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2017风电大会精华版:风场智慧运维该如何发展?风机如何实现健康管理?10位风电技术咖带你探究未来风场智能运维之路!

国际能源网能源资讯频道  来源:风电头条  作者:风电头条团队  日期:2017-10-20

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2017北京国际风能大会(CWP2017)在北京隆重召开。在中国国际展览中心(新馆)“风电场智能运维”专场,本次论坛邀请了国内外风电企业,如西门子歌美飒中国中车上海电气等的技术大咖来共同探讨风电场的智慧运维。共有10位大咖在论坛上发表了精彩的演讲。

以下为风电头条整编的此次论坛的精华部分:

上海电气黄猛:分布式平台和ABC技术助力海上一体化运维

黄猛:上海电气风电集团有限公司智能中心主任

1、2010年到2016年海上风电的增长是相对高速的,预计到2021年全球整个的海上风电的装机容量会超过40个G瓦,截至目前上海电气的市场占有率达到61%,其他一些厂家是39%左右。

2、风电场的智能运维主要讲了分布式和ABC。

分布式:相对于传统的技术来说,核心就是数据管理平台,相对于传统的SCADA平台,其监控的点相对稳定,作为线性高速的运维平台,它除了检测SCADA数据,通过集群化和动态扩充,实现了分布式部署和弹性扩容,可处理更多、更高效的数据,从而有更多弹性的应用。

ABC:A是人工智能,B是大数据,C是云计算。从理解来看,ABC技术融合起来运用到运维平台从时间跨度上来讲,其实是一个CBA的状态,在这个基础之上,通过大数据实现了数据分析和处理,基于C的应用基础,最终才能实现AI。要实现人工智能,就是大幅度提高生产力。

金风慧能徐蕾:风电智慧运营的任督二脉就是线上线下融合;

徐蕾:北京金风慧能技术市场总监

以其“创领未来能源”的项目为例,不仅提出了风电智慧运营O2O概念;还提出线上智慧运维,线下高效运作,人员物资智慧调度,做到真正的线上指挥线下;此外,她指出线上线下真正融合需要的理念、制度和执行一定要融合。

华锐风电汪峰:智慧风场应用软件和智慧风场管理云平台

汪峰:华锐风电科技(集团)股份有限公司设计研究院副院长

重点关注运维效率的提高。他演示了智慧风场应用软件和智慧风场管理云平台;指出预诊断需要继续发展以提高运维效率,可以通过自动预警、人工诊断和智能诊断相结合的方式,深入研究逐步提高系统的智能化水平和诊断效率。他强调随着互联网+,大数据时代的到来,后续的运维一定会一改劳动密集型的方式,更多采用软件、平台、自动的方式来提高运维效率。

Vestas杨凯:维斯塔斯智能化组合运维系统包含8个模块

杨凯:维斯塔斯风电集团服务部经理

通过一次维修流程介绍了维斯塔斯智能化组合运维系统。

维斯塔斯VTM系统进行故障预诊断;VGA选择最优方案;库存管理系统等获取工作指导手册、物料、库存信息等;移动端的APP记录工作流程,进行工作评估;MCS系统通过工单记录为业主和运营商提供最终的财务数据分析WSM系统对业主现场风场的运行表现进行计算,而这些系统集成在一个SAP系统之上做了一个组合服务对接给客户。

中车株洲所韩德海:风电机组健康管理系统及其应用案例

韩德海:中车株洲电力机车研究所有限公司数据团队负责人

他提出风电机组需要体检系统进行健康管理,发现问题。而实现这一目标,需要大数据技术和数据分析和可视化技术的支持。

他介绍了中车株洲所搭建风电机组的健康管理系统及应用方面的两套分析方法——PCB的方法和基于机器学习的方法。

PCB是指机组对机组的方法,构造同一个指标,把这个指标对同一机组进行计算,检测异常。而基于机器学习的方法则通过在线的数据产生一些预警的效果。

明阳智慧能源孙启涛:风电机组健康管理与故障预测

孙启涛:明阳智慧能源集团股份公司大数据中心数据分析部部长

就“风电机组健康管理与故障预测”发表演讲。

他介绍了明阳亚健康预警检测系统中专专家经验和大数据预警模型两种方法,在确定亚健康状态后,通过劣化度部件状态度进一步确定具体原因。他还表示希望通过风电大数据平台,建立一个大数据智库,包括整机制造厂商,以及行业协会,最终构成一个大数据生态圈促进行业发展。

中车永济电机段志强:风力发电机的故障预测和健康管理

段志强:中车永济电机有限公司教授级高级工程师

PHM健康管理的重点是利用先进的传感器技术,并借助各种算法和智能模型来预测、诊断、监控和管理复杂设备的状态。

中车永济PHM在健康管理上实现了重要的转变:将传统的基于传感器的诊断,转变为基于智能系统的预测。具体到应用上,我们在发电机的轴承和绝缘上面做了PHM,来监控整个部件健康管理工作。在进行数据采集之后,对风机的硬件、软件和功能模块算法等方面进行诊断。

硬件方面的诊断主要是通过安装各种传感器、采样通道等进行,比如说轴承监控,我们通过对外圈、内圈、滚动体、保持架,开展双故障复合实验,每类复合故障轴承建立多个样本;软件实现方案则分为四个部分,即信号采集、采集信号预处理、特征提取以及进行模型对比,通过这些就可以对风机状态有一个比较全面的诊断,然后就是数据存储、数据传输,在反馈到地面中心。

西门子Joris Mazille:风机预诊断技术介绍及应用

Joris Mazille:西门子歌美飒可再生能源运维亚太总裁

诊断不是成本,而是资产:

与其他产品的根据历史数据进行判断不同,西门子会根据每个风机的不同环境、不同的品牌、风机的参数、历史数据、历史操作工单等,建立其独一无二的模型,然后再制作出诸多风机的合理模型。

实际上,风机有很多分系统,比如液压、承重墙等,该模型会根据每个系统进行状态评估,然后得出整个风机的健康百分比,从而对风机的故障进行预测,之后再进行技术指导和判断。

西门子的运维管理有三大特点:一是安全,提前发现风机系统中较大的故障和风险,帮助企业进行资产管理;二是维护,有效提升风机工作效率,使企业可以做到定检安排、优化人员配置,避免停机;三是延长风机寿命。

Daniel W. Bernadett:风电功率曲线研究及应用

Daniel W. Bernadett:UL可再生能源功率曲线测试总监兼专业工程师

主要讲了风电场功率曲线的特点和主要作用:

风电场功率曲线有相应函数:它可以呈现此刻风电的湍流及风电机运行,同时它还可以预测未来。

功率曲线应用范围比较广泛:制造商群体常用的:例如风电场的尾流损失、可用率以及风机补偿损失;

业主:也会用电场功率来了解其资产及优化资产;也可以了解营收曲线。

特点:风电场的功率曲线随着时间推移会发生变化。当风机运行时,必须有百分之百的功率曲线;可利用率也是一个重点参数。

可以采用各类的输入,包括风速、风向等。模型的复杂性是由输入量的多少确定,最低不确定度的模型是最好的模型;我们所说的风电场的功率模型采用的是自上而下来计算不确定度,这个与风机 不一样 ,它是自下而上的方式,通过这个方法,可以在不同模型之间进行比较。

天润新能:资产管理视角察觉风电场运维管理

薛宇:金风科技全资子公司北京天润新能投资生产业务部部长

管理风电场资产,通过全周期的资产管理为投资商保障并提升投资收益率。

站在运维的角度,对于存量风电场资产,除了折旧、财务费用等固定成本,上网电量、交易电价、运维成本均为可变成本的要素,直接决定发电周期资产投资收益率,资产管理视角下的运维管理要把这三个指标进行优化,获得最大的投资收益率。

从资产管理视角,运维管理可概括为安全、能效、成本,安全管理是运维的基础保障;能效管理主要围绕技术管理、设备治理,以电量的增加和损失的减少作为目标。

成本管理主要围绕经营能力的优化,管理能力的提升,以成本的降低,价值的增加作为目标。

资产管理视角下运维管理有另外三个维度,分别是:通过信息化、模式创新带来的降本增效;通过参与国网交易、园区配网、绿证、市场售电的电力营销带来的电价最优;以及通过风电行业本身的指数型增长组织的特点,搭建区域共享平台,与其他发电商共享“人机料法”,实现双方降本、共赢。

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