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2018智能制造生态建设论坛
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上海电气风电集团副总裁缪骏:风电数字化升级的探索——“风云”系统

发布时间: 2018-09-21 23:35     来源: 满天星

  2018年9月20日,2018智能制造生态建设论坛在上海隆重举行。峰会以“生态创新 协同发展”为主题,上海电气风电集团副总裁缪骏在大会发表了主题演讲。
  以下为演讲实录:
上海电气风电集团副总裁 缪骏
  各位领导各位嘉宾下午好,非常荣幸受邀来到这个论坛和大家一起分享一下我们上海电气风电最近几年走的数字化之路。我们取得一个名字叫“风云”,它承担了上海电气风电这两年作为一个新兴的综合服务上把我们所有的概念叠加在上面向市场推出的新兴的互联网平台。
  今天和大家分享的报告大概分为三部分,第一部分,风电关于物联网的体系。第二部分,风电全生命周期数字化的服务平台。第三部分,我们投入运行的数字中心。
  第一部分,不知道大家对风电产业是否了解,事实上风力发电从它自发明之日起到现在发展已经几十年了,技术迅速发展在最近30年,上海电气从事发电业务到今天为止11年时间,它是年轻的技术,但是发展很快。目前风电发电技术有四种非常明显的趋势,第一,大型化。最小的几百千瓦的做起,今天为止我们向市场推出的最大的海上风电家电机组百兆瓦,未来我们可以看到更大的风电发电机组。如果各位去洋山深水港经过跨海大桥,左右两边有两个海上的风电厂,那些机组是我们早些年由上海电气建设的,4兆瓦的机组,建设期已经四五年前了。第二个趋势,协同化。作为风力发电新兴的能源,和传统能源有很大的不一样的地方。它是分散、不稳定的,受天气气候影响很大,我们不能像火电、核电、水电那样很平稳地在一定功率下输出,我们会有一些变化,这个当中我们就要设计一些控制技术,使得它可以适应我们现有的电网技术以及从负荷端和发电端进行平衡。第三,远海化,我们逐步地从陆上走向海洋经济,我们现在在海上发展了一大批海上风电厂。第四,智能化。从风力发电这项技术一开始就有自动化的概念在里面,早期机组我们不能定义为智能,那个时候是自动化,自己可以感应风速变化做出发电量变化,可以调节叶片,最近几年随着传感器技术的发展我们在风机上叠加了很多新兴的感知技术,现在某种意义上我们的风机开始实现智能化,因为它就像人一样,有眼睛、耳朵有触觉,感受外界的环境变化,适时地调整我们风机控制的策略以期达到发电量的最大化。因为风力发电技术先天地是一种新兴技术,以及独有的一开始就追求的少人化甚至无人值守的要求,使得它可以和互联网技术进行很好地融合,这一点也是我们相比较其他装备制造业可以走得比较有优势的一点,因为它比较新,天然地具有某种特性在里面使得我们这个方面可以比较好地结合。
  第二,和其他的工业物联网体系一样,上海电气工业物联网体系也是基于数据层、平台层和应用层,当然我们希望构建的是产品的全生命周期包括材料,从材料、人力、设备测量、工艺,包括从需求端进入到运维,我们在一个全生命周期下看待、理解和设计我们工业物联网的体系。
  第二方面,给大家展现一下我们在风电全生命周期数字化服务平台到底做了哪些事情。简要回顾一下我们这个平台的发展历程,我们最早是从2010年风机的平台发展起来进行逐步演变,2015年我们开始组建现在的风云平台,我们从一个简单的监控设备演化到数字化的平台,到2016年我们已经外部风电厂接入,大量数据反馈给我们的数据中心了。比较有阶段性成果给大家展示出来的是在2017年,我们上线了几个重要的模块,一个是风资源系统、第二个是MRO,第三个是故障和预警体系建立。我们团队进一步扩大,成立了智能中心,今年上半年我们真正地远程运维的数据中心正式成立起来。风电全生命周期数字化平台,开始投资决策阶段一直到最后分为五个阶段。第一个阶段是投资解决方案,作为我们最终用户来说,一开始建设风厂,需要做投资决策,需要了解这个地方风大风小,投在里面的钱何时才能有所回报,以及什么时候开始有收益。我们这个设备全生命周期20—25年,我们客户就非常关心我投了几个亿下去什么时候才能带来利润,使得投资可以获得回报。初期的投资解决方案是非常重要的,直接决定了后面的项目成功与否。从我们行业的角度来说我们要观测这个风,我们把风看成资源,就像传统能源里面的煤炭、核电一样,风也是资源,随着我们技术的进步将原来不可被开发的东西现在拿来开发,今天风资源很宝贵,我们中国开发的速度实在太快了,已经把大片风资源非常适合开发风电的地方开发掉了,我们行业里比较多地会谈到低风速,风速没有那么高的区域我们如何发展风力发电。第二块是优化设计,我们决定需要在这个地方建立风电厂的时候,我们以什么样的产品匹配,我们为了匹配不同的地域、风况情况会有不同的组合,从2—4兆瓦,但是哪一种风机放在那里是最优的投资组合,需要测算。第三,生产过程。主要关注物流以及供应链上的生产订单的管理。第四,智慧运营。这是我们叠加最多数字化技术的。最后一个是后评估,我们建设的这个风厂到底收益如何,是否达到了我们的目标,我们需要做一些评估技术。
  为了更好地解释刚才这五个阶段,我们今天将会拿一个海上风电厂开发的事例和大家分享。我们从初期的海上风电厂的投资解决方案谈起。象和规。象,我们研究气象,我们需要从大自然获得能量转化为我们的电能。首先是风,我们从什么地方获得这些信息,我们会从气象局输入一些宏观的气象数据叠加到风厂的测风塔,我们运用数值仿真和模拟的方式,获得当地的风资源的数据,然后我们去布设我们的点位,选定风机的机型。多高的塔筒、多大的风轮怎么才是最好的。把数据拿过来,放到风云平台上,初期做规划的时候客户可以登录到我们这个平台上把它所掌握的数据录入到我们这个平台,我们平台后面有模型和算法可以给它计算,匹配我们的产品,也可以匹配别人的产品,它可以获得不同方案的比较。它可以以这个平台通过象进入规的阶段,做它的规划,算出来5、10年以后可以获得多少收益,上网电价是固定的,我们也有一套通用算法,把施工成本和其他成本全部叠加进这个模型,客户可以非常方便算出来。
  这是海上风资源的解决方案,上面的是风玫瑰图,显示了一个点位上的风向,365天风大风小集中在哪个方向。中间绿色的是风机的点位布局,这个点位布置是非常讲究的,也决定了风厂收益的情况。不同尺度下的气象数据放到系统里面经过运算、仿真计算以后可以给出最优的解决方案和点位布置。这里显示了陆上的。我们叠加了GIS地理信息系统,以及增加了我们的无人机,通过无人机采集更进一步地地形情况,放到我们这个平台上,我们可以通过可视化的技术给大家呈现出来,更加直观的,使得我们的规划人员、设计工程师更方便地布置它的机位和点位,包括规划我们的声压站,对道路进行规划,道路这块建设占了我们很多的投资成本,包括最近的国家能源局下发的做风力发电侵占了领地,通过这套模拟系统我们事先就可以计算出来到底有多少林地树会被砍掉,我们希望以最绿色的方式建设我们的项目。
  进入到产品开发阶段,在这个平台里集成了PIM系统的一部分,带入了IPD的概念,同时更多地是通过这个平台我们可以把在翼风机的运行数据收录进来,通过一个反馈给我们的研发设计团队,使得他们在设计新的产品的时候可以基于上一代产品的表现去做它的改进。另外我们叠加了我们产品的可靠性,我们搜集了风机的在翼部件质量情况和其他的数据,我们有一些可靠性的数据跟踪和报表,给我们相关部门作为参考,也是为了改进我们的下一代产品性能。这里包括风机内部实时三维动画,我们叠加了标准化的作业手册、维修手册,我们的员工每一个人所掌握的技能是不一样的,通过这种系统的叠加使得它可以非常方便地知道做这步工作需要做哪些动作。生产安装过程,海上风电的生产安装是非常复杂的过程,所动用到的设备也是很多的,上面这艘船的成本很贵,大型浮吊,中国是一个工程机械大国,现在中国拥有的大型浮吊是全球最多的,但是一天的费用是200万,从它初始价到作业地点大概600万,如何通过最经济的规划使的这个项目最短时间内建成,我们的成本控制力需要非常强。海上生产安装过程当中受外界的影响是非常多的,包括天气、海洋,比如说今年台风比较多,台风多了以后海上项目今年拖期就非常严重,但是在有限的施工安装的仓库里,我们就有抓住一切机会达成我们的目标,我们就输入了来自外界的气象洋流海洋以及船舶作业的信息,集中在一个平台上,我们去制定出我们施工安装的计划。同时我们也叠加了物流运输,包括我们整个项目是多种方式运输的联动,比较多的是大型汽车,多轴系的车辆,包括不同的船舶,运输驳船、施工安装船,多种运输方式的结合,我们需要对它进行追踪。这个平台上还对我们的零部件进行管理,包括备件放在哪里,如何调度,信息都要整合到平台上。我们对物流信息是通过这个平台来实现我们控制的。
  对于海上智慧风场的管理,一个是观,一个是汇,观的意思是我们基于分布式处理系统和AI技术监控每一台设备,监控每一个风场,通过新一代数据处理系统和网络进行传输,使得我们可以实时知道分布在全国各地不同地方数千台风机每一秒的情况,搜集回来以后通过我们智能多维报表系统生成不同形式、不同需求的有价值的报表,方便我们管理以及高层决策。从全场监控,可能几十台风机在一起,整个风电厂的情况怎么样,一直到电机,都纳入监控范围。同时我们还会做远程控制,也可以实时在手机端上呈现出同样的数据,App我们客户非常喜欢用,他们时不时拿出手机来秀,我们那个时候感到压力很大,哪怕晚上半夜醒来也会看这个风机转得好不好,有没有在发电。前几天台风来的时候他们看得更勤快了,台风来的时候发电量会极大提升,但是我们也担心不要太大了,对风机造成损害。通过智慧报表系统我们可以给不同的使用方提供不同的报表决策依据,管理层可以看监督和洞察风场的监督和运营情况,对于我们客户可以看到它的资产运行更加直观,对于我们运维人员可以改进风场的运维策略,做KPI报表分析。
  海上运维服务,运维市场是一块新兴市场,每一台风机安装进入生命周期以后,下一个非常大的蛋糕就是运维市场,运维也是受环境条件制约的,跨海大桥我们每出去维护一次船开出去就要四五个小时,柴油费用2万多,随着风机离岸距离越来越远,我们现在最远的已经见到离岸50公里了,如何在最经济的情况下使得我们运维的人能够送上去,部件、备件能够送上去,而且是最高效的,我们叠加了多重信息,也是自动地做一些决策。包括引擎,我们需要做最佳人员配置、维护流程、海上船只策略,这是我们以东海大桥为例的,有些没有办法看的是天气信息的叠加,潮汐涨落的叠加,还有现场的人如何做信息的叠加,使得我们运维方案是最优的。这是PHM系统,设备健康监控和评价系统,系统里面叠加了我们的故障库和知识库,一线人员作业现场就查找这些故障,诊断以后要能够获得指导,最终要把故障点排除。我们基于这些故障库上升为智能诊断分析平台,100种不同的故障类型里面我们认为大概有20种故障是常见多发的,而且我们对它的机理和特征值很明确,我们提取出来标定好,结合我们的人工智能或者遗传算法,放到算法里,可以做一些自动的诊断,这些常见故障占了我们所有故障排故80%的工作量,使得我们故障解决方案工程师时间都被大量节约出来。我们去监测我们轴承的震动数据,通过对此前轴承所有的失效模式和故障数据分析提取出轴承故障的特征值输入到系统里面。
  最后和大家说一下我们的数据中心,我们大概建立了三层网络拓扑,全国各地我们设立了二级区域监控中心,第三层是我们的设备,也就是我们的风机。我们通过三层实现了远程监控和区域的二级控制。我们现在正在建的是世界级的在线故障预警服务,这里面价值非常大,如果有轴承故障我们可以在它非常小缺陷的时候就判断出来这个故障点在哪里,我们希望做更加精准的定位,轴承还能再坚持几个月,以此来排定我们后面的维护和更换计划。可以给我们客户节约大量的时间、人力、物理和成本。
  我给大家分享了我们Iwind的信息,希望大家有所受益,谢谢。

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