關于上海發展風電智能服務技術的建議

上海新能源科技成果轉化與產業促進中心 張蓓

在風電產業發展過程中，現有的人工現場運行服務模式已難以滿足快速增長的需要。目前，上海以風電整機企業和業主單位為龍頭，整合相關企業、高校、研究院所和科研機關的研發資源，在智能控制技術方面取得了一定的優勢。

1 國內風電發展現狀

中國從2004年開始大規模發展風電，經過10多年發展，至今已成為世界上風電裝機總量最大的國家，風電已成為繼火電、水電之后的中國第三大能源。2017年風電新增裝機容量約1600萬kW，到2017年底，累計裝機容量達到1．65億kW（見圖1，2）。根據《風電發展“十三五”規劃》，“十三五”期間，風電將新增裝機容量8000萬kW以上，其中海上風電新增容量400萬kW以上。

圖1 2010-2017年我國風電新增裝機容量及增速

圖2 2010-2017年我國風電累計裝機容量及增速

從上述圖標可見，我國風電裝機增長勢頭明顯放緩。全國新增并網容量較多的地區是云南（325萬kW）、河北(166萬kW)、江蘇（149萬kW）、內蒙古（132萬kW）和寧夏（120萬kW），與陸上風電新增裝機下降向反。

與此同時，我國海上風電呈現加速發展勢頭。海上風電具有風機發電量高、單機裝機容量大、機組運行穩定、不占用土地、不消耗水資源、適合大規模開發等陸上風電不具備的優勢，目前世界風電產業已呈現從陸地向近海發展的趨勢，未來我國也將加速開發海上風電資源。

我國海上風電發展“十三五”相關規劃提出，我國要積極穩妥推進海上風電建設，根據資源、建設條件及建設基礎等分類推進，到2020年，全國海上風電開工建設規模達到1000萬kW，累計并網容量達到500萬kW以上。重點推動江蘇、浙江、福建、廣東等省的海上風電建設，到2020年四省海上風電開工建設規模均達到百萬kW以上；積極推動天津、河北、上海、海南等?。ㄊ校┑暮Ｉ巷L電建設；探索性推進遼寧、山東、廣西等?。▍^）的海上風電項目（見圖3）。據統計，截止2017年8月底，我國海上風電開工項目累計容量已達到4799．5MW。海上風電項目核準、開工的速度不斷加快。隨著海上風電的發展，各地也都相應的調整了海上風電布局。[1]

圖3 各省市海上風電規劃動態調整情況

2 風電產業發展面臨的困境

2013年國家下放風電項目審批權限后，風電項目曾迎來一個短暫的春天。但由于資源結構配置不合理，跨省、跨區輸電通道不足等原因，風電項目行業長期被“棄風限電”的問題所困擾，且有愈演愈烈之勢。國家能源局印發的《2017年能源工作指導意見》提出“要嚴格控制棄風限電嚴重地區新增并網項目，要對棄風率超過20%的省份暫停安排新建風電規?！?，又使風電項目的發展回到了寒冬。霧霾污染加劇、北方沙塵來襲等問題，風電項目發展問題再度回到人們視線之中，成為人們關注焦點之一[2]。如因機組設計、制造、安裝、調試等工作中的遺留缺陷造成運行設備故障率偏高，風電場人員專業素質和管理能力尚處于積累階段，提前預判設備缺陷的技術手段不足，運維工作缺乏規范和標準文件指導，運維計劃制定粗放等，對風電場總體提升運行小時數和發電效益具有負面影響，主要體現在以下幾個方面：

(1)風電機組控制技術

目前風電控制技術多采用傳統控制模式，無法自動適應機組運行環境變化、部件性能狀態變化后對機組運行性能的影響，制約風電機組對風能的最大利用，也影響了機組的可靠性。缺乏智能控制系統測試和驗證技術的研究，不利于智能控制技術的推廣和應用。分散式風電在未來幾年將會得到迅速發展，但目前在分散式弱電網接入條件下，缺乏風電機組所必須的適應性和運行方式的研究，將制約分散式接入風電的建設和推廣。

（2）故障預測

風電機組故障預測是指在故障發生前一段時間，在運用SCADA數據、在線監測數據等對可能發生故障的早期特征進行分析的基礎上，對故障發生概率、故障發生時間進行預判的手段。目前，已有風電機組在線監測技術缺乏后續專家診斷系統支持，數據特征得不到充分、準確的判斷，應用效益不顯著；風電場配置多個數據平臺，存儲的海量歷史數據缺乏系統挖掘分析；不同類型風電機組運行狀態參差不齊，缺少對設備發電性能劣化程度的評估分析手段；機組常因電氣或機械故障突發故障停機，缺乏機組故障的有效預測技術手段；風電機組的預防性維護試驗缺乏深入系統研究。上述現狀導致風電機組在故障發展初期得不到及時維護，當發展為惡性設備損壞事故后，將帶來高維修成本和高發電量損失。

（3）故障診斷和檢修

風電機組故障診斷是指機組故障發生并停機后，運用故障數據分析、試驗、檢修等手段確認故障位置和故障原因的過程。風電機組故障跳機后通常會報出成組的故障代碼，專業面廣、經驗豐富的高水平人員憑借經驗可快速排除連帶故障代碼，找到故障根本原因進行處理，但目前大部分現場維護人員只具備進行簡單消缺和定期維護工作的能力，在與后臺專家信息交互效率低下情況下，查找停機原因的診斷時間長，檢修實施時間長。

（4）運維策略

目前，風電場因備品備件無法及時到位，導致機組故障停運時間大大延長的情況比較普遍；風電機組以故障檢修和定期維護為主，維護計劃的制定主要參照廠家維護手冊要求，必然存在過度維護或維護不足同時存在的情況；此外，由于風電場多處于惡劣自然環境地區，因變電站和匯集系統電氣設備故障造成風機陪停時間較長也較普遍。

（5）風電場設計

隨著我國風電行業的加速發展，大風電基地建設成為中國特色的風電發展模式，目前，由于千萬千瓦級風電基地的風電場宏觀尾流、風機優化布置等問題尚未得到解決，測風塔代表范圍尚未形成定量化的分析模型，造成風電場設計前期測風點的選擇具有較強的主觀性。

3 風電技術發展趨勢

發展綠色清潔的可再生能源是能源發展的總體趨勢，風力發電作為當前最成熟的綠色能源之一，將在未來幾十年內不斷發展。目前風電領域的發展趨勢：

（1）大容量海上風機技術

海上風電機組的基礎建設和吊裝成本遠比陸上機組高，為降低單位功率的基建成本，海上機組的容量正變得越來越大，對相同容量海上風場而言，采用大功率風電機組可減少機組數量，提高資源利用率，降低海纜長度及基礎、施工、吊裝成本。

同時，隨著我國海上風電場不斷發展，灘涂及近岸風電場的開發與海洋綜合利用的矛盾日趨突出，為減少風電場占海面積，降低風電場開發與海域使用的矛盾，采用大容量海上風機是一個有效解決手段。

陸上風機經過幾年實踐，已從技術層面解決3．6-5MW大型風機的設計和工藝難題，為更大容量需求的海上風機提供了技術、工藝等方面的基礎，同時對海上風機的整機設計提出了更高的系統集成開發要求。因此，多兆瓦級（6-10MW）海上風電機組必將成為未來海上風電項目開發的主流機型，代表了未來海上風電場發展方向。

（2）發展電網友好型風電機組

目前風電大規模接入電網問題的主要方式是讓風電機組具備低電壓穿越功能。2011年12月，國家標準化管理委員會批準發布《風電場接入電力系統技術規定》（GB/Z 1996 3-2011）。新國標對于低電壓穿越、接入系統測試等提出了更多和更嚴格的標準。針對脫網事故，新國標提出了低電壓穿越方面的約束，要求風電場并網點電壓跌至20%標稱電壓時，風電場內的風電機組應保證不脫網連續運行625毫秒，特別是要求風電場并網點電壓在發生跌落后2秒內能恢復到標準電壓的90%時，風電場內的風電機組應保證不脫網連續運行。

但電網要求風力發電機組具備低電壓穿越功能僅解決當前出現問題，不能從根本上解決風電的并網問題。解決風電并網問題的關鍵在于開發電網友好型風力發電機組技術。電網友好型風電機組除了具備低電壓穿越功能外，還應像常規電力，如火電一樣的穩態和暫態過程，從而最大程度擺脫風力波動對電網的影響。

（3）發展陸上低風速機型

要繼續開發陸上剩余的平均風速在6．5米/秒的風資源，須開發低風速機型，以充分利用國內的風資源。

（4）智能運行維護

我國風電行業已成為世界最大風電生產國，且仍處于高速發展階段。在風場建設高速發展過程中，運維問題逐步凸顯。在跨越式的發展面前，如何對風電生產設備做到統一、及時、有效和可控的監控和管理愈發重要。對于風機設備的生產廠商，如何對已投產的風機產品運行狀態及數據進行及時有效的跟蹤、采集、匯總以及分析和管理，同時為風場業主方提供快速、高效的售后服務已日益緊迫。由于我國風電產業起步較晚，普遍存在設備資產管理水平低、檢修和維護管理粗放，運營績效評估缺失、從業人員素質參差不齊等問題，造成風場運維費用居高不下，增加了風電的度電成本，制約了風電產業發展。目前落后的運維狀態和高速發展的風電產業形成了鮮明的對比，成為目前風電市場發展的最大瓶頸，而破題的關鍵是構建風場運作的信息化、智能化平臺，打通風機運行、后臺監控、運營維護單元節點，讓風場自己“思考”、自我“管理”。

4 上海智能運維技術發展現狀

上海風電已經累計裝機超過4000臺，“十三五”期間，風電將新增裝機80-100萬kW，充分具有智能運維服務系統的運行基礎，目前已經開展的工作：

（1）風電智能控制系統是智能運維系統的重要組成部分，上海的風電機組基本上都采用經典理論控制技術，目前，正在往智能化、信息化方向發展，今年來，開始探索研究將先進控制技術應用于風電領域，以實現風電機組智能化，如采用自適應控制、魯棒控制、變結構控制、神經網絡控制、模糊控制以及若干智能控制方法的結合等，并獲得了一定研究成果。

（2）在大型風電場智能化狀態監控與運維調度系統研究方面，上海前期主要針對風電機組的機械部分，以振動監測為主。

上海還針對風電場可靠性研究、功率預測系統、AGC/AVC優化、出力優化評估、發電成本及趨勢分析、備品備件管理等關鍵理論技術做了大量的研究。目前正在對風電場運維系統的故障診斷、可靠性分析、智能優化運行、智能維護和備品備件管理等功能進行深入的討論和研究。

（3）在大型風電場智能化運行維護關鍵技術研究方面，上海對風力機在線狀態監測與故障診斷方面進行了研究，研究成果表明在線狀態監測系統（CMS）在提升風機生產效率和減少故障停機時間方面作用明顯，應用不同的風電場運行維護關鍵技術對風電場整體運營有直接影響。下一步將對機組可靠性分析、整機及傳動鏈狀態監測系統、數據采集系統、數據分析方法、故障診斷方法等方面開展研究。

5 關于推進上海風電智能服務技術的建議

（1）發展戰略。確立通過創建風電跨專業一體化設計平臺，開發基于物聯網的新型智能化風電機組；研究開發基于風資源中尺度數據分析和自適應參數在線優化的智能發電技術，提升風電場發電可預測、故障可穿越、能量可調度、狀態可監測的柔性接入電網能力；研究風電機組的失效模型和故障相關性模型，將多元數據集成、實時信號處理、集群健康管理等應用于機組故障預診及智能維護，實現工作過程中全局健康狀態和關鍵部件健康狀況的可視化；通過智能算法評估運行風險和預測剩余壽命，從而實現在故障發生前通過及時維護避免故障的發生；開發基于大數據和云計算技術的“風云”數據平臺，實現風電協同設計、智能制造、智能發電和智慧服務間信息共享。

（2）發展目標。通過一體化設計平臺、智能發電技術、智能故障診斷、智能算法等技術研究，建成基于大數據和云計算技術的“風云”數據平臺，促進整個風電產業在工業4．0環境下技術能級提升，并顯著提升機組運行效率，提升發電量5%以上，以加強上海風電產業競爭力。

(3)重點發展方向：著力發展智能風電產品創新技術。

1)背景及現有基礎

上海在風電智能控制系統、智能化狀態監控與運維調度系統、風電場可靠性研究、智能化運行維護等技術上積累了一定的基礎，具備將全部技術集成創新的條件。

2)關鍵技術和預期效果

①開展面向智能制造的協同設計技術和智能風電機組研究。主要研究內容：設計與測試驗證平臺集成技術研究、基于載荷優化的風電整機設計研究、基于發電量提升的風電智能控制策略研究、基于物聯網技術的風電智能測控系統研究。

②開展面向智能電網的風力發電柔性技術研究。主要研究內容：電網友好型風電機組與風電場的技術體系架構、風電機組及場內可調裝置的電壓源控制環路設計及參數整定方法、電壓源控制下風電機組的故障傳播機理、特性及保護。

③開展面向智慧服務的運維支撐性技術研究。主要研究內容：基于專家庫和自學習機制的健康管理平臺的研究、風場智能運維調度系統、基于人機融合的智能巡檢系統及預測性維護系統的研究。

④開展基于云技術的數據中心平臺建設。主要研究內容：異構網絡的數據采集通訊技術研究、基于云平臺的數據中心建立及數據存儲技術的研究、基于深度學習和傳統技術的融合，研究視頻和圖像分析技術，以及語義處理系統，開發全新一代具有視覺和語言能力的智能監控系統。

參考資料：

[1]易躍春，《當前我國海上風電建設成本、各省海上風電規劃動態調整及2020年各省海上風電開發布局情況》．

[2]李小龍．風電項目經濟運行影響因素分析與策略研究[D]．河北：華北電力大學，2016．