海上风电智慧安全调度平台的建构与分析

邓胜忠

（中广核新能源控股有限公司，广东 深圳 518045）

1 目的及意义

根据国家能源发展规划，国内海上风电将迎来快速发展期，各投资机构均开始重兵布局海上风电的开发建设。海上风电场的建设和运维受海洋气候条件的影响较大，存在可到达性差、海上交通安全风险高以及有效作业时间短的问题。合理利用有效窗口期完成建设和运维任务、保证风电机组的有效发电小时数是风电场安全高效运营的关键。在海洋环境下，海上施工运维人员的安全、通信联络以及离岸海上风电资产安全都面临巨大的挑战，因此实现海上风电场的数字化，建设海上风电智慧调度平台有现实的紧迫性和必要性[1]。

2 国内外有关技术发展的概况

国外海上风电建设运维和调度的相关技术已经相对成熟，各发电公司和大型海上风电场均建设有自己的智慧管理调度系统[2]，例如瑞典电力公司Vattenfall针对海上风电场的管理和调度打造了新一代的数字运维资跟踪管理系统。该解决方案提供了针对所有作业人员和船只的全局统筹管理，以提高海上风电场作业工作的安全性和效率；西门子引入了丹麦ConWX公司的精细化气象海洋预报系统，为风电场提供精细化气象海洋预报；英国Galloper风电场建设了一套先进的管理调度系统，通过系统可以管理整个海上作业业务，还可以对每位人员、每条船舶以及天气监测与预测进行综合分析，对施工运维计划进行管理和微调，从而避免或减少损失。

国内海上风电建设的起步较晚，在运行维护、智慧调度上正处于探索阶段[3]。龙源最先开始在南通建设智慧调度中心，国电投江苏公司在滨海风电场建设气象海洋预报平台，保障施工运营安全；三峡也建设了自己的气象海洋预报平台。目前，国内各大发电集团均未形成完整的体系，气象海洋预报多依赖于气象局，精细化程度不高，人员追踪管理也不健全，资产数据化程度也有待提高[4]。

3 海上风电调度存在的问题

海上风电调度存在的问题主要包括：1）海上风电数字化应用程度低。2）风场海洋气象监测预报精确度不够。3）海上作业人员安全监控不到位。4）恶劣气象海洋环境导致机组故障频发。5）受海洋气象影响，现场可达性差、故障待修时间长且电量损失大。6）专业装备缺乏、运维效率低且安全风险大。7）海上维修困难，尤其是对大部件的更换。8）在线监测诊断技术不完善、预防性维护少。9）运维调度管理经验欠缺。

4 平台建设主要内容

海上风电场智慧调度运维系统将实现海上风电场各类控制系统与信息系统的网络集成与综合管理，使管理层能及时准确地了解生产情况、发现生产中的问题，从而实现办公室和生产现场的信息沟通。

平台建构包括气象海洋监测数据实时汇聚、精准预报模型建立、船只监控、人员监控、无线通信技术选型以及人员落水报警设备选型等。需要解决3个关键技术:1）海上风电场气象监测数据收集。气象局提供的预报多为区县级预报，各风电场需要针对公司每一个海上风电场建立适合的监测手段和预报模型，从而支撑施工运行维护，选择最佳窗口期。2）人员精准定位技术。业主单位需要知道每一个人员实时的位置信息，保障人员安全，一旦出现紧急情况，立即启动救援机制。3）海上可靠通信联络。由于海上信号差，采用卫星电话费用高昂，需要针对海上特殊的环境构建一套海上风电场内部的无线通信系统。

分析海上风电平台建设存在的问题及实际运行需求，研究和开发一套海上风电场智慧安全调度运维系统，对组成海上风电场的几个重点要素进行综合的监控和科学的运维管理，有利于保证海上风电场的安全运营[5]。风机、基础设施、升压变电站、海缆、工作船舶以及离岸工作人员等各类监测状态信息的一体化综合显示与管理设计，为风电场业主单位提供了必要的信息分析与统计，为建立安全管理体系和在线监测提供了数据基础。为此，该文提出平台建设技术路线与建构内容。

4.1 技术路线

离岸系统架构图如图1所示。

图1 海上风电智慧安全调度平台离岸系统架构图

在数据存储层主要采用分布式数据库；在预报预警模块主要采用中尺度气象海洋模型结合人工智慧预报模型来实现精细化预报；在船舶定位上主要采用AIS船舶定位；通信技术主要采用VHF无线电通信或者5G技术；系统集成主要基于J2EE的开发框架，采用以 B/S架构为主的总体技术结构进行组件化的软件开发。

4.1.1 数值预报技术路线

利用中尺度气象模式快速同化模拟区域的观测数据（气象雷达、观测站点以及风电场电场内部观测数据），输出模拟区域未来72 h的预报结果；输出的预报结果作为动力降尺度的输入，配置运行动力降尺度模式，最后输出空间分辨＜100 m（例如50 m）的风速预报结果，实现精细化预报。中尺度数气象模式一般采用WRF（the Weather Research and Forecasting model）模式，WRF模式是由美国国家大气研究中心（NCAR）、国家环境预报中心（NCEP）等联合研究开发的新一代中尺度数值模式和数据同化系统。WRF模式设计理念先进，具有灵活、易维护以及可扩展等特点。WRF模式具有先进的数据同化技术、功能强大的嵌套能力和先进的物理过程，特别是在对流和中尺度降水处理能力方面有明显的优势。WRF模式适用范围很广，能广泛应用于中小尺度到全尺度的数值预报和模拟，既可以用于业务数值天气预报领域，也可以用于大气数值模拟研究领域，包括数据同化的研究、物理过程参数化研究、区域气候模拟、空气质量模拟、海气耦合及理想试验模拟等[6]。

4.1.2 AIS系统

船舶自动识别系统（Automatic Identification System，AIS系统）由岸基（基站）设施和船载设备共同组成，是一种新型的集网络技术、现代通信技术、计算机技术以及电子信息显示技术为一体的数字助航系统和设备。船舶自动识别系统（AIS）由舰船飞机的敌我识别器发展而成，配合全球定位系统（GPS）将船舶实际位置、船速、改变航向率及航向等船舶动态资料结合船名、呼号、吃水、船舶尺度及危险货物等船舶静态资料由甚高频（VHF）频道向附近水域船舶及岸台广播，也可以由海事部门通过信息服务平台向公众开放 。

4.1.3 存储管理

数据存储管理模块采用合理、先进且高效的数据存储管理模式，引入大数据方案，通过融合NoSQL数据库与分布式文件系统，为智慧调度平台的数据获取、加工及应用等提供基础支撑和保障。以数据采集模块输出的资料为主要数据源，新建交互数据库，结合文件存储系统，通过数据库元数据技术将新建数据库和已有的资料库进行连接和应用。另外，采用数据库分区技术，实现对长时间序列资料的存储管理。建立用于数据库管理、连接以及资料抽取所需要的元数据信息，满足智慧调度平台各级用户资料查询、抽取的需要。

4.1.4 WebGIS技术数字化

海上风电场数据种类繁多、数据量大，需要以直观的方式展现多种多样的信息，同时实现对多源监测预报数据的叠加显示和时空融合，使风电场相关人员能够清晰地理解各类数据。WebGIS可以实现在浏览器端直接显示和浏览GIS数据，WebGIS是对传统地理信息系统功能的扩展及升级。

4.2 平台建设主要内容

结合存在的问题和主要技术路线，智慧安全调度平台的建设包括以下7个方面。

4.2.1 海上风场各监测系统数据采集与整理平台

风场原有监测系统各自分离，数据不能被统一使用，因此要建立一个统一的数据管理平台，将海缆监测系统、海洋环境监测系统、风场消防监测系统、风机CMS系统以及维护记录数据等与运维有关的监测数据整合到一个平台。并且要预留接口给新建系统。

4.2.2 海上风场运行态势监测系统

风场运行态势是指将风场生产、安全、交通、人员、工具以及资源等动态变化叠加在风场电子海图上，显示各项事件、人以及物随时间变化的变迁情况。其核心是借用雷达、AIS以及工作流将电子海图与相关事、人和物结合起来。通过雷达可以看到海上所有目标的变化；与AIS等设备结合，可以实时监控有效目标的变化。

4.2.3 智慧运维管理平台

在掌握风场运营维护数据及风场运行态势的基础上，更加科学、合理且高效地对风场的运维进行调度。运维任务可以通过软件进行动态调度，提供合理的巡检班组配置与船只调度路线。可以根据风机厂家、故障状态、当前人员安排、船只安排以及天气状况配置出运维时间、人员、船只和运行路径。

海上风电场日常检修作业均需要乘坐运维船舶出海，执行某风机检修作业时，运维船运送一定数量的人员登陆该风机平台，运维船可以停泊持续支持该作业（例如吊装工具至平台、潜水检修作业），也可以离开继续运送剩余人员、物资至其他风机执行其他检修任务。开展维修调度核心模型功能要求的梳理，聚焦其出海运维调度制肘难点，设计出海智能运维调度模型，固化模型的输入信息、约束条件以及输出信息，对特殊应用场景与各数据接口的可行性进行说明等，用于构建出海维修调度的数字化基础、实现任务智能化排布，输出既定条件下全局最优排布方案，并将排布结果提供给出海管理人员进行审查与决策。

深入现场理清维修调度所安排任务的类型、特征、影响任务执行的因素、对调度任务的优化评价目标以及任务安排人员需要的理想的排布模式等，并以此为目标梳理清楚完成模型所需要的数字化信息基础条件，包括维修任务的自动接入或录入参数信息化基础、影响任务执行的人员、船舶、气象数据信息化建设情况以及优化评价目标与相关管理平台间的信息化目标对接等。通过深入分析维修运维需求，充分考虑运维人员的操作习惯，以实际信息化程度为基础，形成调度智能化模型设计的输入与输出资料。

4.2.4 海上风场监控与巡检

融合运维过程与开票过程紧密相关，运维平台根据监控结果对巡检班组和船只进行有效调度，调动的过程是动态开票过程。电子开票与纸质开票相结合，应急事务可以通过远程完成开票和授权工作，管理者可以随时进行远程审批。

4.2.5 海上风场安全动态评估

风场的电气设备、风机、塔筒、基础以及海缆等与安全有关的监测与巡检、定检情况综合表征了风场的安全动态情况[7]，上述数据可以形成一个百分制指标。所有数字背后都有一个具体与安全相关的因素，根据风场的实际情况设定权重。例如100分表示风场绝对安全，90分表示风场相对安全，80分表示风场存在安全隐患，不属于致命隐患，需要安排处理，低于80分表示风场有需要立即处理的事宜。

4.2.6 人员定位及通信联络

通过雷达或者5G技术实现对离岸资产安全、人员安全和海缆安全的定位监测，这些目标定位平时不会开启AIS，因此不会被AIS探测到。雷达可以提前监测到这些目标，预防不明目标对塔筒和海缆的伤害。人员定位主要借助于AIS系统（如图2所示），在无移动、联通或者电信信号的区域可以有效传输人员安全数据及位置数据，提高态势图的完整性，为保障人的安全提供了极大的帮助。

图2 AIS人员位置监测系统组成

4.2.7 应急指挥综合调度平台

当发生重大突发事项时，能够与周边海事、医疗、消防环保以及安监等相关单位形成应急体系，为风场及周边提供安全应急服务。相关资源数据汇集到中央控制系统，协同联动，并及时反馈到各相关部门。

5 结语

该文通过对国内外智慧运维现状的调研，结合海上风电场存在的问题，提出了海上风电场运行态势监测、智慧运维管理、安全动态评估和应急指挥综合调度平台构建的思路与方法。建立符合国内海上风电场运维逻辑的架构，有助于强化我国海上风电场核心运维能力的建设[8]；提升在线监测与预报预警效能，减少海上风电非计划停运，提升海上风机的发电量，保证设备安全稳定地运行；对海上风电场区域性集中调度具有借鉴意义。