学习 | 海上风电机组智慧型监控管理系统

海上风电机组有分布广阔、无人值守、运行环境恶劣、人工巡检困难等特点,对数字化、智能化控制和远程运维有更高的要求。本文分析海上风电场的特点以及风电机组监控系统的现状,基于海上风电机组平台的主辅设施的数字化、智能化监控以及远程智慧化运维的需求,提出以设备状态全息感知、机器替代人工巡检、设备缺陷主动预警、主辅设备智能联动、控制策略智能调节、运维管理智慧决策为特征的海上风电机组智慧型监控管理一体化系统的设计理念;研究分析系统的体系架构和技术特征,期望为海上风电机组的智能化、智慧化建设指明方向。

                               
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1 海上风电场特点

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( d2 i0 _" x5 O0 w1) 海上环境高温差、高湿度、高盐雾,常受雷电和台风侵袭影响,运行环境恶劣,机组设备发生故障的概率高。
% u& |# T+ Y9 N1 w2) 装机规模较大,风电机组众多,分布海域广阔,巡检十分不便。
9 u' _1 g+ I, |1 A3) 风电机组离岸距离远。受制于气候、交通工具的约束,可达性差,运维难度大,且成本较高。
5 l6 D# C  [4 \6 P% p4) 风电机组无人值守。海上升压站通常无人值班,需由陆上集控站远程监管,其自动化水平以及通信的可靠性要求很高。
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2 海上风电机组监控系统现状

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$ ]) c6 H# P# C2 n# S海上风电机组监控系统的通讯协议,目前大都是厂家内定;相互不兼容,接入升压站的监控系统困难,难以在陆上集控站实现统一的监控与管理;主、辅设备设施的各个监控子系统,各自相互独立,导致运维管理不便等诸多问题。主要体现在以下几个方面。
1) 风机控制系统的通信协议,厂家内定而且不开放。
2) 机组数字化、智能化程度低,缺乏简单高效的远程运维管控手段。
3 v: b  j; C& U) s- x+ n5 C, G3) 风电机组、箱变的监控子系统,相互独立;机组之间信息共享也不足,协调控制不便。
4) 塔筒塔架内外辅助设施的监控子系统多,相互独立,监管烦琐;还有覆盖不全、功能不完善、信息格式不规范等问题,信息无法有效共享。
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3 智慧型监控管理一体化系统体系架构

设备设施的数字化、智能化是远程智慧化调控、管理、运维的基础。主辅设备设施的智能化监控、全面感知的设备状态在线监测、智能无人机器的自主巡检、全景式的视频监视及“大云物移智”等新技术的快速发展和广泛广用,为海上风电机组的主辅全面综合监管与运维,提供了关键技术支撑。
& o% b+ z4 A) l  h4 ~+ W( [海上风电机组智慧型监控管理一体化系统将风电机组的主辅设备以及塔架塔筒内外的辅助设施作为一个监控整体,把各个监控子系统纳入到统一的信息平台中,实现互联互通。充分应用智能传感、智能监控、视频监视、远程通讯等技术,实现机组的主辅设备、基础环境以及安全防护的远程统一监控和管理。海上风电机组智慧型监控管理一体化系统的体系架构(不含海、陆站控系统间的通信以及陆上站集中监控管理后台等),如图1所示。
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在风电机组的机舱、塔基内外布置了各种智能化设备采集,通信距离短则几m,长则达几百m。智能、智能化终端、状态在线监测、视频监视、IP网络电话等装置,均通过网络接口或通信转换装置,接入风电机组的一体化系统。各机组的系统通过环网交换机、光纤环网接入到海上升压站的综合监控管理一体化系统;在升压站进行信息汇集后,接入陆上集控站的全场综合监控管理一体化系统。陆上集控站还留有与发电集团的远程区域集控中心的接口。
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4 智慧型监控管理系统主要技术特征

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8 a! v- v& }% B" y4.1 海上风电机组的智能化监控
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8 o3 l+ E0 c7 H; R5 L$ j' C: T: |风电机组的监控系统是一个分布式控制系统,实时监测机组、电网的运行数据以及气象、环境的情况,对机组进行各种运行方式的调控。主要由主控、变桨、偏航、变流等主模块组成,具有监测、调控以及保护功能。主控系统的核心任务是协调变桨、偏航和变流器等系统的工作,包括变流器控制、变桨控制、偏航控制、功率优化控制、运行状态调节以及机组配套辅助设备的控制,在确保机组安全可靠运行的同时,根据风速和风向的变化,对机组进行自适应调节,提高机组的运行效率和发电质量。
能主动感知、思考、判断和决策的智能化风电机组,采用先进的测量、数据智能分析、基于专家智慧的决策算法、主动性能控制以及智能控制等多项技术,准确地感知自身状态和外部环境,通过优化运行方式和智能调整控制策略,尽量运行在最佳工况点。不同区域的风,状态不同;叶片旋转到不同角度,所受到的载荷也不同;恶劣的风还会危害到机组的寿命。采用激光雷达测风技术,为机组装上智慧的眼睛,机组提前感知前方的风况信息,在空间上识别多变的风;结合为机组装上的智能大脑,使机组能够更快地适应风速的变化。智能控制与激光雷达测风技术相辅相成,使基于点风的控制升级成基于面风的智能控制。
智能机组像人一样感知自身工作状态,同时结合准确的风功率预测,智能调节机组的功率,实现机组性能优化。机组智能化与远程调控计算结合,使智能机组变成智能机组群;场群控制利用先进的传感技术,实时监测机组关键部件的状态参数,通过变桨自适应、偏航自校正等最大功率追踪调控手段,提高单机发电量;同时结合场景诸多因素,通过机组之间的信息共享,统筹整个风场内的机组调控,充分挖掘全场发电潜能。智能风电场进行网源协调控制,实现全场的全局优化控制目标。
% R5 t( e0 b/ U5 U  B. ]; ^海上风电机组是一个机、电、液一体化的智能化设备组,除了风机、电机的控制外,还有齿轮箱、制动器以及水冷、加热等设备的智能化控制。
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4.2 状态监测及故障远程智能诊断

海上风电场环境恶劣,在雷电、盐雾腐蚀以及高湿度、冰荷载情况下,部件失效加快,机械与电气故障率较高。设备故障后处理模式存在过度维修或失修风险;是否立即修复,还取决于天气、船只等因素。台风、海浪、潮汐等海洋气候环境,人员可及性差,运维作业难度大。由于缺少全面的运行状态数据,无法了解风机的历史运行状态,增加了运维期的不确定性;故障停机时间较长,机组可利用率下降,严重影响运营效益。
/ V! u/ S! o( z) H& J0 I- r% M  ?" N智能传感、物联网、大数据及智能平台等技术的应用,通过对设备状态的实时监测,结合历史数据,提取故障特征,利用大数据算法分析,智能诊断,预测机组状态的发展趋势,预先制定维修计划。基于状态的检修,克服了定期维护、故障修复的不足,可获得较高的设备利用率。
, j6 x' S  F4 b8 Z) T  v, q- ?机组控制系统常偏重于电气信号的监测,但风电机组部件的早期机械损伤,对众多电气信号基本没有影响。基于控制系统的数据采集;同时配置完善的状态在线监测、无人机器巡检和视频监视等系统,利用采集的运行数据以及状态、图像,使用大数据分析和人工智能算法,实现设备故障的早期预判预警;利用故障智能诊断与健康管理技术,通过自评判体系,得知机组的健康状况;结合自主容错技术,防范机组故障,保证可靠运行。可以综合考虑海上的气象、海况、船只等情况,有计划地执行预防性维护策略,有效避免大故障发生或整机失效,提高风电机组的可靠性。
9 `; n& i, }1 D风电机组的状态在线监测,整合了发电机、桨叶、风机及齿轮箱、箱变等设备的状态监测。通过全面的状态监测,可实现基于电气及机械特征量的故障诊断和基于多参数信息融合的关键部件故障诊断。故障远程智能诊断系统全面综合各种状态监测和多方面的参考信息,进行状态评定和趋势预测;提供全面的故障诊断和早期预警。


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! T' }; v" d* c: Q2 c% F* |4.3辅助设备设施智能化监控
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智能化辅控是一体化监控管理系统的核心内容之一,整合了智能火灾预警、安全防控、风机IP电话等功能子系统。横向联通机组主控、发电管理以及视频监视系统,纵向贯通站控层对应的功能子系统,为风电机组和全场一体化监控系统提供辅助设施的运行状态数据。系统的集成,改变了各辅助子系统独立运行的状况,远方集控中心实时掌握了各种设施的运行状况。引入的先进物联网、人工智能等技术,实现了风电机组主辅设备的一体化监控、互联互动、故障预警、安全运行、精准维护、最佳效能的目标,最大限度地提升设备的可靠性。
# [. S9 N/ k/ b- r9 |, e( O' M由于暴露在潮湿、盐雾等环境条件下,海上风电机组出现电气设备故障而导致火灾风险的概率高。对电气柜、机舱等重点风险区域,予以火警监视,联动火灾防护,以避免巨大的经济损失。
# X. g) ~6 b( r, q* S针对环境特殊性及安防漏洞,在北斗卫星定位、无线网络通讯及短信服务的基础上,通过增设安全防护终端及平台,构建门禁、视频语音等多子系统的协同联动,建立智能化的安全防护体系。
% ~5 n7 I0 y0 ~- F  ?5 K在机舱内、塔基平台配置工业级IP语音电话,连至交换机网络,建立IP-PBX语音电话系统;通过场区光缆环网连通风电场IP语音电话系统,实现机舱与塔基、风机与风机、风机与海上升压站之间的即时通讯。在海上风机塔、海上风电场,部署WiFi无线局域网络,满足运维人员的位置跟踪、人员定位管理、视频语音、移动巡检、移动办公等业务的需求。
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4.4 风电机组智能化巡视巡检
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5 q/ I2 {% L% i3 b8 \8 a# G在机舱内、塔筒内以及机舱顶部设置视频监视点,与远程监视平台和大屏幕一起,实现图像的拍摄、传输、监视、分析及告警功能。监视机舱内外的齿轮箱、变桨、偏航、发电机及控制柜等设备的运行情况;监视塔筒内外的主控制柜、变流器柜、电气柜和箱变柜的运行情况。在机舱顶部还可监视机组周围海域环境以及其他机组的运转情况。
* T" O6 F$ [8 l海上风电机组远离大陆,海上盐雾腐蚀造成设备故障率偏高,出海巡检工作极易受天气影响。集自主巡检、数据采集、智能监控、状态报警等功能于一体的智能机器人巡检系统,替代人工完成设备的巡视巡检等工作,具有巡检点数据采集、传输、实时分析、远程后台展示等功能。
风电机组大型化趋势,叶片长度也随之增加;目前的人工巡检方式,包括望远镜、高空吊篮等,无法满足运维需求。基于人工智能的无人机叶片巡检方案,汇集了航迹自主规划、缺陷智能识别等技术,实现对叶片的高速、便捷、精准巡检。
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2 V# j$ M5 w1 {+ s7 D/ a+ V( I# i  k4.5 风电机组智能化管理

风电机组的数字化、智能化建设,还包括检修、设备、备件、安全等各个方面;设备运行、维修文档以及安全的智能化管理,也是智慧化建设的核心内容之一。以设备台账为核心,统一设备物资及备件的标准化编码,实现设备、资产的数字化管理。维修管理通过设备运行数据,辅以智能无人机器等,实现包括智能巡检、远程视频专家诊断、计划检修等智慧运维管理新模式。基于WiFi、视频监控的全覆盖,可实现全方位、全角度、全过程的安全管控。这些都将显著提升风电机组管理的智能化水平,打造智慧化运营的新模式。
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4.6 风电机组智慧化远程运维

0 D+ F/ W: y0 A, m. {/ h: Y机组容量呈不断升高的趋势,运维的复杂性将更高,停机的损失也会更大。在基于先进传感技术的机组状态监测的基础上,运用物联网、大数据分析、人工智能诊断等技术,形成以预警、预防性维护为主导的全方位、多视角的信息监控平台;基于风功率预测,以发电量及出海成本为最优目标,实行预防维护与故障修复相结合;通过精益化的运维与管理模式,有效化解海上检修作业窗口期短、通达性差带来的影响。
陆上集控一体化平台提供的智慧移动办公功能,管理人员可以随时随地掌握风电机组的实时运行数据以及设备的实时状态;基于大数据的增值服务,使运维人员的决策更加智慧。因此,海上风电机组的运维管理,将由经验化向信息化、远程化、精益化、智慧化方向发展。
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结论

' B7 \/ u  g; s3 z基于海上风电机组运行环境的特殊性以及高可靠性的要求,通过为风电机组安装智慧的眼睛和智能的大脑以及远程监管的手段,实现了状态提前感知、智能化控制、人机互联等智慧特性。设备的智能化监控和运维的智慧化管理,为建设电网友好型海上智慧风电场奠定了坚实基础。智能传感、物联网、大数据处理、人工智能等技术的不断发展,为数字化、智能化风电场的建设提供了技术支撑,也迎来了智慧化运营新模式。


' @, @) a, q9 k0 V7 B来源 | 本文原刊于《分布式能源》2022年第7卷
0 k  ?2 q8 v1 ~6 a作者 | 卿子龙1 ,卿良华2 (1. 国网电力科学研究院,江苏省 ; 2. 国家电力投资集团有限公司湖南分公司)
' {  T1 x8 r1 ^- A2 a排版 | 数智海洋公众号
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