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智慧风电场发展方向探索

2021-12-03吴劲芳李旭曹俊磊庞建霞贾洪岩

科技信息·学术版 2021年31期
关键词:方向发展

吴劲芳 李旭 曹俊磊 庞建霞 贾洪岩

摘要:风电行业起步较晚,智能化水平相对于水电和火电较低,随着数字化、信息化、智能化技术的不断发展,利用信息通信技術、大数据、云计算、物联网、移动应用、传感技术等先进手段,提升风电行业智慧化水平势在必行。智慧风电场的不断发展可实现提高工作效率,降低运维成本,减少人员配置,提升设备安全性和可靠性等目标。

关键词:智慧风电场;发展;方向

1智慧风电场特征

智慧风电场主要基于测控技术、通信技术、信息化技术、大数据处理技术以及各类智能算法,实现对风机控制的自动化、设备状态感知及判断智能化、运维决策智慧化。智慧风电场通过各类传感器准确获知各设备的状态,实现对风电场各设备状态的有效监控;通过较准确地风功率预测,并结合电网调度需求信息、各风机设备状态信息自动调节风机的输出功率,满足电网的调度需求;同时能对各设备的故障进行智能诊断,对设备状态进行智能评估,结合运维经验,实现运维决策自动化、智慧化。智慧风电场的基础是风电场各类信息的数字化,其核心为数据、信息综合处理及智能分析系统(简称信息智能分析系统),本质是信息化与智能化技术在风电领域的高度发展和深度融合。

2智慧风电场建设存在主要问题

2.1风机数据存量和质量问题

实现智慧风电场,数据是基础,数据的存量和质量直接决定了后续分析工作的成败。较火电和水电相比,风电行业的数据具有数据存量和数据质量偏低问题。针对风电行业数据存量和质量偏低问题可采取三方面措施解决,一是在经济性允许范围内,采取技改方式,优化风机数据采集、传输和存储配置;二是利用先进的软件系统对已采集的数据进行筛选、过滤、拟合,剔除坏点数据,恢复部分异常数据,提升数据精度;三是选用新风机SCADA系统时,推荐采用“双机热备”模式,保证数据的完整性和可靠性。

2.2风电机组状态监测存在盲区

风电机组主要靠各种传感设备监测运行状态,由于传感系统的不完善造成了机组状态监测存在盲区。主要有以下四点原因:一是早期生产的风电机组设计简单,只接入了基本的数据传感系统,如电流、电压、温度、转速等;二是部分新开发的传感技术尚未成熟,还有待完善。例如风电机组在线振动检测技术,在预警的准确性和分析精度上还有待提高;三是新的传感技术还有待开发,例如叶片轴承裂纹问题,严重威胁机组的安全稳定运行,但尚未有成熟的传感技术能够解决;四是成本原因,部分传感技术实施成本高,在剩余机组运行年限内,很难回收成本。解决措施可分为以下三点:一是大力开发关键部件的传感技术。由于风电起步晚、发展快、实际经验缺乏,导致部分关键部件在设计时裕度偏低,造成了一系列批次性损坏和风机安全问题。因此,开发关键部件的传感技术,实现预先报警,可较大程度上提高风机的可靠性和减少电量损失二是完善尚未成熟的传感技术。传感技术不成熟的原因,一方面由于风机运行工况恶劣,在开发和设计产品时对外部环境影响考虑不足;另一方面产品开发时间短,数据积累不足,导致判断误差。随着技术发展和产品迭代,传感技术一定会趋于成熟。三是深度发掘数据间的关联性。在缺少关键部件的传感数据时,可通过发掘其它部件传感数据的关联关系,找出变化规律,利用数据建模进行分析,间接判断其它部件的运行状态。

2.3数据分析建模复杂

风电作为新兴行业,在技术上的探索十分广泛,风电机组的形式和结构呈多样化,按照来流风向机组可划分为水平轴和垂直轴;按照变桨动力来源可分为电动变桨和液压变桨;按照变频方式可分为软并网、部分变频和全变频技术;按照大部件布置形式可分为直驱、半直驱和齿轮箱传动结构等等。配套的控制系统,根据厂家设计理念不同,更是数不胜数,针对不同的控制系统都要开发不同的数据模型进行分析,难度可想而知。同时数据建模需要有经验的风电检修人员配合,根据现场实际运行情况进行模型的校正和调整,难度进一步加大。解决措施可分为以下三点:一是选取主流风机结构和控制系统开发分析模型,逐步向其它风机结构和控制系统延伸,提高分析模型的利用率。二是针对质量缺陷和安全问题突出的机型,优先开发分析模型,提升风机的安全性和可靠性。三是培养风机技能人才,精通机组故障检修和数据分析,为分析建模提供人才保障。

2.4网络安全问题

为了确保电网及能源供给的安全,按照当前电力监控系统安全防护规定,发电侧一区、二区与三区及以上区间应装设纵向隔离装置,一、二区信息可进入三区,但三区信息不能进入一、二区。智慧风电场信息智能分析系统在三区,各类数据信息经分析后结果不能直接反馈到一、二区,也就无法直接控制相关设备,目前只能以运维建议的形式推送给风电场相关人员,即使信息智能分析系统发现某设备存在严重故障需立刻停机,信息智能分析系统也无法直接控制风机停机或进行必要的调整。在国家高度重视网络安全的形势下,想要开拓信息反馈渠道难上加难,所以只能在分析系统精准的前提下,对于危重故障与风机厂家协商,完善运行程序。

2.5智能巡检技术待完善

智慧风电场智能巡检技术近年逐步走向市场,从技术发展层面看,还有很大的上升空间。目前智能巡检技术主要存在三方面问题:一是使用功能不全。目前智能巡检主要靠视觉成像和红外感温进行设备缺陷识别,部分设备间隙和螺栓松动类检查还需要人工检测,不能完全代替人工巡视。二是使用场景受限制。定置安装的巡检设备,是按照预定滑轨运动并开展巡视的,但滑轨安装位置受设备区域限制,无法做到面面俱到。轮式或履带车式巡检设备,受路面情况影响较大。三是检测精度有待加强。以无人机巡视叶片为例,可利用高清摄像机对叶片表面进行拍照,但叶片内部缺陷很难发觉,同时拍照后也无法精准判断裂纹类缺陷和污染物缺陷。为完善智能巡检技术,应不断融入工业远程传感技术,丰富传感器种类。同时,巡检设备还应小型化和便捷化,使设备能够到达更多的区域,减少区域限制。

结语

虽然,目前建成的或在建的数字化智慧风电场还处于较初级阶段,但随着“互联网+”、信息化与人工智能等技术的飞速发展,大型数字化智慧风电场建设必将成为未来风电场的发展趋势。

参考文献

[1]陈亮,阳熹,杨源.智慧海上风电场的定义、架构体系和建设路径[J].南方能源建设,2020,7(03):62-69.

[2]韩斌,王忠杰,赵勇,马勇,甘勇,孙仕辉,李颖峰.智慧风电场发展现状及规划建议[J].热力发电,2019,48(09):34-39.

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