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构建风电智能化运维闭环 工业智能为风电带来什么?

光伏们 发布时间:2021-11-11 12:27:41

双碳目标下,可再生能源装机快速增长、以及能源电力行业降本增效的需求,使得数字化和智能化成为行业发展的必然趋势。当前,以“云、大、物、AI”为主要技术手段的数字化方案已经渗透至风电发展的各个领域。

行业凸显出以智能监测、集中管控、预防性维护为目标的运维需求,但在北京天泽智云科技有限公司首席运营官谢炯看来,搭建真正意义上的智能化风电运维体系,实现以上需求还远远不够。

北京天泽智云科技有限公司首席运营官谢炯

“不可否认,预测性维护确实是人工智能的主赛道,但天泽智能更关心的是如何将风电运维这项工作形成闭环。”谢炯指出,如果说预防维护的表现形式是给出预警,那么如何将这些预警在智能运维管理系统的编排下,使团队、时间、物资以最优的组合去完成工作,这才算形成了闭环。

“这是一个典型的在N多约束条件下进行全局寻优的问题,这样才能真正实现大数据及人工智能在风电运维中的价值体现。”谢炯对北极星风力发电网说,而这也是天泽智能在风电领域发力的重点。

无忧风电解决方案助风场提前28天发现齿轮箱故障

平价时代,降低运维成本是风电企业始终如一的发展驱动。数字显示,在风电行业中,76%的企业需要降低非计划性年运维成本,60%的企业表示需要降低大部件维修及备件运维成本。这一点在海上风电更加突出,海上风机0&M成本占全生命周期的28%,尤其是面临2022年的平价发展,海上风电运维降本已经迫在眉睫。

谢炯认为,数字化技术是提升风电运维效率的重要抓手,但其应用的关键在于,如何构建大数据在整个运维体系中的基础底座与使用方式。

“大数据技术本质上是一个黑盒,仅仅对可能出现的问题提出预警是不够的,用户需要的是技术的可解释性,以及解决问题的方法。”谢炯指出,也就是说,如何分析数据、构建模型,并以此来指引业务,才是大数据在风电运维应用的关键。

作为美国智能维护系统(IMS)中心技术孵化企业,天泽智云拥有强大的工业人工智能技术与平台能力,其工业人工智能平台涵盖“边缘计算与数据处理”、“工业大数据服务”、“算法开发与模型资产管理”三大模块。依托自身在工业领域的数据服务与分析的能力,天泽智云将以上优势延伸至风电行业,形成了基于工业人工智能平台架构的智能风电解决方案体系——无忧风电解决方案WindInsight™。

无忧风电解决方案WindInsight™可以说是天泽智云风电运维解决方案的总体框架,该方案以工业人工智能平台为依托,衍生出 “核心部件故障预测与健康管理WindProphet” 、“风电数字孪生平台”两大风电运维模块。在一个基础平台和两大模块的支撑下,天泽智云再进一步,开发出具备智能运维排程、智能备品备件管理能力的“智能运维管理系统OMS”,形成了从关键部件的数据采集到故障预警,再到故障消缺的全流程管控,形成风电运维闭环。

目前,无忧风电解决方案已经在多个风场落地应用,在某风场进行部署和测试的数据显示,该风场实现了降低风机非计划停机时间10%、提前28天发现齿轮箱故障,以及降低风机运维成本5%的良好效果。

值得一提的是,天泽智云“核心部件故障预测与健康管理WindProphet”方案提供包括叶片、传动链、电气控制系统、塔基等核心部件的监测管理,上述风电场也是在此方案的应用上实现了对齿轮箱的实时监测、预警和诊断。而且在预测过程中,系统可以给出部件故障的可量化的预警等级,以此助力企业实时监控风机关键部件的健康状态。

数字孪生落地风电运维领域

在天泽智云智能风电运维体系中,数字孪生平台是另外一个拳头产品。

当前,数字孪生在风电行业是一个热词,但业内关注较多的是数字孪生技术在设计研发端的应用,如何在运维端落地数字孪生技术,是行业更加关注的课题。目前,天泽智云已将数字孪生技术从设计端延伸至运营端,所依托的还是工业人工智能平台这个强大的基座。

“可以说,传统风机运行数据的可视化展示,只是数字孪生功能实现的一部分。借助感知、计算、人工智能等多种技术以及海量数据模型,我们可通过工业人工智能平台快速、批量化地构建风机数字孪生体,实现模型管理、应用配置等功能,并对孪生体进行集中管控、追踪和评估。”谢炯指出,这样才能真正实现隐形问题显性化、故障检测实时化、故障预测精准化,对大型风电场的智能化管理起到关键作用。

在数字孪生世界中建立物理世界的风机映射,且可以设定不同的环境数据对风机运行状况进行扩展和模拟,这相当于赋予了数字孪生体时间轴的能力,不仅能做到对风机状态的同步感知,还可以实现对历史状态的回溯,以及对未来的预测研判,完成单机智慧向群体最优进化。

“这才是数字孪生技术在风电行业的落地应用,以及其为风电运维业务带来的真正价值体现。”而且,从管理维度来看,数字孪生技术还可以帮助集团企业部署从集团端到场端的多级管控平台,从而提升集团层面的综合运营管理能力。

一个典型的案例是,某大型风电集团在已有大数据平台的基础上搭建了风电数字孪生平台系统,系统包含模型与机型管理、孪生体模板构建、数字孪生体运行服务及数字孪生体智能应用配置等功能,通过不断沉淀模型和能力,围绕设备的状态同步、回溯、预警和预测建设风机孪生体智能应用。不但降低了数字孪生技术应用的成本,软件部署费用降低50%以上,也显著减少了风机意外停机和故障损失,提高运维效率,降低了运维成本。

在双碳目标下,风电行业机遇与挑战并存。平价时代风电对度电成本的苛刻要求,以及行业对新技术的采纳、验证及大规模推广都需要一定的节奏和周期,这是天泽智云当前面临的切实挑战。未来天泽智云也将进一步对接行业需求,基于工业人工智能平台的开放性和扩展性优势,建立更多风电运维垂直体系,打破数据孤岛,助力风电智能运维步入一个全新的时代。

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