3风电机组数字化感知与运行状态评估-2023汕头国际海上风电技术创新大会-231130(1).pdf

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1、背景1234数字化感知运行状态评估研究展望目 录中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心背景3p海上风电气候条件更为恶劣，运行维护成本高，占到海上风电总投资40%以上p我国海上风电发展时间相对较短，技术成熟度偏低，设备故障率更高p海上风电故障停机损失大亟需探索海上风电智能运维技术，提升海上风电的运维经济性中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心目前的不足p设备监测范围不足且

2、手段单一、数据汇集传输困难p多物理场之间耦合研究不足，缺乏模拟海上风电复杂系统行为特征的方法p沿用故障后运维模式，缺乏高水平智慧运维体系支撑，运维成本居高不下4风电设备运行监测不足缺乏模拟复杂系统的方法缺乏完备海上风电智慧运维体系中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心数字孪生随着现代信息技术和能源技术的深度融合，能源转型的数字化、智能化特征进一步凸显，数字化是基础、智能化是关键，信息流与能量流融合是必然趋势。数字孪生技术为解决海上风电运维难题提供了新的思路和技术手段。5 数字孪生是

3、综合运用感知、计算、建模等信息技术，通过软件定义，对物理空间进行描述、诊断、预测、决策，进而实现物理空间与赛博空间的交互映射。中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心数字孪生技术路线6数字孪生系统可采集无人机 传感器可控制智能终端可预测智能体模型ABM可计算人工智能 云计算可存储分布式 云技术可感知BIM VR非结构化多源数据数据驱动模型组多源传感与监测业务数据闭环调度数据发送指令各级优化预案推演仿真模型物理对象数字模型数据基座气象数字孪生设备数字孪生场站数字孪生基地/区域数字孪生p

4、数据来源气象数据|地形地貌|场站观测数据 p典型应用（预测类）机位点风速风向|组串点辐照数据 p数据来源设计参数|运行数据|增量传感数据p典型应用（诊断类）效能分析|健康度评估|故障诊断与预警p数据来源气象孪生数据|设备孪生数据|运行数据p典型应用（优化类）场站功率预测|场站有功无功优化 p数据来源气象孪生数据|场站孪生数据|大数据平台p典型应用（决策类）运检维决策|经营决策|管理决策 机理建模混合建模虚实工业互联网映射中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心设备数字孪生对风电机组进

5、行状态监测实现故障预警，是提升机组运行可靠性的有效手段之一。7风电机组监测方案示例目前，塔筒、叶根、机舱、传动链等状态监测为重点，尚无法覆盖叶片整体现有监测技术：点位有限。仅关注重点部件，按最低要求配置。参数单一。多为单一物理参数的测量，缺少多特征参量表征。机组振动监测机组关键部件疲劳监测机组位移监测机组基础冲刷中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心数字化感知与运行状态评估实现机组运行状态精细化评估，需要打通全部监测系统、采用人工智能的方式构建部件级运行状态数字模型。8SCADA（

6、风速、风向、功率）CMS（振动）塔筒监测（加速度、倾角）海洋监测（冲刷）现有监测系统各自独立，数据分散且未标准化数据标准化（数据清洗、数据变换、特征提取）人工智能技术（深度学习、机器学习）部件级运行状态表征背景1234数字化感知运行状态评估研究展望目 录中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心中国华能集团清洁能源技术研究院华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心数字化感知p机组整机及关键部件数字化感知系统：运行状态实时监测，多源数据接入、异构数据融合、云边协同处理、多维状态构建10系统整体功能逻辑数字化感知系统风机整体及关键部件运行状态实时监控SCAD