工作提供数据支撑;利用风功率大数据预测系统,可及时制定、修改定检计划;为风电场控制器提供优化策略,提升单台风电机组效率,并为部件评估与技改提供理论支撑;对偏航进行大数据分析,及时给出风向仪纠正角度,从而解决相应问题;当出现电量损失问题时,进行实时数据统计与分析,有效计算风电机组功率曲线,以备后续研究使用[1]。

二、风电场信息化、数字化、智能化建设探索

(一)风电场智能化整体控制器建设

1.整体协调控制。通过对每台风电机组进行控制协调,可使风电场出口电功率始终保持平稳,形成电网友好型风电场。以暴风突降为例,此时可利用整体协调控制让风电机组有规律性的逐台切出并网,从而保证整体风电场无突变,且当暴风雨结束,风速恢复到正常,可再逐台自动切回并网点。

2.其他控制。通过协调整体风电机组输出功率,可维持有功功率出口电量在恒定的设定点上。如风电场可依托输出功率协调控制功能,对电网需求异常波动产生快速响应,从而维持整体电网平衡。而在不增加硬件的前提下,可以利用升级变频器控制能力与动态储存风轮转动惯量,来实现信息化虚拟同步发电,再结合正常功率统一协调控制,可实现电网远程监测风电场特性,如火电厂同步发电机状态等,对风电场建设具有较高实际意义。还可结合风电机组布局与实际地形,并根据风电场自身特点调整场内各机组偏航、转速。

(二)风电场信息化监测系统建设。建设信息化风电机组监控系统,不仅可以有效对机组振动、温度等运行状态进行监测,还可通过包络调节、同步平均、自学习知识库等措施,有效对机组未来可能出现的问题进行预警。此外还可直接移植其他行业中远程监测手段来服务风电机组,具体对雷击频次、雷击电流大小等进行实时监控,不仅可以积累更多的研究数据,同时还可以此为依据对整体监控系统进行革新升级,推动无人风电场运行技术的发展[2]。

我国风云系统就是上海电气风电集团研发的智能线上平台,可为风电场全生命周期进行服务,涵盖观、汇、智、象、流各个组成体系,不仅提升了该集团风电场对风速、浪高、海温、台风等自动监测水平,还可实现“无人值守、有人值班”的风电场运维模式,大大降低了人力浪费,保证风电场工作人员安全。其中,“风云·观”是分布式处理系统与AI技术相结合的综合监控平台,并以全新的数据处理模式与网络传输系统为整体监控优势;“风云·汇”则是基于Hadoop的大数据处理平台,可利用分布式数据仓库与数据处理活动,为使用者从海量数据(21.350,-1.20,-5.32%)中快速提取更具针对性的分析,是一种更为数字化的监测视角;“风云·象”运用气象预测与洋流分析技术进行高速数据分析,实现精准预测与快速运维响应;“风云·流”是服务风电场全生命周期的总体流程管理平台,可让决策更加信息化、数字化、智能化;“风云·智”运用是人工智能技术,结合数据运行分析,让人工智能机器展开有效的学习活动,实现由人工智能进行控制策略的动态调整,同时利用语音助手、AR智能客服技术等,可实现远程智能运维管理模式。

(三)风电场信息化大数据平台建设。建设风电场大数据平台通常分为总部级、区域级、风电场级三个梯度数据分析管理系统。其中,总部级大数据分析平台主要负责整体信息对比、大方向运维计划、长期措施优化等工作。区域级平台则主要进行区域风电场数据集中管控与分析,并进行报表管理,是无人值守工作模式的实行基础。风电场级平台则是主要对大量数据进行数据过滤、关键提炼等重点对故障预警进行信息反馈,并为无人值守工作模式建立基础。但在大数据分析技术实际应用中情况往往较为复杂,需对不同种类分点机组、不同特性风电场等进行管理与分析,尤其是针对不同机组方面,不仅在类型上种类繁多,如直驱型机组、双馈型机组、失速型机组等,还在功率、配置、具体情况等方面具有根本区别。因此,需要将这些细节性数据尽量在其所属风电场进行分析、消化,并直接进行运维管理,从而切实建立非单一性的智能化风电场。同时,要注意网络安全、数据传输等其他因素,保证信息数据层次清晰性、分析结果确切性等[3]。

此外,应用大数据分析技术还可对风电场进行生产指导,并切实支撑整体数据与分析。一来,可利用大数据技术对风电机组故障状态进行分析,如临近机组对比、分析温度与振动、积累数据对比等,并及时发现数据突变与异常之处,从而为机组巡检、维修提供有效数据。并且,当实时功率曲线到达报警标准,大数据分析系统可及时统计风电场损失电量、损失原因等,以便及时制定治理方案、修正问题。二来,经过大数据技术分析所得的数据,可为优化风电场控制器与整体控制策略提供具体数据依据,为单台机组完善方案提供有效数据,还为各个机组故障发生统计、部件质量评价、技改分析等提供支撑数据,从而推动相关的科研发展。

(四)风电场数字化区块链建设。区块链本质上来说是一个庞大、复杂的共享数据库,储存于其中的信息往往不可伪造、可追溯痕迹、公开透明化、集体共同维护,是一种以信任、可靠作为合作机制的信息技术。并且,进入web2.0时代后,互联网渐渐更为多元化、平等化,将是全网民参与、创造的产物,既去中心化。其中,相对应的网络服务也将会去中心化。基于此,应用去中心化的区块链服务,风电场可从物理上解构现有集中式电力网络构架,让能源基础设施用电需求与系能源分布电网进一步匹配。同时,区块链可将新能源转换为数字资产,发电、售电、用电等记录可通过数字化平台构建为可视化电网,更利于新能源企业挖掘服务需求、商业模式等,从而为社会创造更多财富。

然而,一来利用区块链的新能源行业能否得到有力、严格监管是目前较为瞩目的问题,是限制新能源区块链业务发展的主要问题之一;二来,新能源生态、绿色等特征之上,是极高的复杂性、不确定性,且在政府补贴保护下的风电场,虽然不会受到市场风险的冲击,但同时也很难在新能源市场中有“超常”表现。因此,在这一领域中,诸多企业还处于实验摸索阶段,无法建立成熟的业务策略与监管模式。但即便如此,区块链业务是未来Grid2.0的重要推动力,也是新能源行业应重点探究的方向之一。

结束语

总而言之,信息化、数字化、智能化风电场不仅可以最大限度地利用资源,提升其控制水平、运行性能,还可有效提高能源利用效率、监控监测精准度、设备可靠性、风电场效益等,实现高水平、高效率的集约管理、业务协同管控等,进一步推动我国新能源行业与能源可持续性发展进程。