大块头有大智慧，海上风电是这样破解运维难题的

先问一个问题:风电场有多大?产生的数据量有多少?

过去,一个风电场站约40台风机,最多5个场站;现在发展趋势则是大规模场站,规模可能达到几千台甚至上万台风机,一个风机要完整评估超过2000个监检测点,每个监测点每时每刻都在产生数据,如果达成上万台风机规模,数据量将有可能堪比PB级别。

面对这样的大块头,以及庞大的数据量,传统集控运维管理模式和方法应对起来十分吃力。如何破解风电运维难题,成为行业不得不迈的坎儿。

而江苏未来智慧与浪潮在江苏滨海H3风电项目中,通过云边协同的方式,构建三层集控体系,有效解决了运维难题,为智能风电打了个样儿。

风电运维难以应对行业大考

我国是全球最大的能源生产与消费国,同时也是世界第三大海上风电国家。风力发电在我国电力总装机中的比重已经超过7%,成为仅次于火电、水电的第三大电力来源。

目前,国家正在推进风电平价上网。同时,自2020年起,新增海上风电不再纳入中央财政补贴范围,由地方按照实际情况予以支持。这些无疑对海上风电行业发展是一次大考。

海上风电要实现平价目标,势必要降低成本。但对于海上风电项目来说,后期运营维护费用占到成本的一半以上,远远超过机组设备成本。此外,海上风电场面临着盐雾腐蚀、海冰冲撞、台风破坏等挑战,并且远离大陆不适宜现场测试和作业,又面临成本压力。

除了受制于环境与气候因素外,海上风电设备自身的数字化程度不高也是阻碍运营和运维效率进一步提升的关键因素。虽然很多风机设备都有SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)系统,用于设备的数据采集与监视控制,但只能收集风机的局部数据,对海上风电设备运行情况、环境等情况缺乏整体了解。

宫照海直言:“传统SCADA系统本身并不具备预警和数据分析能力,只是把状态数据采集回来;另外,SCADA系统并没有其他传感器的接入,比如螺栓的检测与腐蚀、叶片的震动、塔底的倾斜等等数据一无所知。”

海上风电机组故障率高,维修工作量大,但执行的仍是被动运维模式,通常是出现问题之后才去出海维修,缺乏精准地资源统筹规划和安排。此外,运维人员定检周期对风机进行计划性保养与测试和风机报故障,运行调度人员通知运维人员前往现场处理相结合。然而,在运维作业过程中,受天气和环境因素的多重影响,加之大型维修装备匮乏,运维团队的安全风险大,维护作业的效率非常低。

未来智慧与浪潮合作的滨海南H3海上风电场也遇到这样的难题。该风电场位于江苏省盐城市滨海县近海海域,离岸距离36公里,平均水深约18米,布置75台单机容量4.0MW的风机,总装机容量300兆瓦,配套建设一座220千伏海上升压站、两回220千伏海缆送出线路和一座陆上集控中心。项目建成投产后,将与已建成运营的滨海北H1#100兆瓦、滨海北H2#400兆瓦两个海上风电场共同构成亚洲规模最大的海上风电集群“国家电投盐城阵列”。

在H3海上风电项目中,未来智慧与浪潮合作,通过在集控体系、边缘计算、大数据、工业互联网平台等领域进行了一系列深入合作,推动行业从被动运维向预警式服务的主动运维转变,促进了海上风力行业数字化转型和智能化升级。

三层集控体系让风电拥有大智慧

根据风电运维云边协同典型场景,在海上风电数字化转型和智能化升级的过程中,未来智慧与浪潮建立基于工业互联网大数据平台的三层数字化集控体系。

第一层是感知层。未来智慧与浪潮的思路是在感知层全面走向数字化,除了海上风机等各种设备进行全面数字化之外,还通过收集像空气、温度、环境监控等多个维度的数据,进一步提升感知层的数据丰富程度,为集控中心体系建立构筑坚实的数据基础。

为此,在传统SCADA系统基础上,未来智慧增加了五类传感器,包括海上升压站视频监控、高清AI算法摄像头、机器人等,然后通过SCADA系统和五类传感器将海上风电所有数据集采起来,传输到工业大数据平台上,持续为各种运维预警模型提供数据养料。

第二层是场站侧。据了解,每个风机超过2000个监测点,随着场站侧风机规模的不断提升,场站侧集控中心所需要具备的能力要求也越来越高,不仅需要在硬件平台上满足海上恶劣环境的需求,还需要在工业互联网大数据平台上具备强大的数据处理和分析能力。

针对海上复杂环境情况,未来智慧与浪潮共同打造了边缘超融合“盒子”,在场站侧集控中心的硬件层面起到了关键支撑作用。

同时,由于场站侧各种监测点数据都是秒级产生,数据量极大,需要及时处理大量的数据,但很多监测点数据在边缘侧计算节点进行处理,不会实时上传。

于是双方采用了工业互联网分布式大数据平台,从边缘站点提供整体的云数智能力,融合云计算、大数据、人工智能多种能力,构筑了强大的数据处理和分析能力。“与过去传统的小虚拟化平台有很大区别,其实是边缘侧的一次大变革,代表着未来边缘侧场景的应用趋势。”浪潮云计算与大数据产品线首席架构师赵志祥如是说。

第三层是陆上区域集控中心。宫照海透露,未来智慧已经研发了30多个预警模型,包括风机装填、设备状态、风机运行平台、可用率计算等等。在整个集控体系中,采用云边协同的方式,算法模型在云平台上构建、迭代与分发。

形象点说,三层集控体系犹如人的“眼、手、脑”,端侧设备恰似一双智慧的眼睛,通过不断采集各种数据,做到对设备运行状态的全面监控;边缘侧站点则是一双勤劳的手,运行算法和模型,实现降级自治,确保场站侧各种设备的正常运行,同时进行数据清洗,有效降低传输带宽;陆地上的集控中心就是一颗智慧的大脑,不断训练和迭代各种算法与模型,并且下发给边缘侧,实现云边协同,进而全面实现海上风电的智能运维监控以及高效精准运营。

有了 “眼、手、脑”,风电运维和运营工作走向智能化。现在,可以根据设备健康诊断模型的判断,对排查任务进行智能调度,对出海船只、次数、维修优先级等进行智能优化,进而降低检修成本,提高整体运用的可用度和风场的可利用率。

云边协同将是行业智能化变革创新点

在大数据、AI、物联网、5G这些数字化技术的加持下,以风电为代表的能源开发正在加速走向数字化、网络化和智能化,未来定会从风机运维、场站运营到区域管理等环节出发,通过云边协同的方式来完成全栈式智能进化历程。宫照海也认为,“未来,场站侧集控中心占比会越来越大,智能化程度也将持续提高。”

目前,75%的数据将来自边缘,50%以上的数据需要在边缘处理。将云计算的能力下沉到边缘侧,并通过中心进行统一交付、运维、管控,将是云计算的重要发展趋势。

这种趋势在很多行业都有呈现:用智能应用代替人工监管,防止危险的生产行为实现安全生产;用边缘算力辅助驾驶,果断提升出行效率;凭借边到边的数据共享来提高使用效率等。

网络去中心化,计算和存储下沉,贴近数据就近生产果断成为未来趋势,可以发现数据计算从云到边缘正在深刻改变IT建设模式。

现在很多业务诉求复杂,比如“如何做到数据的安全可靠,怎样依靠本地设施进行降级自治,缩短关键反应时延,同时有效降低传输带宽成本等”等等,这都需要多样化的IT基础设施与之匹配。但归根结底,低成本、低耗能、高可靠的平台成为重中之重,解放人力、简化运维、资源协同成为数据计算从云到边的共性需求。

通过未来智慧与浪潮在江苏滨海H3风电项目的成功合作,已经证明浪潮综合运用云、大数据、人工智能等等数字化技术,正在加速风能行业的升级与再造。事实也将证明,在数据计算开始产生“从云到边缘”变革的时代,浪潮将会源源不断地为各种复杂业务场景输出云边协同能力,帮助各行业加速智能升级。