会议直播 | 金风科技研发中心数字化副总经理李富荣：从IEA TASK33到风电可靠性提升-第2页-北极星风力发电网

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进入到第二大部分，我们该如何去发展，国内这块如何发展，首先看一下大的历史，IEC这块和可靠性数据相关的就是最早从IEC750然后到1996年IEC61346，客户会比较清楚，下面的AKS，这是最基础的编码的体系，现在也是在国内大量在应用，做火电资产管理的，这个差不多是上世纪70年代做的规范，只是针对火电的，随着这个发展，咱们国内在2010年的时候依照这个标准做了一个国内的国标，50549也是电场标识的标准，这个里面还是以AKS为基础，但是对其他能源适用不是那么好的，风电应用，这里有大量不适用的地方，所以也是借助刚才整个工作组的研究我们来推动了新的规范，也会在经过两年的工作，明年去更新这块标准。

大家可以看一下整个这套标准是这样的，就是从81346是国内最新的规范，是工业系统的标准规则和参考标识的大的，所有工业是面向未来世界的大的体系，很多通过物联网包括数字化的技术要能完全被连接起来，要对实物有一个非常清晰的标识，能和虚拟里面的数据很好的关联起来。最下面跟风电场相关的规范，TASK33核心在三大块内容，第一个数据的采集，第二个数据分析，第三个就是数据的应用，也借鉴了IEC很多标准和规范，作为一个输入来引导这个标准和规范，我们也是结合这两块内容来做国内的50549。

这是一个非常基础的标准，在整个产业链是相当于最基础的润滑剂也好，或者是最基础的材料也好，会在各个环节都要应用到，从整个前端，从设计开始一直到最后的运维，包括生命周期结束，我们都要用到最基础的标准来进行不断的优化，迭代。刚才大唐孙工也提到有很多在后期20年运维空间在这方面有非常多的需求。我稍微把这个展开一下，就是刚才提到数据采集，数据采集都有哪些，刚才也看到原始数据从风电场这块有运维的工单，包括状态检测等等有非常多的数据采集的，包括本身的管理，就是资产管理这里面有财务的报表，有很多基础文档等等。这些数据我怎么样能够非常好的去把它融合起来，就要有一套标准来把它很好有机连接起来，数据分成有设备的数据，有运行的数据，有失效的数据还有维护，人员维护的数据。接下来要对这些数据进行分析、建模，相应的分析方法是什么。

最后其实产生的就是最核心的，大家可能能看到的应用，比如说运维的优化，很多的报告，刚才在孙工的里面也看到了。这里面会提供给我们从客户到设备商，到服务商，到保险等等这些不同的角色，都会拿到这些数据。这个是简单的给大家，因为整个风电场的东西还是比较多，我们把最核心的风机的按照这样的一套规范，把它梳理简要看一下，大家可以看一下左边分了11大块，29个子系统，这个是形成一个最基本的，所有的厂家，所有的整个产业链上所有的参与者都要按照这样的规范来进行标识和把相应的工作按照这个做，每个里面可能每家厂会有区别，从大的块上面，功能来说都要按照这个去做，核心是从能量这条线来进行划分的，从风能转化成机械能，机械能转化成电能，这是核心的逻辑链条。

在国内马上会推出这个，从去年下半年开始在做的这套规范，大家可以看到也是由风能协会牵头组织国内很多行业内的有客户，有设备商共同把这个规范能很好的梳理出来，明年发布开始应用，所以请大家重点关注一下。前面是把整个工作组做的工作以及在国内的推广应用做的简要的介绍。

第三部分就是怎么样去用现在的数字化的技术提升风电的可靠性，刚才提到前面这些基础和标准的规范是最最基本的，数字化给我们带来了很多的好的工具，能够带来非常多的转变，大家可以看到整个可以带来非常多，尤其是像从刚才提到管理的这块，能够让体验会更好，能感知到设备的方方面面，或者是整个风电场运行的方方面面，背后有平台的支撑等等，还有创新的速度。比如刚才提到做数据分析，有了这些技术的时候我们能很精准快速去进行，那么精确的去定位在可靠性或者质量上的问题，不断去优化产品或者是服务，能够让我们的行业更快速的发展，光伏的同仁们喊光风同价，明年要跟我们一样，所以相互之间的竞争也是不同的能源竞争也是非常激烈，我们自身要不断提升、加速等等以及对于人才的影响。

这个是我们一直在利用数字化在整个链条去应用的，特别是后端这块，对于我们运行数据的分析，这些结果，一个是要不断的去优化本身的资产，同时还要反馈到前端，要不断去优化新的设计，新的产品等等。这是最基本的，数据的应用怎么样来最后能反映到业务当中来，大家可以看到从最下面的等等这些数据能够非常好的规范的进入到数据系统，然后经过快速的加工处理之后能产生上面的这些应用，应用现在新的数字化技术，人工智能还是机器学习，让我们快速现场的设备，风力发电机组能更好匹配环境，不断的去提升它的性能，提升可靠性。右边这张就是能巢的系统，里面有一大块内容都是在不断的提升设备的可靠性，比如说像寿命调度，其实没有刚才那些基础的可靠性数据标准，不可能精准去判断每一个部件剩余的寿命是多少，清楚剩余的寿命的时候可以很好的调度，可以利用外部的条件，比如该让它超发的时候要超发，要少发一点的时候要少发，要有能量可利用率的概念，而不是时间可利用率，时间可利用率可能很高，但是最后发电不就，时间可利用率再高也是没有意义的。

这是视频图象识别，怎么样不断应用到新的过程当中，包括尤其是像在运维阶段，我们对叶片、对风机的状态能有一个更快速的识别，不断的去优化迭代我们的产品。这个是现在已经快事在小范围试用的，基于自然语言处理智能的交互，用现在的技术可以很快做出来，这样的故障系统如何去做精准的判断，判断的准不准，大家现在用讯飞的语音输入，如果识别率不高，大家愿不愿意用？不愿意用。这个也是一样的，系统判断准确与否是我们前面讲的可靠性的标准，对数据的分析精不精准，判断的对不对。同时也要给出一个很好的建议，包括刚才提到一个备品备件等等，跟整个链条的合作是不是非常可靠，准确能拿到这个备件，然后确定一个时间窗进行维护。

最后稍微看一下就是利用这些数字化的技术，首先能够对环境有一个非常精确的评估，在这个时候我们对设备也是要有一个精确的认识的，我们把设备融入到环境当中的时候，能够给出一个精准的或者是更好的风电场的设计，来确保整个后续的投资的可靠性或者是稳定性，来确保整个链条的相关方的利益，以及对环境的友好。最后一页，这也是金风科技今年以来一直在倡导的，未来能源是什么？可负担就是我们要成本上是非常具有优势的，每个人能负担得起，更关键的今天的主题可靠，怎么样做好可靠的这件事情，千里之行，始于足下，我们想从最基础的可靠性的数据标准开始，一步一个脚印把这个事情做扎实。很多数字化的应用，这些也只是从表面上看到的，但是背后的支撑没有，上面做的花里胡哨的，提供的服务是不精准的，就没有什么价值。我们这个行业是非常可持续的，也是我们能在未来的能源竞争中有非常好的一席之地，谢谢大家，我的分享到这里。

（发言为电力头条App根据速记整理，未经本人审核）

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