興

業(yè)

報國馭風藍天基于數(shù)字化服務平臺的智慧運維思路探討Discussionon

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湖司“碳”索新程“智”驅未來海上風力發(fā)電裝備與風能高效利用全國重點實驗室第一章節(jié)丨行業(yè)背景第二章節(jié)丨數(shù)字化服務平臺第三章節(jié)丨智慧運維平臺第四章節(jié)丨數(shù)據(jù)分析平臺第五章節(jié)丨場控軟件平臺第六章節(jié)丨智慧“御”控平臺第七章節(jié)丨技術創(chuàng)新點

湖司目錄1

湖司行

業(yè)背景0122011-2024年中國風電裝機年限機組容量1201008060402002011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

2024

1-

5年5

-

10年

10年以上老舊機組因維護不到位或者部件綜合性能下降，導致各類事故頻發(fā)，例如：偏航打齒、葉片螺栓斷裂，甚至是卡槳造成機組的飛車倒塔國內(nèi)截至2024年，運行5年以上的機組達到252GW左右，超過風電全部裝機的43%左右。

湖司行業(yè)背景--1.1產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀與痛點老舊機組存量市場龐大維護不到位導致事故頻發(fā)3預警健康分析問題及時識別“御”控平臺邊緣計算布置

湖司質(zhì)變量變解題思路預測性運維智慧定檢高效率服務問題跟蹤閉環(huán)數(shù)字化、智慧化服務模式行業(yè)背景--1.2技術演進趨勢4

湖司數(shù)

字

化

服

務

平

臺025

湖司“中臺”數(shù)字化服務平臺--2.1系統(tǒng)拓撲架構智慧“御”控平臺“邊緣”“云端”云端大數(shù)據(jù)中心智能運維平臺場控軟件平臺

數(shù)據(jù)分析平臺

·····6

湖司智慧運維平臺037BOMMOMOOAERP備品備件人員資質(zhì)成本管理工具裝備車輛管理經(jīng)營管理基礎數(shù)據(jù)管理業(yè)務數(shù)據(jù)管理決策分析數(shù)據(jù)管理位置數(shù)據(jù)備件數(shù)據(jù)資產(chǎn)數(shù)據(jù)實時數(shù)據(jù)運維業(yè)務標準體系...數(shù)據(jù)指標

湖司統(tǒng)一

門戶，身份認證主數(shù)據(jù)管理設備位置及臺賬標準作業(yè)管理物料臺賬管理技術參數(shù)&故障其它項目主數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)標準層工程管理排產(chǎn)計劃項目準備到貨接收吊裝管理調(diào)試管理試運行跟蹤項目管理工單管理EHS管理標準工藝移動APP應用風機運維管理智慧運維平臺--3.1系統(tǒng)架構報表/KPI計劃管理設備管理供應商管理客戶管理智慧運維系統(tǒng)架構業(yè)務應用層提升應用圖形化工作流系統(tǒng)集成大數(shù)據(jù)應用GIS應用資源管理通用功能其他管理8……A項目及機組檔案B

故障代碼及故障樹C

標準的設備位置編碼體系D標準備件管理流程E

標準運維服務流程F

知識庫及案例集管理G

標準的工程運維工藝體系

湖司風場運維計劃管理風機固定資產(chǎn)管理風機BOM資產(chǎn)管理備件管理庫存管理運維服務管理工單管理問題管理流程管理資源管理遠程專家支持運維服務數(shù)據(jù)接入機組監(jiān)控數(shù)據(jù)接入成本效益核算運維成本分

析發(fā)電量效益

統(tǒng)計故障損失統(tǒng)

計故障數(shù)據(jù)分析監(jiān)控數(shù)據(jù)、運維數(shù)據(jù)、研發(fā)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)建模和分析智慧運維平臺--3.2運維體系智能風電場運維體系風機運行狀況監(jiān)控

+風電場現(xiàn)場運維管理一體化項目管理9故障分類問題現(xiàn)象故障原因解決措施標識（F）

+設備大類+設備小類標識（P）

+專業(yè)代碼（機電儀）

+現(xiàn)象大類+現(xiàn)象小類標識（C）

+原因大類+原因小類標識（R）

+流水號

湖司智慧運維平臺--3.3故障處理10

湖司數(shù)據(jù)分析平臺0411風電運營運維管理數(shù)字孿生定檢管理運行狀態(tài)孿生智能場控系統(tǒng)趨勢孿生機組輔助控制系統(tǒng)智能預警系統(tǒng)風功率預測系統(tǒng)SCADA系統(tǒng)KAFKA集群SPARK流處理計算SPARK機器學習MLIBSPARK批處理計算REDIS主備

湖司風電設計控制算法設計輔助控制算法設計優(yōu)化仿真分析場群控制算法設計優(yōu)化多學科優(yōu)化數(shù)據(jù)清洗ETL集中式采集設備PHM系統(tǒng)移動端app壽命預測分布式存儲

HDFS關系型數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)API接口接入數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫接口接入故障診斷狀態(tài)評估資產(chǎn)管理兩票管理近似模型優(yōu)化數(shù)據(jù)分析平臺--4.1系統(tǒng)架構優(yōu)化數(shù)據(jù)應用層微服務中心容器管理HBASEHIVEYARN集群管理系統(tǒng)時序數(shù)據(jù)庫

InfluxDB嵌入式采集設備實時監(jiān)控大屏顯示變槳控制算法設計優(yōu)化數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)存儲轉換層多體動力學分析物理生命體孿生結構優(yōu)化環(huán)境參數(shù)孿生工單管理備件管理異常預警故障預測健康管理人員管理12反饋分析報告+“一機一策”解決方案

湖司后評估及跟蹤閉環(huán)Method2

：

離線數(shù)據(jù)回傳后評估和閉環(huán)高級分析+知識沉淀結合專家經(jīng)驗，

通過精細化分析手段

，深度剖析具體問題數(shù)據(jù)分析平臺--4.2數(shù)據(jù)分析流

大數(shù)據(jù)分析+故障統(tǒng)計

Method

1

：運行數(shù)據(jù)實時接入數(shù)據(jù)傳輸13

湖司單臺機組發(fā)電情況總體分析數(shù)據(jù)分析平臺--4.3能效與發(fā)電量分析新能源場站考核指標定制化分析14安全風險降低安全預警：

塔筒振動異常

葉片顯性故障…

湖司健康預警分析模型運行性能分析：

功率曲線異常

偏航對風異?！蟛考A警：

主軸承振動異常

發(fā)電機溫度異?！煽啃蕴嵘龜?shù)據(jù)分析平臺--4.4健康預警分析發(fā)電量提升15運行性能分析模塊首先執(zhí)行功率曲線異常分析模型，接下來，轉矩控制異常、風速計異常、葉片對零異常、輪轂轉速異常、葉片結冰等模型會相繼執(zhí)行以判斷具體原因，從而完成溯源。

湖司數(shù)據(jù)分析平臺--4.5健康預警分析典型案例葉片零位異常分析轉矩控制異常分析對風異常分析風速計異常分析

功率曲線異常預警功率曲線異常分析16利用先進的算法和數(shù)據(jù)分析技術，對機組數(shù)據(jù)進行處理和分析，從而精確識別機組偏航對風的靜態(tài)誤差角度，以確保機組能夠精確對準風向，從而最大化風能的捕獲，提高發(fā)電效率。

湖司數(shù)據(jù)分析平臺--4.5健康預警分析典型案例

偏航對風異常預警17根據(jù)變頻器冷卻系統(tǒng)相關特征參數(shù)，利用kmeans等機器學習算法，分析變頻器冷卻液入口和出口溫度差的變化情況。當其溫差的變化趨勢達到設定閾值時，變頻器冷卻系統(tǒng)便有可能出現(xiàn)了異常，從而及時對冷卻系統(tǒng)異常進行預警。異常狀態(tài)

正常狀態(tài)

湖司數(shù)據(jù)分析平臺--4.5健康預警分析典型案例

環(huán)控系統(tǒng)異常預警18綜合功率曲線、葉尖速比、轉矩控制曲線及機組振動等參數(shù)，利用kmeans等機器學習算法，判斷葉片

湖司數(shù)據(jù)分析平臺--4.5健康預警分析典型案例特定區(qū)域位置是否存在早期開裂情況。

葉片顯性故障預警19利用機組穩(wěn)定狀態(tài)的數(shù)據(jù)，計算三個變槳電機電流的差值，建立統(tǒng)計分析模型，與歷史正常狀態(tài)對比分析，檢測電流值是否發(fā)生異常。

湖司數(shù)據(jù)分析平臺--4.5健康預警分析典型案例

變槳系統(tǒng)異常預警正常狀態(tài)

異常狀態(tài)20準確判斷塔筒振動幅值是否異常，振心是否偏移，及時排查異常（傳感器異常、螺栓松動等），預防重大安全風險。

湖司數(shù)據(jù)分析平臺--4.5健康預警分析典型案例

塔筒振動異常預警2122主軸承溫升預警發(fā)電機性能預警

湖司數(shù)據(jù)分析平臺--4.6預測性運維通過3D建模的數(shù)據(jù)分析平臺，可以對常規(guī)定檢定維項目進行預警，精準的計算分析運維窗口，制定運維計劃，對風場進行預測性運維管理。偏航系統(tǒng)預警

湖司場控軟件平臺0523第三方能管平臺興藍風電能管平臺與主控算法高度匹配保障機組安全、極大提升發(fā)電量

湖司柔塔共振穿越場控軟件平臺--5.1主控高度適配24健康調(diào)度輪流樣板機保障機組安全、極大提升發(fā)電量

湖司場控軟件平臺--5.2健康調(diào)度算法25

湖司智慧"

御

"

控平臺0626

湖司面對風電機組服役后的運維、安全和性能優(yōu)化挑戰(zhàn)，最重要的是在風電機組服役后對其進行精細化的在線監(jiān)控和管理，基于此，智慧風機綜合監(jiān)控平臺應運而生。數(shù)據(jù)分析決策數(shù)據(jù)庫算法調(diào)度PLC智能傳感器CMS

專線歷史數(shù)據(jù)通道高速數(shù)據(jù)采集工作原理智慧“御”控平臺--6.1架構和功能結果發(fā)布

主要功能數(shù)據(jù)儲存實時數(shù)據(jù)通道風電機組27SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)實時性低，實現(xiàn)場站監(jiān)控功能性能一般，實現(xiàn)SCADA

系統(tǒng)的統(tǒng)計計算和報表生成滿足長期離線數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)需要離線分析，實時性極低數(shù)據(jù)高實時，可以實現(xiàn)毫秒級數(shù)據(jù)采集，傳感器擴展及兼容性高性能高，兼容主流開發(fā)語言和復雜模型運算，能滿足各種運算場景可依據(jù)需求靈活擴展針對機組異常判斷實時

性高，機組響應迅速

湖司數(shù)據(jù)源頭性能低，僅實現(xiàn)基本邏輯運算，保障機組正常運行數(shù)據(jù)儲存有限實時性極高智慧風機綜合監(jiān)控平臺充分平衡了PLC的高實時性和SCADA系統(tǒng)的高存儲性能，并對上述系統(tǒng)短板進行補充，實現(xiàn)系統(tǒng)間的相互協(xié)作。系統(tǒng)非預期離線后也不會影響機組正常發(fā)電。采集算力儲存時效PLC智慧“御”控平臺智慧“御”控平臺--6.2技術優(yōu)勢28葉片智能優(yōu)化風向標零位修正空氣密度自適應控制單項優(yōu)化綜合提升發(fā)電效能1%~2%極端湍流風超載風險極端湍流風識別極端湍流風規(guī)避

湖司實時規(guī)避運行風險智慧“御”控平臺--6.3關鍵技術創(chuàng)新精細化提升機組效能29葉片自動校零裝置葉片自動校零裝置需要在機組三個葉片的變槳軸承和輪轂安裝傳感器等設備，傳感器信號接入變槳控制柜IO模塊，由風電機組主控系統(tǒng)實現(xiàn)自動校零。葉片自動校零裝置安裝示意最優(yōu)葉片氣動效率跟蹤通過跟蹤機組運行數(shù)據(jù)，分析葉片各槳角氣動效率，實現(xiàn)最優(yōu)葉片氣動效率跟蹤，保證葉片持續(xù)運行在最優(yōu)氣動效率狀態(tài)。某2MW機組實施葉片零位優(yōu)化，最優(yōu)工作槳角修正-0.48度。

湖司智慧“御”控平臺--6.4典型案例

葉片智能優(yōu)化知識產(chǎn)權保護30動態(tài)調(diào)整控制參數(shù)

湖司全天候跟蹤場址氣象變化智慧“御”控平臺--6.4典型案例

空氣密度自適應控制31風況過程風速占比(%)湍流占比(%)功率變化(%)偏航里程變化(%)偏航次數(shù)變化(%)高中低高中低H16931002476+0.1

-62.2-20

H29550119800-41.50

M11287102377+0.9

-65

-39.5M211863634600-76

-46

M332662422434-2

-70

-77

L1074261594-1

-66

-56

L2054460397-1

-63

-48

L315445273043-2

-85

-82

通過構造基于偏航里程和發(fā)電收益的偏航代價函數(shù)，結合外部風況環(huán)境動態(tài)修正權重系