海上风电智能运维关键技术与发展

海上风电智能运维关键技术与发展

刘辉 曹亚楠 郑宗远 王辰禧 张永

山能新能源（东营）有限公司 山东 东营257347

摘要：自2022年起新增并网海上风电项目不再享受国家补贴，全面进入平价时代后，迫切需要通过压缩整体造价(整机、建设和运维等成本)和提高发电效率来进一步降低度电成本。要实现这一目标，依赖于关键技术突破和全产业链协同，其中，智能控制与运维技术创新将为海上风电降本增效提供重要驱动力。

关键词：海上风电；智能运维；关键技术；发展

1海上风电运维内容

海上风电运维是指针对海上风能发电机组进行有效的运行维护，保证风能发电机组的稳定运行。当前陆地风电已经成为电能的主要来源，但是随着用电量的不断增加，这种发电模式已经难以满足用电需求，因此需要重点针对发电手段进行创新和改进，这样才能够提高发电量，保证电能需求得到满足。我国拥有丰富的海上风能资源，在海上进行风电能的开发时拥有重要的基础保障，并且在海上进行风力发电，可以将风电机组设置在浅水区域或者远方海域，不会占用过多的区域。但是这些因素也使得海上风电机组面临着更多的危险，船舶以及直升机需要到达更加危险或者更加复杂的区域，这给海上风电运维活动的开展造成了较多的阻碍，也增加了海上风电机组出现问题的几率。风力发电在海上应用可以分为：1）对船舶实施运用管理；2）针对风电场、风电机组设备以及升压力进行维护；3）针对风机桩基所在区域内的海底电缆进行适当的维护，保证海床和风场区域的变化不会给海底电缆的运行造成影响。目前关于风电机组运维的研究大部分仍是基于单机单部件系统或单机多部件系统进行的，一方面，缺乏对风电机组多部件之间故障相关性、结构相关性及功能相关性的进一步分析；另一方面，海上风电场可进入性差的特点与维修资源不足两者叠加对机组可靠性及运维策略的影响也缺乏研究。

2海上风电智能运维关键技术与发展

风电智能运维是以大数据、5G、VR、传感网等最新“互联网＋”技术为依托的智慧集成系统，其通过全天候监测设备搭建终端平台，彻底改变传统的基于故障与周期的后知后觉运维模式，将种类各异的监测设备以及分散的风机统一成状态可知、精度可控、自主可适、模块可融的整体。由于生命周期长、不确定性大、运维流程复杂，海上风电智能运维须融入以深度学习为依托的海况、风功率预报和以数字孪生可视化为基础的海上机组动态分析与故障智能诊断，共同归纳汇总风电生产信息。海上风电智能运维基于传统风电运维积累的宝贵经验，将离散数据整合分拣为若干大类，而后启动干预策略，从而快速响应，以实现“经济化，高效化，安全化”的目标。

2.1智能监测与诊断技术

由于长期处于无人值守状态，海上风电的监测与诊断应具有更强的感知能力、预测能力和自主决策能力。采用数字孪生技术可以实现海上风机物理与孪生模型的实时映射与交互，透明化风电机组的全生命周期生产过程，实现海上风电机组的智能监测和诊断。数字孪生是建模与仿真技术的巅峰应用，仿真模型是实现数字孪生体和物理实体实时交互的基础，贯穿于系统全生命周期各个阶段．基于多模型数字线程交互技术和高效数据通信技术，数字孪生系统可实现信息空间和物理空间的无缝集成与实时映射。数字孪生系统通过对全生命周期的推演，可实现对整个价值链的虚拟洞察与反馈，进而支撑对真实生产和运维过程的持续优化。机理-数据联合驱动的风机(风场)孪生模型作为数字孪生系统的核心，提供实际对象的精准映射，数据采集与感知系统为孪生体提供多源状态数据，边缘设备提供分布式数据清洗、数据挖掘与分析等数据治理能力，实时安全网络搭建孪生系统中的信息交互桥梁。孪生平台结合运维的需求，采用知识库、机器学习、深度学习等人工智能技术，实现风机故障预警、健康管理、寿命预测等功能。配套的3D图形引擎则可提供风机内部模型、运行状态和故障诊断预警的可视化呈现。

2.2新型运维装备

为了有效提升海上风电巡检的效率，减少人工和运行费用，近年来，业内逐步开展将不同新型运维装备应用于海上风电巡检的研究。1）双体运维船。双体运维船为双浮体形式，材质可采用钢质、铝合金或钢铝混合结构，其典型特征为稳定性好，甲板面积大，这是目前国内外推广最为广泛的专业海上风电运维船。“雄程天威1”风电运维船是我国最先进的风电运维船，设计为双体船，配备双舵桨，双艏侧推，配备六自由度波浪补偿登乘系统、直流电力推进系统、DP2动力定位系统和高频柴油机组等先进的设备，开创多个国内第一。2）运维母船。运维母船(SOV)通常可以为50~100名船员提供住宿，能够将大量备件和工具运输到海上风电场，其典型特征为具备较长时间自持力，靠泊能力强，甚至配备动力定位(DP)。运维母船主要用于深远海风电运维，造价和运营成本较高，目前应用相对较少。作为我国首个研发制造的风电运维母船项目，2022年11月，上海电气风电集团设计建造的2艘风电运维母船在启东顺利完成龙骨节点安放。2艘风电运维母船外出作业可搭乘人数分别为100人和60人，靠泊及操纵性能优异，可实现风电场设备及备件的高效运输和存储。同时还配备直升机平台、工作艇、DP2系统、可升降波浪运动补偿栈桥和折臂式起重机，可实现人员及设备的安全转运和风电场检修维护作业。该项目填补了我国海上风电运维领域专用SOV的空白。3）自升自航式运维船。自升式自航式运维船有着敞开甲板、并配备大型吊机，非常适合用于更换海上风电运维的大部件（如齿轮箱、发电机等），工作时采用自升式桩腿插入海底而使船体升离海面，减少波浪的影响；航行时降下桩腿，由推进器产生动力在海上以较低速度航行。其典型特征为具备一定的起重能力，适合离岸距离远、水深50米以内大多数海域作业。该形式运维船的机动性强、工作时稳定性好，将成为未来海上风电运维船的重要形式。

2.3智慧运管平台

远程智慧运管平台在管理模式（CMO）中发挥着关键作用，为了解决风电场已有系统信息孤岛的问题，智慧运管平台首先应充分整合各电站已有系统的数据及功能，将监测、生产运行和管理经营等数据进行统一管理和分析。此外，在对风电场各类数据及信息进行统一管理、分析方面，智慧运管平台系统应具备风电场各设备状态智能监视、运行信息智能管理、运行大数据智能分析及预警、设备状态监测数据分析及故障预警、故障智能诊断、电站信息管理等模块及功能[24-25]。其中，风电场运行信息智能管理模块应具有气象数据展示、电子围栏和车辆及人员定位、窗口期管理、两票审批及管理、智能工单、智能巡检、检修记录自动录入、缺陷管理和智能报表等功能。运行大数据分析及预警模块应具有机组功率曲线特性、低效风机、机组长时间停机、机组降容报警、偏航系统特性、变桨系统特性、发电量损失和指标对标等分析功能，并自动给出分析结果及处理建议。设备状态监测数据分析及故障预警、故障诊断模块应能实时解析风电场已安装的连锁管理体系（CMS）系统、塔架、叶片、支撑结构、集电线路和升压站关键设备的在线监测数据，同时能够自动、批量地处理各类监测数据，自动给出预警结果、故障原因分析和排故建议等信息。此外，系统应具有对所辖风电场场区气象数据综合分析功能，并自动确定适合运维作业的窗口期。对突变的气象、水文条件，系统应能将变更后的窗口期信息实时传送给运维人员。

3结束语

随着海上风电向着大容量、规模化、深远海方向快速推进，新一代信息化、数字化、智能化技术的创新应用将发挥越来越重要的作用。其中，智能控制与运维关键技术针对海上风电特有结构和运行特性，可实现全工况下机组/场群的高性能运行和全生命周期运维管理，从而有效提升海上风电的社会经济效益，助力海上风电健康、有序、高质量发展。

参考文献

[1]冯泽深,赵增海,郭雁珩,等.2021年中国风电发展现状与展望[J].水力发电,2022,48(10):1-3.

[2]冯彦杰,曾凡春,王欣.新能源项目区域集控中心建设[K].2019.