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智能控制与大数据结合

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风机制造完毕后,内置的嵌入式传感器就可以联网,它们生成的数据将实时地利用GE的Predix软件平台进行分析,这让运营商可以监测风机、风电场甚至整个行业编队的性能数据。这些数据提供可能影响性能的温度信息,风机失调或振动信息。更多数据被收集后,这个系统还可以自我学习,变得预测能力更强,而且可以避免通常因风机老化而带来的维护问题这就是GE先进的数字化风场。  让整个风场的风机变得“听话”,同时提高风电场近20%的发电量,对智能化控制水平提出了较高的要求。   风机智能控制作用不容小觑   风机的控制系统是风机的重要组成部分,它承担着风机监控、自动调节、实现最大风能捕获以及保证良好的电网兼容性等重要任务。它主要由监控系统、主控系统、变桨控制系统以及变频系统几部分组成。  
诊断系统可以更加完善,诊断系统在风场的局域网包含本地程序和本地数据库,SCADA接口。远程诊断中心包含了基本数据库,故障诊断专家等。远景能源CEO张雷也有同感:“在叶片和风机上装雷达及传感器十分有意义。雷达可监测风的流动性、强弱,再经过传感器来收集各项数据,汇总到云端计算分析。控制系统可以集成智能控制、测量技术、数据分析专家系统、主动性能控制和基于可靠性的决策算法等,来帮助提高发电效率。”目前,大数据在风电领域已经迈出了重要一步,但当前存在的问题仍不容忽视,将风机、风场的数据汇集起来并非易事。这些数据分散在风机制造商、风场业主、系统运营商和运维服务商等多个环节手中,他们能从这些数据中得到利益却无法做到合理分配,所以,有些利益相关方宁愿不分享这些数据。

一位从事风机制造的业内人士介绍。事实上,风机控制系统不仅与风机质量密不可分,更与风机发电效率直接挂钩。国内风电领域制造商公司,为风机安装了600多个传感器,200万行控制代码。与普通风机相比,发电效益提升20%。又如GE为E.ON公司的283台风机通过配备智能风驱软件为风电场增加了4%的输出电量。   可见,智能控制系统对于风电机组的作用不容小觑。“但是目前,只有少量已投运的风电机组在应用智能化技术,业内整机制造商开始重视机组控制系统设计提升,控制系统改进对风场的效能提升明显。可以预见,风电机组控制提升和智能化技术的应用前景非常广阔。”天津瑞能电气有限公司经理刘博表示。以GE为例,“在GE全球装机的25000台风机中,我们在实时监控其中19000台风机的运行情况。这19000台风机中我们每年检测的数据可达到1TB。如果再加上客户他们实时监控的数据,可能要达到几个TB的数据量。海量数据的处理和整合给我们提供了一个基础,这个分析结果能够帮助我们知道如何让风机运行得更好,我们要做的目标就是让机群明天运行的比今天更好。”GE可再生能源事业部总裁AnneMcEntee表示。  专家表示,应加快风机智能控制技术的研发和应用。采用CFD计算机辅助设计技术和风机调节数字变频技术将越来越普遍。通过集成应用计算机技术,从而达到风机性能的最优化。  “与其他自动化产品相比,由于风电场常常建设在沙漠、海上等十分严酷的环境中,风电机组现场运行环境恶劣,风电行业对自动化产品的要求就更为严苛,要求风电控制系统要具有强大的数据存储功能、完善的安全保护功能以及较强的开放性。变桨系统是风机安全运行的最后一个环节,无论出现什么问题,包括系统掉电、驱动器故障等,都要求变桨系统能完成顺桨功能。” 

应与大数据“嫁接”  “只是控制程序提升远远不够,如何进一步提升风机的控制水平?我们认为数据的透明性现在是关键。目前的现象是,一些风机制造商采购来的风机部件、信息资料不完整,这就导致出厂的部件资料不详细,机组编码与部件编码不匹配,没有建立维护清单,没有以机组为单位的成本数据,没有按部件进行故障分类,没有建立故障率知识库等,导致机组成本越来越高。为克服这些难题,我们认为智能控制应与大数据相结合。大数据应用在风电领域必然可以发挥巨大的作用。”刘博表示。   事实上,近年来大数据在风功率预测、智能诊断、备件管理和风机性能提升上等方面的成效逐渐显现。据刘博介绍,在大数据的前提下,  如果多家风机制造商都公开风机的设计数据,那将是整个行业的幸事,通过交流和分享,风机的设计会有所改善性,性能会提高。共建并分享运营数据,才能激发数据应用全部潜力。

 
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