2021年10月17日-20日，2021北京國際風(fēng)能大會(huì)暨展覽會(huì)（CWP 2021）在北京新國展隆重召開。作為全球風(fēng)電行業(yè)年度最大的盛會(huì)之一，這場(chǎng)由百余名演講嘉賓和數(shù)千名國內(nèi)外參會(huì)代表共同參與的風(fēng)能盛會(huì)，再次登陸北京。
本屆大會(huì)以“碳中和——風(fēng)電發(fā)展的新機(jī)遇”為主題，歷時(shí)四天，包括開幕式、主旨發(fā)言、高峰對(duì)話、創(chuàng)新劇場(chǎng)以及關(guān)于“國際成熟風(fēng)電市場(chǎng)發(fā)展動(dòng)態(tài)及投資機(jī)會(huì)”“國際新興風(fēng)電市場(chǎng)發(fā)展動(dòng)態(tài)及投資機(jī)會(huì)”“風(fēng)電設(shè)備智能運(yùn)維論壇”“碳達(dá)峰碳中和加速能源轉(zhuǎn)型”等不同主題的15個(gè)分論壇。能見App全程直播本次大會(huì)。
在風(fēng)電設(shè)備智能運(yùn)維發(fā)展論壇上，浙江運(yùn)達(dá)風(fēng)電股份有限公司數(shù)字能源創(chuàng)新中心主任工程師柴問奇發(fā)表了題為《基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)電機(jī)組智能運(yùn)維》的主題演講。
以下為演講精選：
柴問奇：我是來自于浙江運(yùn)達(dá)風(fēng)電股份有限公司數(shù)字能源創(chuàng)新中心主任工程師柴問奇，今天的題目為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)電機(jī)組健康監(jiān)測(cè)與運(yùn)維決策的報(bào)告。主要向大家匯報(bào)一下運(yùn)達(dá)這兩年做了哪些業(yè)務(wù)和產(chǎn)品的開發(fā)以及技術(shù)的改良，和技術(shù)在應(yīng)用過程中有哪些經(jīng)驗(yàn)和心得。
上圖提到的四個(gè)內(nèi)容，包括當(dāng)前裝機(jī)容量增長(zhǎng)與運(yùn)維能量增長(zhǎng)不匹配的問題，備件庫存問題，因?yàn)殡妰r(jià)導(dǎo)致機(jī)組降本設(shè)計(jì)帶來的安全余量問題等。事實(shí)上因?yàn)闃I(yè)務(wù)端的需求導(dǎo)致，已經(jīng)倒逼企業(yè)進(jìn)行智能化和數(shù)字化的改善。
數(shù)字技術(shù)在運(yùn)維端有以下幾個(gè)場(chǎng)景，包括各個(gè)大部件數(shù)據(jù)安全的監(jiān)測(cè)，降低運(yùn)維成本的各項(xiàng)技術(shù)，當(dāng)然也包括后續(xù)面向經(jīng)營的一些健康評(píng)估，效能的評(píng)估等等相關(guān)技術(shù)。
運(yùn)達(dá)第一次對(duì)外展示數(shù)字分析技術(shù)是在2018年的風(fēng)能展，利用數(shù)據(jù)的方法對(duì)機(jī)組和風(fēng)電場(chǎng)的技改進(jìn)行一系列的技術(shù)。在2019年，在風(fēng)能展上推出了故障預(yù)警與健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，在同一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)上擴(kuò)展搭建了發(fā)電量的系統(tǒng)。今年年初智慧風(fēng)電場(chǎng)業(yè)務(wù)熱潮當(dāng)中，我們對(duì)相關(guān)平臺(tái)進(jìn)行了整合擴(kuò)大規(guī)劃，最終形成了當(dāng)前向大家介紹的風(fēng)電智慧運(yùn)營平臺(tái)。
這個(gè)平臺(tái)建設(shè)一方面是業(yè)務(wù)上的需求，需要對(duì)接當(dāng)前智慧電場(chǎng)建設(shè)工作，一方面也是運(yùn)達(dá)內(nèi)部企業(yè)架構(gòu)的調(diào)整，將做數(shù)字產(chǎn)品業(yè)務(wù)單獨(dú)從技術(shù)中心剝離出來，由創(chuàng)新研究院進(jìn)行承擔(dān)。現(xiàn)在不僅僅有相關(guān)產(chǎn)品的推出，也有相關(guān)數(shù)字運(yùn)維課程推出，為了支持相關(guān)的平臺(tái)建設(shè)，也自研相關(guān)的智能監(jiān)測(cè)設(shè)備，在后面都會(huì)提到。
智慧運(yùn)營平臺(tái)整體設(shè)計(jì)框架，理念就是一個(gè)以數(shù)據(jù)平臺(tái)為基礎(chǔ)，面向整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)全生命周期的運(yùn)營與管理的平臺(tái)。這個(gè)平臺(tái)的建設(shè)目標(biāo)，為了實(shí)現(xiàn)理想中的，以無人職守、少人職守，預(yù)測(cè)性運(yùn)維為基礎(chǔ)，以它為目標(biāo)開發(fā)的平臺(tái)化產(chǎn)品。
下面介紹在設(shè)備健康方面做了哪些數(shù)字化技術(shù)研究，以及有哪些心得可以進(jìn)行分享。
如果和整機(jī)廠商們溝通，大家首先會(huì)想到數(shù)據(jù)的運(yùn)維問題。在當(dāng)前的機(jī)組往高大遠(yuǎn)設(shè)計(jì)的理念引導(dǎo)之下，機(jī)組的塔筒和漿葉越來越大，因此相關(guān)部件的狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)安裝價(jià)值是在穩(wěn)步上升的。在相關(guān)的部件上，越來越多增加狀態(tài)監(jiān)測(cè)點(diǎn)是當(dāng)前不可避免的趨勢(shì)。包括凈空監(jiān)測(cè)，漿葉狀態(tài)監(jiān)測(cè)，機(jī)器人輔助監(jiān)測(cè)等。凈空監(jiān)測(cè)是一個(gè)連續(xù)采樣采集數(shù)據(jù)的設(shè)備，它的良好的利用主要取決于系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)的整合和使用。對(duì)于狀態(tài)監(jiān)測(cè)、振動(dòng)監(jiān)測(cè)而言，它的使用核心在于進(jìn)行秒級(jí)數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)，可能要采用控制器的毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)定，以確保相關(guān)的數(shù)據(jù)采集時(shí)刻風(fēng)級(jí)運(yùn)行狀態(tài)可以清楚進(jìn)行判別。
而至于第三類停機(jī)之后利用定檢方式進(jìn)行采集，我個(gè)人認(rèn)為是管理的問題，它是需要和整體管理理念，需要和定檢維護(hù)設(shè)計(jì)邏輯的策略。需要有計(jì)劃的有規(guī)范的對(duì)相關(guān)的定檢等相關(guān)的活動(dòng)進(jìn)行計(jì)劃采集數(shù)據(jù)，來達(dá)到實(shí)際采集母報(bào)。另外一方面，運(yùn)行數(shù)據(jù)除了在現(xiàn)有溫度壓力等等監(jiān)測(cè)點(diǎn)方面，我們針對(duì)于以前監(jiān)測(cè)效果不是很好的變槳系統(tǒng)以及變流器系統(tǒng)，做了一系列高頻數(shù)據(jù)的應(yīng)用分析測(cè)試。在2019年的時(shí)候，運(yùn)達(dá)風(fēng)電已經(jīng)全面邁入了秒級(jí)，在2021年已經(jīng)開始做毫秒級(jí)數(shù)據(jù)的規(guī)范化的分析。
給大家講一下案例，這是變槳系統(tǒng)，有一些風(fēng)電場(chǎng)，有一兩個(gè)風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行三年四年之后批量性損壞，一年壞十幾臺(tái)。拆下來之后，就是疲勞損傷，廠家說變槳電機(jī)用三五年差不多該壞了。業(yè)主就施壓再全換一套。我們就拿了毫秒級(jí)數(shù)據(jù)過來分享了一下變槳電機(jī)的控制系統(tǒng)，最終發(fā)現(xiàn)是因?yàn)樽儤到y(tǒng)的策略存在一個(gè)漏洞，以及反饋存在危洞的問題，導(dǎo)致變槳電機(jī)頻繁不制動(dòng)，頻繁變換（漿聚角），導(dǎo)致變槳電機(jī)壽命大量損失。后面就通過相關(guān)部分傳感器的更換以及主控程序的升級(jí)解決了這個(gè)問題，整體來說對(duì)于運(yùn)維成本的降低是遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過一千萬的水平。
講完數(shù)據(jù)講講模型構(gòu)造的問題，模型構(gòu)造當(dāng)前在進(jìn)行故障預(yù)警開發(fā)的時(shí)候有以下幾個(gè)需求。第一是新模型的開發(fā)，主要原因是在于當(dāng)前機(jī)型更新迭代速度非常快，機(jī)型和平臺(tái)的更新迭代速度快會(huì)導(dǎo)致供應(yīng)鏈變化，供應(yīng)鏈變化以后，每一臺(tái)機(jī)組的典型故障模式會(huì)發(fā)生變化，時(shí)不時(shí)需要開發(fā)新的故障預(yù)警模型應(yīng)對(duì)新的需求。第二是模型的初始準(zhǔn)確率也是這樣的，1.5的平臺(tái)挪到4.5、5.5的平臺(tái)，泛用性也是存在問題的。第三就是故障點(diǎn)的判別精度，其實(shí)現(xiàn)在據(jù)我了解很多相關(guān)的系統(tǒng)還會(huì)做，比如說油溫過高，振動(dòng)強(qiáng)度過大一系列報(bào)警策略以及報(bào)警預(yù)警等。
從我們的角度來看，對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)人員的支持是不足夠的，在報(bào)警的系統(tǒng)，最主要還是要給現(xiàn)場(chǎng)人員告訴他們是哪一個(gè)部件的損傷，需要修哪一個(gè)部件。因此針對(duì)這三個(gè)問題，我們大概總結(jié)出來一套套路，用一個(gè)工況精細(xì)化篩選+狀態(tài)估計(jì)，對(duì)工況進(jìn)行精細(xì)化的分類，可能分到幾十類上百類的情況。因?yàn)榛跀?shù)據(jù)的運(yùn)維工作，首先沒有很高的實(shí)時(shí)性的要求，也沒有連續(xù)監(jiān)測(cè)的需求，所以可以只挑選自己需要的工況進(jìn)行分析。而狀態(tài)估計(jì)方法大的優(yōu)點(diǎn)在于沒有正樣本進(jìn)行訓(xùn)練，有時(shí)候一個(gè)新的平臺(tái)出來沒有正樣本是非常正常的。而且這個(gè)模塊很容易做標(biāo)準(zhǔn)化的形態(tài)，一方面利于內(nèi)部擴(kuò)大生產(chǎn)和模型開發(fā)，另外一方面和第三方廠家和高校聯(lián)合合作進(jìn)行開發(fā)。關(guān)于這一個(gè)架構(gòu)，有非常多的應(yīng)用實(shí)例，推薦大家可以關(guān)注一下我們?cè)?0號(hào)上午風(fēng)電機(jī)組升級(jí)的演講，有一些性能方面的研究和相關(guān)的成果。
有了數(shù)據(jù)和模型，怎么樣持續(xù)對(duì)模型的效果進(jìn)行優(yōu)化，以及怎樣的業(yè)務(wù)流程最適合當(dāng)前智慧運(yùn)維業(yè)務(wù)流程。上面是一個(gè)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程，我們的系統(tǒng)直接服務(wù)于總部的技術(shù)支持，或者說對(duì)于業(yè)主來說技術(shù)監(jiān)督。由技術(shù)支持完全負(fù)責(zé)和現(xiàn)場(chǎng)的對(duì)接，它告訴現(xiàn)場(chǎng)該怎么操作，現(xiàn)場(chǎng)操作完之后由它來確認(rèn)現(xiàn)場(chǎng)操作效率。這是一個(gè)非常直觀的，也是在傳統(tǒng)意義上非常有效的流程，但是不太適合當(dāng)前現(xiàn)場(chǎng)工作壓力過大，現(xiàn)場(chǎng)沒有足夠多的時(shí)間進(jìn)行相關(guān)的判定的業(yè)務(wù)現(xiàn)狀。因此我們對(duì)整體的流程進(jìn)行了改進(jìn)，將技術(shù)支持所在角色，與現(xiàn)場(chǎng)溝通的角色轉(zhuǎn)變成了對(duì)知識(shí)庫進(jìn)行確保，以及對(duì)整個(gè)流程進(jìn)行監(jiān)督的角色，把所有的方案制定以及最終的模型效果的評(píng)判全部都納入到系統(tǒng)的范圍當(dāng)中來。
一般來說在做系統(tǒng)的時(shí)候都會(huì)以預(yù)警準(zhǔn)不準(zhǔn)確為標(biāo)簽對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，根據(jù)研究，我們發(fā)現(xiàn)用一個(gè)更加量化的指標(biāo)，比如說要求健康度，這一次預(yù)警目標(biāo)健康度提升多少，以這樣的指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化是一個(gè)更加有效的模型迭代的方法。而且這種情況下，可以分辨出，是我們這邊模型的預(yù)警策略的問題還是技術(shù)支持那邊對(duì)于故障處理方案的效果不佳的問題。
這是在2019年跟今年相關(guān)的效率上的對(duì)比，可以看到，一方面來說相對(duì)于2019年整個(gè)系統(tǒng)接入項(xiàng)目翻了很多倍，人力的投入是差不多的。也可以看到，現(xiàn)場(chǎng)的工單處理效率差的不是非常遠(yuǎn)，差的最多是技術(shù)支持工作模式。現(xiàn)在在他們的幫助下，在現(xiàn)在新的體系幫助下，模型版本更新板的非常快，另外一方面每個(gè)月更新相關(guān)的技術(shù)流程。同一個(gè)模型相對(duì)于兩年前，預(yù)警準(zhǔn)確率可以提升到30%到40%以上。
下一步，我們打算在現(xiàn)在已經(jīng)有了基于健康度的故障預(yù)警相關(guān)的工作基礎(chǔ)上，還要從兩個(gè)方向入手。第一，要更加切實(shí)轉(zhuǎn)變運(yùn)達(dá)作為主機(jī)廠商的視角，更多從風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)營的角度去看待相關(guān)的技術(shù)需求，去進(jìn)行資產(chǎn)優(yōu)化等相關(guān)的技術(shù)研究。另外一方面也是切實(shí)推動(dòng)無人職守、少人運(yùn)維的先進(jìn)理念的實(shí)現(xiàn)，謝謝大家！
（根據(jù)演講速記整理，未經(jīng)演講人審核）
