2019年10月21-24日，2019北京國際風能大會暨展覽會(CWP2019)在北京隆重召開，大會主題“風電助力‘十四五’能源高質量發展：綠色、低碳、可持續”。自2008年首次在北京舉辦以來，已連續舉辦11屆，成為北京金秋十月國內外風電行業爭相參與的年度盛會。 
   CWP2019進一步加強了大會的國際化特色，組織了20余場精彩論壇和各類活動。其中，智慧運維論壇于10月23日下午召開。 
   以下是智慧運維論壇發言嘉賓精彩觀點摘要： 
   李凱歌：金風的風險監控和數據分析預警 
   金風科數據監控副部長李凱歌 
   金風在機組風險監控和數據分析方面的工作主要有三部分：機組風險和狀態監控;數據分析和建模應用;信息和安全保障。金風研發的數據模型已經達到一百多項，還在持續的增加，也涵蓋了機組的各個系統和零部件。整個預警模型準確率已經達到了80%以上。 
   近期的工作成果是風速地形數字化，通過機組運行數據，結合風速、地形以及相應的環境信息，從多個維度采取相應的數據分析，通過相關性、回歸分析、神經網絡和決策等技術，來建立相應的模型。能夠具體到每個機位點的風險進行評估。評估主要應用于兩方面，一方面對現場進行排查，對風險比較高的機組重點進行排查和運維。第二方面是輸入到前端，在項目前期選址的時候，就可以跑一遍這個模型，如果有些機位確實風險比較高，就把這個機位排除掉。同時后續準備做一下風速地形和發電量的關聯性分析。 
   柴奇問：PHM系統解決風電機組故障 
   浙江運達風電股份有限公司主任工程師柴奇問 
   PHM系統開發的背景最主要一點就是風火同價的政策，政策從根本上要求我們要提高風電機組的運行能力。基于這個目標，我們參考了包括當前風資源開發的形式、低風速、海上風資源的開發，以及之前的成功經驗，定義出運達對于智慧運維的要求。這項服務的基礎來自于運達對于風電機組的感知，在技術上要實現技能評估，最后服務于現場運維，從而實現商業價值。 
   PHM系統中的三大技術模塊，一是智能診斷，核心在于獲取到了機組故障代碼之后，怎么樣第一時間確定故障對象，第一時間找到故障原因);二是故障預警，基于運行狀態參與的預測或者基于事件的預測;三是運行評估，基于功率曲線方法和基于功率預測方法，基于功率曲線方面和故障預警比較類似，就是某一臺標桿機組進行比較，看這臺機組是否有所變化，基于功率預測方法則是和這臺機組的處理進行比較，看它在一段時間內的發展趨勢。    
   劉永洪：風電的數字化還需從“3G“開始踏實做 
   維斯塔斯風力技術(中國)有限公司高級經理劉永洪 
   這是我個人對數字化的理解，很多同行在提智能風機、風場等等，怎么消除企業之間信息的孤島。4G發展是不可避免的，但是我們一定也要在很多3G的層面去發力。從一線來的人都明白，很多問題都有待改進的空間，企業從建立標準化、數字化等等這些應用發力。我們還有很多空間，從技術角度去創造新的技術和產品，這些是3G，如果3G跟4G能夠真正的作為一個基礎支撐，去幫我們做這件事情的話，這也是國家經常講的新舊動能轉換，而且我認為是一種持續的轉換。5G也是未來的方向，所以我認為5G后面一定要想辦法融合，這個融合就是大家共享，不僅把我們每一個人的東西共享出來，從各個廠家跟用戶之間都能夠實現共享，最終通過技術，為整個行業賦能，最后才能在運維層面推動新能源和風電的可持續發展。 
   譚啟明：EAM系統上線支撐風電精細化管理 
   中車株洲電力機車研究所有限公司風電事業部遠程監控軟件設計師譚啟明 
   我們將SCADA系統、PHM系統和EAM系統三個系統集合起來，搭建起了一個自學習快速響應故障處理的狀態，它的核心功能就是具備實時監控、故障預警，基于標準化數據提前進行維修方案的決策，支持實時的推送。  
   上了EAM系統以后，我們在數據的統計效率上有了很大的提升，基于原來只有SCADA數據和CMS數據的時候，我們所有的數據要從零散的不同的系統中進行有效的整合，整理成不同的按月度的報告，提供給設計人員去進行分析。上了EAM之后，我們基本上是每個月的1號直接點一個按鈕，就能把所有運行的KPI的指標以及運維KPI的指標，包括物料消耗的數據，全部集成在一起。一個按鈕就秒出相關所有的報告的數據，形成各類的餅圖，有效的把這些數據聚焦在一起。EAM的上線為相關領域的精細化管理做了很大的支撐，其中重點是對設備數據精細化的管控，物料數據精細化的管控以及作業標準數據精細化的管控做了很大的提升。 
   王賀：風電場節能技術實現平均節能率約11% 
   金風潤能科技研發總監王賀 
   綜合場用電包括什么?分別是場用電、站用電以及風機的自耗電。最重要的損失主要是在集電線路和變壓器，還有無功補償裝置上。所以我們把節能的重點就放在這三個電氣設備上。 
   這套系統運行之初我們會把整個風電場拓撲模型作為整個系統運行的基礎，把風電場所有的電氣設備，包括風機、相變、集電線路的型號、長度等等，都作為數學模型的一部分。然后通過系統的智能優化算法，結合風電場的潮流計算，去實時計算出風電場在運行過程中它的每個節點所造成的損耗是多少，再通過在線優化控制，去控制風電場各個節點的無功流動和電壓等級，去合理分配整個風電場內的無功，從而來達到風電場降低綜合場用電的目的。這套系統能夠最大程度幫助風電場所有用電設備去實現無功的就地補償和按需補償。通過我們系統安裝之后，能夠平均實現節能率11%到12%。 
   Benoit Nguyen:重視風場堵塞效應對發電量的影響 
   DNV GL-Energy可再生能源顧問部門負責人Benoit Nguyen 
   風場堵塞效應的問題，實際上輪機之間會相互產生一些干擾，數據也告訴我們，風機它會產生干擾，在設計和建設之初就應該考慮這個問題。讓OEM去測試風機時，要讓它去測試多種情況，比如它完全跟風向一致的時候，同時還要測試兩個風機的結果。因為如果只測量一種的話，理想情況下得出來的偏差會比較大，也就是說可能跟質保上面提的容量少了1%，所以要把兩臺風機放在不同的測試角度去進行測試，來減小堵塞帶來的影響。 
   還有跟測試之前的一些預測之前的差值從0到4都有可能，在發電的時候就可能帶來4%發電量的減少。歐美的發達成熟市場當中，他們的規模會比較小，所以4%可能沒有太大的差別，但是在中國一般風電場裝機容量都比較大，4%的影響是比較重要的，所以我們強烈大家在未來測試的時候考慮到這一點。 
   張繼江：智慧運維對抗海上臺風 
   明陽智慧能源集團股份公司海上工程運維部副總監張繼江 
   海上風電不單單對于機組本身的運維，還要面對一個很大的挑戰就是臺風，既然避不了臺風，就從如何有效利用臺風去做文章。明陽智慧從如東向一路走來，對于臺風的路徑了解的相對還是比較多一點。從南半球和北半球來講，旋轉方向是不一致的，臺風都是從海上向陸上進行的路徑。在安裝期初設一個安裝的預設角度就是可以有效的抵御臺風。臺風來臨前因為機組沒有上電導致一些不確定的因素發生，降低我們整機的載荷，在安裝期要有安裝的策略。明陽智慧在抗臺風方面分為手動抗臺的模式還有自動抗臺模式，通過不同的算法去展示我們的抗臺策略，抗臺策略更多是如何讓葉片受的風載是最小的，通過主動偏航的方式去實現抗臺策略，抗臺策略還有后備電源等等。 
   Søren Juel Petersen：海上風電場可借鑒海上油氣行業的數字雙胞胎模型 
   Rambøll公司全球市場(風電)總監Søren Juel Petersen 
   我們一直致力于數字雙胞胎的利用，以提供更加可靠的運維。所謂的數字雙胞胎，有人可能不太熟悉這個說法，就是圖中的這個結構，在右手邊有一個結構性的模型，然后再去模擬一些它的熱點，模型上有很多區域，就會跟實際的區域類似的。 
   之前數字雙胞胎的應用一直都是在油氣行業，我們從海上油氣公司所獲得的經驗和教訓都列在這兒，如果去對比這兩個行業的話，環境條件有很高可比性的，交通也差不多。以前經常都是把風電場建在風最大的地方，這樣情況下想要爬上去很難，想要運維風機更難，這種情況下就會涉及到成本。也會涉及到數據量，需要更多的數據量幫助決策。對油氣行業來說，技術已經非常成熟了。而且還有一些非常復雜的分析手段，可以幫助我們去進行分析。 
   但現在海上風電行業的新挑戰，就是系統的高動態情況，它比油氣行業的動態范圍是要大很多的，我們會有很多不同的動態，比如說風機本身的動態，還有機座的動態等等，它們的損壞模式或者說疲勞模型是不一樣的，在風機還有機座上都不一樣，所以我們不能直接把油氣行業的經驗直接拷貝過來。 
   李浩文：智能裝備在海上風電場的應用 
   上海電氣風電集團有限公司工服分公司裝備中心的工程師李浩文 
   這邊的圖表列舉的是一些當今世界的先進技術，包括區塊鏈、分布式協作、量子技術等等，而下方我篩選出了10項，這10項是可以現在迅速與我們風電行業進行融合的行業，分別是5G、人工智能、VR/AR、大數據、云計算、工業機器人、物聯網等，其中5G技術是一切傳輸的基礎，可以實現我們的數據從動態傳輸向瞬態傳輸的轉變，人工智能可以通過自身的智能學習實現優化升級，而VR和AR技術可以通過虛擬與現實的轉變，實現專業培訓以及專家指導，大數據和云計算數據更是一切技術的大腦，他們通過收集數據、數據分析推出最優化的解決方案，工業機器人和物聯網技術更是在未來用機器人取代我們傳統的人工作業，特別在三高行業，高風險、高精度、高質量行業，取代人工作業。只有合理的利用這些先進技術，融合傳統業務，我們就可以創造新的價值。 
   從實際應用出發，將目前的海上市場格局細分為智能安裝、智能檢測、智能運維、智能通達四個維度，通過專業的智能裝備我們可以創新運維模式，強化專業培訓，通過數據分析與應用建立海上項目的易通達方案，實現運維質量，效率成本管控全方位突破，同時我們建立了遠程集控化管理平臺，實現從傳統集中式控制向未來分散式增強型控制的基本模式轉變，從而實現風場全生命周期的生態鏈。