3風電機組數字化感知與運行狀態評估-2023汕頭國際海上風電技術創新大會-231130(1).pdf

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1、背景1234數字化感知運行狀態評估研究展望目 錄中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心背景3p海上風電氣候條件更為惡劣，運行維護成本高，占到海上風電總投資40%以上p我國海上風電發展時間相對較短，技術成熟度偏低，設備故障率更高p海上風電故障停機損失大亟需探索海上風電智能運維技術，提升海上風電的運維經濟性中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心目前的不足p設備監測范圍不足且

2、手段單一、數據匯集傳輸困難p多物理場之間耦合研究不足，缺乏模擬海上風電復雜系統行為特征的方法p沿用故障后運維模式，缺乏高水平智慧運維體系支撐，運維成本居高不下4風電設備運行監測不足缺乏模擬復雜系統的方法缺乏完備海上風電智慧運維體系中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心數字孿生隨著現代信息技術和能源技術的深度融合，能源轉型的數字化、智能化特征進一步凸顯，數字化是基礎、智能化是關鍵，信息流與能量流融合是必然趨勢。數字孿生技術為解決海上風電運維難題提供了新的思路和技術手段。5 數字孿生是

3、綜合運用感知、計算、建模等信息技術，通過軟件定義，對物理空間進行描述、診斷、預測、決策，進而實現物理空間與賽博空間的交互映射。中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心數字孿生技術路線6數字孿生系統可采集無人機 傳感器可控制智能終端可預測智能體模型ABM可計算人工智能 云計算可存儲分布式 云技術可感知BIM VR非結構化多源數據數據驅動模型組多源傳感與監測業務數據閉環調度數據發送指令各級優化預案推演仿真模型物理對象數字模型數據基座氣象數字孿生設備數字孿生場站數字孿生基地/區域數字孿生p

4、數據來源氣象數據|地形地貌|場站觀測數據 p典型應用（預測類）機位點風速風向|組串點輻照數據 p數據來源設計參數|運行數據|增量傳感數據p典型應用（診斷類）效能分析|健康度評估|故障診斷與預警p數據來源氣象孿生數據|設備孿生數據|運行數據p典型應用（優化類）場站功率預測|場站有功無功優化 p數據來源氣象孿生數據|場站孿生數據|大數據平臺p典型應用（決策類）運檢維決策|經營決策|管理決策 機理建?；旌辖Ｌ搶嵐I互聯網映射中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心設備數字孿生對風電機組進

5、行狀態監測實現故障預警，是提升機組運行可靠性的有效手段之一。7風電機組監測方案示例目前，塔筒、葉根、機艙、傳動鏈等狀態監測為重點，尚無法覆蓋葉片整體現有監測技術：點位有限。僅關注重點部件，按最低要求配置。參數單一。多為單一物理參數的測量，缺少多特征參量表征。機組振動監測機組關鍵部件疲勞監測機組位移監測機組基礎沖刷中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心數字化感知與運行狀態評估實現機組運行狀態精細化評估，需要打通全部監測系統、采用人工智能的方式構建部件級運行狀態數字模型。8SCADA（

6、風速、風向、功率）CMS（振動）塔筒監測（加速度、傾角）海洋監測（沖刷）現有監測系統各自獨立，數據分散且未標準化數據標準化（數據清洗、數據變換、特征提?。┤斯ぶ悄芗夹g（深度學習、機器學習）部件級運行狀態表征背景1234數字化感知運行狀態評估研究展望目 錄中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心數字化感知p機組整機及關鍵部件數字化感知系統：運行狀態實時監測，多源數據接入、異構數據融合、云邊協同處理、多維狀態構建10系統整體功能邏輯數字化感知系統風機整體及關鍵部件運行狀態實時監控SCAD

7、A數據葉片狀態螺栓狀態現有CMS、塔筒、海洋等監測預緊力監測與預警、法蘭面載荷反演風速、風向、功率載荷、振動、凈空、音視頻特性其他系統新增模塊中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心樣機設置華能江蘇如東70萬海上風電場示范示范機組示范海上風電場測點布置方案中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心應用效果針對風場環境、葉片、變槳系統、輪轂、主軸、齒輪箱、塔筒等機組主要部件新增

8、測點數量超過180點中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心關鍵部件監測：葉片p載荷監測 多截面載荷特性監測 截面間、葉片間載荷信號相關性分析p振動監測 多截面振動特性監測：葉根、葉中、葉尖 0.01Hz5000Hz寬頻響應 優于0.001Hz頻率分辨率 優于0.1mg高探測靈敏度 實時載荷反映風機姿態三支葉片載荷一致性比較中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心關鍵部件監

9、測：葉片p凈空監測 葉片掃過塔筒時，葉尖距離塔筒的的直線距離為塔架凈空值 通過安裝在機艙底部的高清攝像頭實時采集機組運行畫面，并進行圖像處理，實現塔架凈空的實時測量，并以此為依據對機組進行控制14掃塔時刻掃塔預警發電性能提升實時監測錄像中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心關鍵部件監測：葉片p音視頻監測及結果示例15視頻檢測結果-無冰視頻檢測結果-有冰（霧天）視頻檢測結果-有冰（光照影響）視頻檢測結果-有冰（夜間）失效葉片掃塔聲音：刺耳高頻噪聲正常葉片掃塔聲音 視頻、音頻數據采集

10、視頻：灰度圖 邊緣檢測 音頻：帶通濾波 降噪 視頻：CNNs神經網絡 音頻：STFT短時傅里葉變換 實現葉片結冰、斷裂、雷擊、裂紋等損傷的識別音視頻數據處理流程音頻處理示例視頻處理示例中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心關鍵部件監測：螺栓p螺栓預緊力監測與預警螺栓軸力監測：根據聲彈性原理，超聲波的速度會因材料中的應力而產生微小的變化。通過研究螺栓軸力與超聲波傳播時間變化率的關系可以利用超聲波發出和接收的時間來測量螺栓的緊固軸力。16聲彈性測量預緊力原理現場安裝螺栓預緊力監測系統中

11、國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心關鍵部件監測：螺栓p螺栓預緊力監測與預警簡化葉片和輪轂，基于載荷-螺栓預緊力計算模型對螺栓進行有限元計算，建立不同載荷下應力與螺栓到螺母之間的距離的關聯，并利用少量螺栓監測數據反演整個法蘭面的載荷。17監測波形有限元計算應力與螺栓到螺母之間距離關系輪轂和機艙螺栓連接法蘭面中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心數據治理依托華能新能源智慧

12、運維中心，基于成熟的數據集成技術、數據倉庫、BI和大數據采集、存儲、處理與分析技術進行搭建數據處理系統。18數據平臺架構華能新能源智慧運維中心背景124數字化感知運行狀態評估研究展望目 錄3中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心運行狀態評估p利用高級算法預警部件潛在故障，給出嚴重程度判斷及維護建議20隸屬度函數隸屬度函數隸屬度矩陣隸屬度矩陣A=0.100.190.190.190.190.14 權向量權向量確定各維度權重確定各維度權重=0.860.070.070.00 模糊向量模糊向

13、量正常正常 注意注意 異常異常 嚴重嚴重級分級分=10070400 =健康度健康度R=1.00.01.00.01.00.00.00.00.00.00.00.01.00.01.00.00.00.50.00.00.00.00.50.0 健康度評估中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心部件級數字模型：傳動鏈p健康狀態劣化趨勢及預警分析利用綜合健康評價指標和LightGBM模型對多維特征集進行篩選，并利用等距ISOMAP對篩選特征集進行特征融合，構建滾動軸承退化趨勢指標，實現對傳動鏈故障的

14、早期預警。GBDT訓練過程最終回歸樹退化趨勢指標中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心部件級數字模型：支撐結構p健康狀態劣化趨勢及預警分析基于深度學習模型（高斯混合模型）的支撐結構健康狀態監測方法，采用考慮多狀態特征融合的動態劣化指數(degradation index，DI)作為健康狀態評價指標，通過對支撐結構健康狀態動態衰退趨勢進行分析，實現早期預警。預警故障動態劣化指數及其計算流程14#機組支撐結構動態劣化指數14#機組沖刷情況動態劣化指數中國華能集團清潔能源技術研究院華 能

15、 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心部件級數字模型：葉片1、通過材料應變/載荷的閾值分析，判定葉片的狀態或報警、采取相應控制措施3、時序信號的后處理分析，包括FFT分析等，判定葉片部分宏觀性能的合理性和變化4、信號相關性分析，依據不同信號之間的物理關聯特性，分析信號大小與趨勢的一致性和合理性2、依據監測信號的時序數據進行趨勢分析，判定曲線變化斜率等參數的合理性生成分析報告訓練學習模型同類型機組信號分析與評估中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華

16、能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心機組運行狀態預警建立了機組運行狀態預警系統，集成前述模型，具備葉片故障預警、螺栓預緊力監測與預警、支撐結構安全評價與預警、傳動鏈故障預警等功能。支撐結構安全評價與預警葉片與高強螺栓監測與預警傳動鏈故障預警背景1234數字化感知運行狀態評估研究展望目 錄中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心中國華能集團清潔能源技術研究院華 能 海 上 風 電 技 術 研 發 中 心研究展望p風電場全場低成本安全監測 基于部件級數字模型，建立整機運行狀態表征方法 基于關鍵機位運行狀態，通過數學模型與物理模型結合建立傳遞關系，開展全場機組狀態特性預測，實現風電場全場低成本安全監測26中國華能集團清潔能源技術研究院有限公司北京市昌平區未來科學城華能人才創新創業基地A座（102209）T：010-89181603 F：010-89181000E：x_THANK YOU!中國華能集團清潔能源技術研究院有限公司北京市昌平區未來科學城華能人才創新創業基地A座（102209）T：010-89181603 F：010-89181000E：x_THANK YOU!