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在日前召开的国际清洁能源博览会上,记者发现不少企业投身或布局新能源的智能化和信息化建设,能源互联网前景可期。在展会同期举行的2017中国国际风力发电技术与设备研讨会上,杭州延旭科技首席技术官叶军认为PHM(预测与健康管理Prognostic and Health Management)技术在风电运维中的应用,可以将基于状态的维修突破到预测性维修,有效提升风电运维效率,降低运维成本。研讨会结束后,叶军接受了中国能源报记者的采访。
中国能源报:以快速精确地数据汇集、可视可监控等为特征的智能化运维已经成为行业共识,下一步是什么?
叶军:精准化,可视化已经成为风电运维的基本要求,真正的智能化是能够用人工智能的方法帮助系统做预测,管理好风机,降低运维成本,为新能源平价上网提供有效手段。国外已经有8个风机厂家通过预测和健康管理,把11美分/度电的成本降低到3.5美分/度电。
预测首先是提前预警风机的故障,及时采取措施预防小问题变成大故障,同时预测调度工程维修的人力资源和优化备品备件的采购、库存费用。更重要的是预测未来的发电量,使得风电具有更好的电网接入友好性。
延旭科技目前针对清洁能源行业提出了光伏引擎、风电引擎两款具有核心专利和知识产权的综合监控平台产品,深度结合光伏、风电发电行业运维市场的特点和变化,将满足光伏、风电发电企业实现集团、区域、电站三级监控的需求,实现设备运行、生产管理和气象环境的实时监控、故障诊断、告警与预警、备品备件等智能综合管理。
中国能源报:如何实现有效的预测?
叶军:用大数据的建模方法,建立一个预测模型。通过接入大量数据,用人工智能的方法不断优化预测能力。
这个技术的独特之处在于通过大数据的建模和人工智能模型的优化,最终实现成本的优化。这个技术对光伏电站和风电场都适用。假如明天要下雨了,今天还花很多钱找人来清洗光伏板,不就是浪费吗?所以预测不光从技术上,还要考虑很多变量对经济性的影响。这个模型还在建,需要经过一段时间的训练过程。
物联网技术的兴起,尤其是最近的LPWAN技术提供了低成本的传感器接入技术,为风电的监控运维和资产管理提供了信息融合的基础,而基于人工智能和大数据的预测方案,不仅仅提供了风机寿命预测,也能够融合电力负荷的预测和电网安全的需求侧管理,实现良好的社会经济效益。
我们的最终目的是让电能够向股票一样实时交易。为什么光伏的监测要到秒级?辐射量其实变化很慢,但实时的发电和负荷的预测使得交易有可能更成熟,对电网冲击更小,这些都需要人工智能和大数据的应用。
中国能源报:和其他产品相比,延旭科技的技术特色在哪里?
叶军:杭州延旭科技有限公司属于溢思得瑞科技创新集团,核心成员来自世界500强的阿尔斯通,博世,国电南自,国网南瑞,华为等。其实我国火电行业很早就开始进行信息化、智能化建设,每秒运行3000转的火电机组对监控要求很高,因此我们有丰富的电力系统集控中心的设计和工程应用经验,可以应用到新能源领域。
我们有几个技术特色,第一是把GIS系统应用到光伏电站,在监控页面上看到某个逆变器的时候,对应逆变器的组件会直接高亮出来,不需要翻图纸。第二个特点,是DIY图谱和DIY数据挖掘帮助客户实现自主运维。一般系统交付给客户以后,增加新的图谱就比较麻烦。但我们的系统,任何时候只要客户想分析曲线,只要很简单的点击就可以实现跨平台跨电站的图谱显示。这是我们有专利保护的独家技术。客户一次性采购之后就可以自己开发、升级、更新。
随着竞争越来越激烈,客户也越来越同质化,需要设计自己独有的系统。考虑到聚焦、跟踪、朝向等因素,系统的分析方法、计算模型,包括故障分析都不一样,但客户并不想把计算公式告诉我们。DIY的计算模型可以保护客户的知识产权。我们提供一个界面,客户只要把参数和公式点勾,不需要编程就可以建立自己的计算模型和分析方法。
中国能源报:我们知道同属溢思得瑞的匡恩网络在信息安全上做得很好,延旭科技是否也特别重视系统的安全性?
叶军:这是我们的优势。在商务策略上我们的的业务不与客户有利益冲突,不共享也不利用客户的数据谋取利益。
我们要做的是淘宝——只做平台和管理,不做具体项目。分布式能源的兴起大大降低了行业的门槛,我们的目标是让原来不懂行业的人利用我们的平台做生意,帮助他们实现更高效便捷的运行。同时我们会在大数据的共享透明和保密之间做好平衡,对数据脱敏。
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藏北高原,西藏那曲欧玛亭嘎100兆瓦风电项目全容量并网发电,每年可提供清洁电能约2亿千瓦时;天山北麓,新疆华电610万千瓦新能源基地开工,总占地面积约990平方千米,太阳能、光热、火电等多类型能源互补发电……今年以来,我国能源转型步伐加快。国家能源局22日发布的数据显示:截至3月底,全国累计
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