多元化风电场智慧运营管理技术及案例分享-明阳智能

多元化风电场智慧运营管理 技术及案例分享 明阳智能 大数据中心：孙启涛 目录 C O N T E N T S 案例分享 0 1 02 智慧风场系统介绍 前景展望 03 Introduction of Intelligent Wind Farm Case Sharing Future Prospects 智慧风场系统介绍 01 智慧风场与传统风场的区别 需求 ：满足风电场的生产和 资产管理需求为主 传统风电场 智慧风电场 需求 ：满足设备性能和发电效益 提升为主； 提高集团业务 管理能力、实现电 力生产及交易为主。 传统风场 运营管理方面 的挑战 1、 效能收益达不到预期 ； 2、被动式事后运维管理模式，对于大部件 的损坏和 失效 无有效管控 ； 3、安全操作方面仍然由人来完成 ； 4、由于风电间歇性的原因，对电网的支撑 能力比较有限。 大数据 机器学习 人工智能 智慧化风电场的建设 1、发电效能： 场群控制、智能能量分配、电价预测 2、智能化运营维护 ： 基于机组状态变化的预防性检修维护 3、安全管控 ： 监控、管理、先进工具的使用等层面 实现安全零事故 4、 电网友好性： 智能能量管理、快速频率响应 智慧风场系统功能 多元智能集中监控 ◆ 风机 /光伏 ◆ 箱变 /变频器 /测风塔等 设备监控 ◆ 车辆 /人员集中监控 ◆ 生产绩效可视化 ◆ 智能能量管理系统 四大功能 状态检修 ◆ 亚健康预警系统 ◆ 全生命周期健康度管理 ◆ 智能故障诊断 ◆ 运维排程 ◆ 数字化运维系统 智能单兵辅助系统 ◆ VR培训与考试系 统 ◆ 智能安全帽 ◆ 智能手环 ◆ 塔筒门智能锁 ◆ 手持移动终端 定期工作自动化 ◆ 无人机叶片巡检 ◆ 室内轨道机器人智能 巡检 ◆ 无人机集电线路巡检 ◆ 视像头智能图像识别 智慧化风电三种表现形式 案例分享 02 可扩展 29台 应用案例 ——项目简介 国内首个多元化机型风电场智慧运营管理平台 国电投内蒙霍林河智慧风场 国电投霍林河智慧风电场系统平台 智能集中 监控 智能辅助 监控 智能风功率 预测 智能能量 管理 机组亚健康 预警 全生命周期 健康管理 数字化运维 业务可视 化 WBI 手持移动 终端 风 电 机 组 运 行 监 控 风 电 场 其 他 设 备 监 控 车 辆 监 控 螺 栓 在 线 监 测 塔 筒 晃 动 与 基 础 沉 降 监 测 视 频 监 控 在 线 振 动 监 测 短 期 功 率 预 测 超 短 期 功 率 预 测 误 差 分 析 气 象 预 测 有 功 功 率 控 制 无 功 功 率 控 制 一 次 调 频 预 警 模 型 搭 建 预 警 工 单 自 动 推 送 排 查 方 案 定 制 化 环 境 下 开 发 指 标 红 线 管 理 Linux 机 组 核 心 部 件 全 覆 盖 健 康 状 态 分 析 计 算 部 件 位 置 定 位 运 维 团 队 管 理 运 维 标 准 管 理 运 维 工 单 管 理 项 目 信 息 管 理 指 标 统 计 报 表 数 据 曲 线 分 析 状 态 仪 表 盘 KPI 移 动 监 视 工 单 推 送 权 限 管 理 工 作 票 核心 9大功能模块， 270多个子项模块 GPS 应用案例 ——主要功能项 应用案例 ——智能集中监控系统 风场物联网 测风塔 电能表 风机 箱变 升压站 无功补偿 车辆 GPS 智能手环 跨 平 台变频器 支持多种设备 ➢执行 IEC61400-25标准 实现不同厂家多种设备统一监控 ➢采用数据治理策略 确保数据质量，统一数据标准 ➢兼容 PC、手机 APP、大屏 实现在不同终端设备同步监控设备运行状态 应用案例 ——生产绩效可视化 遵循风能协会指标计算标准 智能报表（ WBI） +PBA分析 基于历史运行数据，通过对标分析、 KPI指标计算等进行机组设计性能验证，运行绩效打分，实现生产 绩效可视化为风电场投资建设和技术改造提供数据支撑。 现场实际工况与标准理论 设计存在较大差异 基于并网点的功率控制 能量分配 一次调频 压线控制 ：结合调度需求，精准计 算线路损耗，在不超限调度计划目 标前提下，实现出力最大化。 变化率控制 ：风场功率分钟变化率 控制满足电网指标，实现友好并网。 风机无功控制 ：实现通过风机无功 调节替代部分 SVG. 多集群管理 ：动态监测各机群 的状态、出力、理论功率，智 能修正各机群的目标值，实现 风场发电功率最大化。 智能分配： 全场只需下发一个 目标指令，系统自动计算、分 配调节指令。 多策略协同调频 ：变桨变速调节， 惯量调节 高测频精度 ：测频精度 0.003Hz 调频性能优势明显 ：各项指标均 优于电网要求指标 应用案例 ——智能能量管理系统 应用案例 ——亚健康预警 风场运维模式 ①：故障事后运维； ②：固定周期定检；③：基于状态的主动运维 状态检修特点： 基于先进的状态监测技术手段，实现 预知隐患， 预判故障，做到能够提前合理的安排检修 项目和检修时间，将 设备失效消灭在萌芽状态。 100 % 0 % ① ② ③ 时间 状态 特点 目标： 实现由传统的被动运维向基于状态的主动运维跨越。 应用案例 ——亚健康预警 状态评价 风险评估 差异化 机组设备状态检修流程：以损失电量最小为目标，推送智 能化排程方式，包括状态评价、风险评估与差异化运维。 ⚫ 部件健康状态监测 ⚫ 最佳运行状态识别 ⚫ 剩余寿命预测 ⚫ 定期体检 ⚫ 健康档案在册； 健康警示灯! ! ! 让设备最大限度地处于可靠运行的状态 全生命周期健康度管理系统 应用案例 ——风机全生命周期健康度管理 应用案例 ——风机全生命周期健康度管理 1 2 3 自动定位到当前健康度最低的部件以及最低的健 康度指标。 对机组整机和子系统实时健康度监测情况 , 实现对子系统位置进行标识。 点击某部件名称可以查看该部件包含 的所有模型实时的健康状态。 机组健康度管理模型 110+, 覆盖 12个子系统 , 可实现风电机组全生命周期的健康度跟踪监测与管理。 案例知识库 故障树 ◆ 根据海量故障的历史处理记录 , 建立 故障诊断的知识案例集 ; ◆ 当故障再次发生时 , 结合已有的案例 集 , 采用类似的方式处理此故障 ; ◆ 虽然可以指导 , 但是存在不足：人为 因素影响较大 ,案例集质量参差不齐。 ◆ 基于决策树的故障树：智能排程基 于检修项目重要性、人员信息、检 修工时等信息自动推送建议维护时 间及标准 ; ◆ 当故障再次报出时 , 利用机器学习 算法自动分析故障类型及推送排查 方案 , 受人为因素的较小。 ◆自动统计故障树的引用次数及多 级原因的引用次数 , 作为操作决策 的支持机制。 ◆ 立故障分析逻辑 , 多级原因排查 和相应的处理方法的故障分析树； ◆ 故障工单关联故障树 , 缩小排查 范围 , 为维修人员提供指导； 应用案例 ——智能故障诊断 ➢ 目前故障诊断方向 ➢ 故障树 信息化 运维流程 精细化 运维管理 机组全生命周 期电子档案 设备台账 移动运维 数字化运维 建立风机全生命周期电子档案库，通过 二维码来实现机组档案的智能化管理。 实现对风电机组的透明化管理。 网络办票、工单推送 闭环 管理 线下向线上转移、全 方位信息化 多层级设备管理、 KKS设备编码管 理、建立完备的设备档案管理体系， 提高设备可利用率 简化、优化流程管理； 闭环工作体系 运维辅助 决策 结合亚健康预警和健康度管理管理 实现运维排程指导和运维决策。 应用案例 ——数字化运维 应用案例 ——定期工作自动化 ➢ 变电站巡检机器人 ➢ 配电室巡检机器人 ➢ 集电线路巡检机器人 ➢ 叶片巡检机器人 应用案例 ——风电智能单兵辅助系统 人工智能辅助人员，保障安全的同时提高效率 VR仿真实训系统 ◆VR仿真模拟操作 ◆实时培训 ◆不受时间空间限制 ◆高频次学习 ◆沉浸式体验 ◆技能培训为核心 ◆交互性学习 ◆个性设计实训任务 在线考试 ➢ 无纸化网络考试 ➢ 高效 ➢ 提升个人能力 ➢ 降低成本 ➢ 交流互动 ➢ 职业测评 风电行业的飞行模拟舱 应用案例 ——风电智能单兵辅助系统 应用案例 ——风电智能单兵辅助系统 委 外 人 员 发 放 智 能 手 环 (作 业 许 可 证 ) 现 场 作 业 工 作 效 果 审 核 人 员 信 息 入 库 办 理 离 场 手 续 退 还 智 能 手 环 撤 场 未 通 过 未 通 过 通 过 安 全 考 试 安 全 教 育 通 过 安 全 教 育 实 操 培 训 发 放 智 能 手 环 （ 上 岗 许 可 证 ） 到 岗 工 作 V R 模 拟 培 训 通 过 人 员 入 场 撤 场 是 否 为 内 部 员 工 是 否 身 份 识 别 未 通 过 网 络 考 试 风电场人员安全管理系统 ➢ 人员健康实时监测 ➢ 电子围栏 ➢ SOS求救 ➢ 健康诊断及管理 ➢ 员工考勤 智能手环监测系统 运维车辆监视 前景展望 03 前景展望 ——智慧风电发展目标 电站 1 电站 2 电站 n 充分利用集控、区域运检中 心、场站每个层级的优势资 源，做到资源合理分配 本质 1 角色分工，功能互补，共享 资源定位 2 实现“无人值班，无人值守” 风场目标 3 场站智慧执行、区域集中管控、集团统筹决策 前景展望 ——5G+AI+智慧风电 5 G 基 站 5 G 网 络 5 G 低 延 时 控 制 网 关 A I 能 力 前 置 连 接 平 台 总 端 汇 聚 网 关 智 慧 风 电 运 营 云 平 台 数 据 整 合 监 视 大 屏 云 化 系 统 边 缘 部 署 风 机 设 备 端 新 能 源 场 站 端 中 心 监 控 端 ⚫ 基于 5G低延时网络，展开机组振动与声音状态数据的在线实时分析，塔筒载荷无线实时监测分析，实现机组运行健康状态在 线动态评估。 ⚫ 无人机借助 5G低延时大带宽特性，实现叶片自动巡检，叶片图像识别等基于云端的智能物联分析系统应用 ⚫ 利用 5G网络大宽带、低延时的特性，通过 5G-AR眼镜，对现场人员的巡检工作提供支持，将第一视角高清视频发送至指挥中 心，提高运营工作效率。 更加高效的利用各种积累的数据并进行 融合 ，实现现有数据的 价值最大化 ， 为解决客户痛点为目标的 个性化定制 超算中心 大数据 人工智能 数据价值 前景展望 THANKS!