我国首个智能海上风电场已进入试运行阶段,数字技术如何降低成本并提高风力发电运行和维护的效率

发布日期:2020-12-08 16:32:59   来源 : unknown    作者 :unknown    浏览量 :144
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  •   在数字时代,数据正在成为生产手段,计算能力正在成为生产力。目前,风电行业拥有并掌握了大量的风电机组和风电场运行数据。然而,如何让这些数据充分发挥作用一直困扰着业界。


      10月12日,江苏滨海南H3海上风电项目首台风力发电机成功并网,标志着中国首个数字化、智能化海上风电场进入试运行阶段。


      在海上风电面临去补贴的关键节点,H3海上风电项目的实践让行业展望了数字风电的未来,也看到了数字技术推动行业降低成本的希望。


      建设真正智能的风电场


      滨海南H3海上风电场位于江苏省盐城市滨海县近海水域,离岸距离36公里,平均水深约18米。共有75台风力发电机,单机容量为4.0兆瓦,总装机容量为300兆瓦。建设一座220千伏海上升压站、两条220千伏海底电缆输电线路和一座陆上集控中心。项目建成投产后,将与H1#100兆瓦和H2#400兆瓦两个海上风电场一起,形成亚洲最大的海上风电集群“国家电力投资盐城阵列”。


      目前,海上风电运营维护成本占海上风电成本的一半以上。降低运行维护成本是降低海上风电成本的关键。由于海上风电设备远离陆地,运行的监测、运行和维护、损耗和风险成为最大的挑战。


      据滨海南项目数字化、智能化实施单位江苏未来智慧信息科技有限公司执行副总经理龚介绍,在国电投资的江苏滨海南#海上风电项目中,未来智慧与Inspur合作,利用云计算和大数据技术,共同打造云协同的智能风电设备监控平台。依托该平台,实现了风电场设备统一运行监控和统一数据管理的全生命周期智能管理;实现无人值守下的实时数据采集,实时动态了解设备运行状态。最终实现了“智能风电场”的目标,即对海上主要风电设备进行在线监测,确保安全,优化运维策略,降低运营成本。


      数据采集、分析和处理是海上风力发电智能运行和维护的基础。


      据介绍,滨海南H3项目部署了升压站和风机监控的边缘计算节点,升压站的边缘计算节点实现了升压站和机器人协作的数据采集和计算;风机监控边缘计算节点实现了风机状态监控的采集和计算以及整个风机数据的采集和计算功能。


      “发电设备的态势感知传感器与Inspur超融合InCloud  Rail相连,在边缘侧进行叶片转速、高性能倾角、润滑油状态监测、振动状态感知等数据分析。有效信息传输到云中心,云端协作大大减少。建筑运营和维护费用。”Inspur云计算和大数据产品线总设计师赵志祥解释道。改变传统的故障后运行维护模式


      海上风电场面临盐雾腐蚀、海冰碰撞、台风破坏等挑战。且远离内地,不适合现场操作维护。迫切需要找到一种监测全面、运行密集高效、具有成本优势的风电机组状态监测和运行维护方案。


      龚表示,传统的海上风电运维属于故障后运维,只有出现异常和故障时才会采取行动。由于天气等可达性因素,窗期短,运行维护成本高。“船舶成本和航行时间成本使得海上风电的运营维护成本接近陆上风电的两倍。如果考虑风电机组停机造成的功率损失,海上风电的运行维护成本要比陆上风电高很多。”


      近年来,海上风电运维也在使用信息技术,比如风电机组的SCADA监控系统用于传输机组的运行情况,但与真实状态感知相差甚远。


      据介绍,传统的SCADA系统缺乏丰富的传感器,无法实时感知螺栓、腐蚀、叶片振动和塔底倾斜等工况。而且SCADA系统只采集了一部分数据,不具备预警和数据分析的能力。


      在去补贴和降低成本的压力下,海上风电必须尽快从被动运维向主动预防性运维转变。这就要求风电运维与大数据、云计算、边缘计算、机器学习等新技术更深层次的融合。


      在赵志祥看来,海上风电机组复杂的应用场景,无论是硬件平台还是软件平台,都是一次巨大的考验。对数据传输的时效性、应用的承载能力和大数据的融合能力提出了更高的要求。这需要边缘站点提供高度融合的云智能功能。


      “在滨海南H3项目中,依托工业互联网平台,在传统SCADA系统的基础上增加了五种类型的传感器和边缘计算节点,从感知上实现边缘计算,相当于在海上升压站建设了一个边缘计算中心。同时,在陆上升压站搭建云平台,实现云端协作。”龚说:“基于数据,已经建立了近30种故障预警模型,可以提前对故障进行预警,为实现预防性运行和维护奠定基础,有利于提高风电场的可用性,有效降低风电在整个生命周期内的电力成本。”


      让数据驱动型行业降低成本,提高效率


      在数字时代,数据正在成为生产手段,计算能力正在成为生产力。


      目前,风电行业拥有并掌握了大量的风电机组和风电场运行数据。然而,如何让这些数据充分发挥作用一直困扰着业界。


      业内人士表示,利用基于自控的硬件基础设施、数据库和操作系统,在边缘计算、三维可视化、在线监测、大数据分析和深度学习等信息技术的支持下,利用“互联网”的概念,可以构建智能风电的基础设施,让数据真正带动行业降低成本、提高效率。着眼于可以落地的数据应用,龚认为,首先是利用数据实现老风电场的技术改造,从而提高质量和效率;二是针对新投入运行的风电机组,基于工业互联网平台搭建整体智能运维平台,实现在线智能和离线物理运维一体化。


      “随着海上风电的大规模发展,传统的集中控制方式难以应对数千台风机的数据传输、分析和智能运维。有必要在边缘侧建立一个基于工业互联网架构模式的智能集控站。在智能集控站之上,建设区域集控中心。”龚对说道。


      赵志祥认为,在这种背景下,风电行业的业务场景正在逐渐走向边缘,大量的数据需要在边缘进行预处理。低延迟和高并发业务场景进一步扩大了边缘微数据中心、远程操作和维护以及降低自主性的需求。


      “在未来,可以基于所掌握的数据提供更深入的服务,例如,建立每种类型的风力涡轮机的正常运行模型和异常运行模型。让数据在风力发电的整个生命周期中对降低电力成本发挥更大的作用。”龚对说道。
























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