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以下为演讲实录:
各位风电同仁大家上午好,今天我给大家分享的题目是海上风电的技术进化的航路。其中有涉及到智慧化还有数字化。首先我分享两个观点,海上风电其中有两个德国的一些先驱,第一海上风电刊比登月工程,第二个海上风电只有一次机会,说明海上是一个系统复杂的工程,它有哪些挑战,第一个挑战海上风场低风速还有台风的挑战。2018年我们从平台上统计出来,大概有25个台风西太平洋袭击过来,这样对于整个海上风电场的建设包括规划是非常大的考验,这个图就是袭击中国今年的从2017、2018年,可以看到这个趋势是逐步增加的。第二个在中国的一个挑战就是海床的特殊还有复杂,因为中国的海域是非常广的,不同区域地域条件相差非常大,有不同的地质层。所以在这块海上风电场的建设包括规划就要去面临这些挑战。
首先我们知道Brian Arthur有一本书叫《技术的本质》,技术的本质及进化跟自然界生物进化是类似,他可以通过不断的组合和迭代,形成新的技术与产业发展,海上风电的挑战同样需要一个技术的不断进化、组合还有迭代。
我的主题主要分四个板块跟大家分享,第一个其实不仅仅是风机要数字化、智慧化,其实海上的一些环境,包括风、浪也是需要一些数字化。第二个阐述一下海上风机进化的过程,第三块是跟大家分享一下海上智能控制的一些技术的进化,第四块海上风电场的数字化。
以往台风做一些抗台风设计的时候,通过一些大数据的平台,检测到每个台风来临的时候,包括路径,然后我们通过这个平台可以做一些类似数据分析,数字化,包括平台,它更多是一个工具,对数据进行挖掘。通过这个平台我们可以对一些海上风电场做一些数据化的分析,包括台风的风速、分享,还有湍流,这样可以应用到我们在产品研发设计里面。我们可以通过这个平台做一些海上风电场的抗台模式的研发。第二个挑战海创包括海浪一些挑战,在中国随着技术的进化,在不同海上风场可以针对不同地质条件包括海洋水文调整设计不同的基础,我们可以应用它的单桩包括多桩、高桩承台,包括导管架,在明阳应该是各种基础涵盖比较全的一个整机公司,我们在设计的时候需要运用一些数字化模拟的方案。我们在做海上风电场需要做闭环闭环的验证,考虑到一些海床包括环境的复杂性,我们会在一个风场做一些闭环数据的验制,通过采取的数据,可以看到,偏差度会不断去看哪个环节出现了偏差,确保整个风机是非常可靠的。
第二个环节海上风机进化的情况,其实从中国海上来看,特别是广东区域,存在着低风速的条件,现在陆上已经进入风电4.0的时代,海上也是往更长的叶片,更高效率去发展。其中国外的研究机构做的分析,包括现在中国通过更大、更高的一些塔筒,包括更大容量的进步,整个收益可以提高26倍。在风机的一些技术路线这一块,其实在80年代,随着双馈发电机的发展,整个发电效率大幅提升,运用了跟航空发电机的一些系列理念,这样确保是高可靠性,航空队可靠性要求极高,极为严苛的行业,同样在这个路线我们也是依靠高可靠性,同样为客户带来更高的效率,所以这个产品,因为它的转速框,包括整个效率具有高效的特点。海上风机我们同样会做很多部件级的一些数字化验证,会对它的叶片采集的数据,包括塔架基础,包括传动链,这样就可以在哪个部件上跟他的设计阶段形成闭环。
智能控制这一块,其实它也是有一个过程,大概四个阶段,第一个阶段是比较简易的PI控制,第二阶段有人提出来根据不同的风场风况做一些自适应的控制,在第三个是MBC控制,第四个是通过先进的传感包括人工智能这些技术来感知环境。这四个阶段有比较关键的技术,第一个机器学习深度寻优,我们可以根据风场的湍流、风气变,包括环境条件做一些自适应的控制技术,会探测一些尾流、湍流、风切变、阵风感知的策略。还有基于模型的控制技术,包括我们会根据模型,然后在现场做一些闭环的数字化验证。然后在海上风电场同样有个关键技术场群控制,因为海上风电场尾流相对影响比较大,所以在这个控制会确保整个风场的发电量,会克服这个目标来做一些策略的开发。
总体来说,海上风电场的智能或者数字化,我认为其实有三点,第一点智能传感技术,它的目的无非两个,第一感知环境,外面的风、浪到底什么情况,第二点感知自身的状态,第二个特点数字模型训练,这个技术主要是用来做一些自我训练还有深度学习的。第三个特点我认为是具有一个人工智能协同决策的,它可以整个风场做一些协同控制的作用。
最后是风电场数字化的管理技术,其中我认为这可能就是一个风场分工预测,还有风场的预测管理,还有一些气象数据管理的技术,包括测温塔、包括风向、包括海洋水文这些数据管理。这个就是我们在大数据平台做一些海上风电场的运维,在这个平台上做一些故障诊断,包括运维方式数字化管理。
总的来说,海上风电场第一依托数字化气象平台还有数字化模拟技术,海上风机依托一定高效可靠的产品技术路线,通过一些数字化的测试闭环验证技术,第三个海上智能控制,前面提到三点,第一先进传感技术,能感知外界的环境,包括感知自身的状态,然后第二个特点它可以自我训练,可以深度学习。第三个风电场可以做一些协同决策。最后一个风电场数字化未来可以依据大数据这个技术,实现风电场的数字化管理,还有运维的数字化管理。
最后海上风电的建设它一定是需要技术的不断迭代,不断的进化,我认为全行业要共同面临海上风电的挑战,谢谢大家。
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