大數據與云計算賦能風電研發：載荷控制數字化平臺的創新突破.pdf

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1、匯報人：上海中認尚科新能源技術有限公司數字化仿真部肖學成大數據與云計算賦能風電研發載荷控制數字化平臺的創新突破一、數字化平臺在風電載荷領域的發展二、基于大數據和云計算的行業解決方案三、載荷控制等風電研發平臺的未來展望目 錄中認尚科公司介紹公司地址公司成立于2014年，地址位于上海市浦東新區金海路1000號21號樓。中認尚科是中檢集團旗下的分子公司。公司概況由中國質量認證中心(CQC)和上海電器科學研究所共同發起成立，是CQC在風電領域唯一的第三方檢測技術服務機構。主營業務公司主要為風電產業提供認證檢測、出質保檢測、工程監造及運維服務等檢測方向技術服務；提供特定場址評估、關鍵部件校核、數字化平臺

2、搭建等仿真方向技術服務。中認尚科業務介紹 功率特性測試 機械載荷測試 電能質量測試 聲學特性測量及噪聲測試 發電機測試 風輪葉片測試 齒輪箱測試 變流器測試 控制器測試 變槳系統測試 葉片凈空測試 電網相關測試技術服務風電機組整機零部件試驗風電行業數字化云計算軟硬件解決方案出質保檢測服務整機檢測設備集成葉片檢修服務機組故障仿真分析機組技改安全評估風機運維服務風電行業軟件功能測試風電場數據分析與預警 葉片載荷評估 塔架載荷評估 整機載荷評估 控制策略評估 現場安全評估 風資源評估 葉片強度校核 塔架強度校核 鑄件強度校核 載荷平臺搭建 控制平臺搭建 塔架基礎平臺 快速評估平臺測試方向仿真方向中認

3、尚科相關資質上海新能源技術創新戰略聯盟單位“上海名牌”企業上海市高新技術企業上海市“專精特新”企業中國合格評定國家認可委員會（CNAS）認可實驗室中國計量認證資質認定（CMA）實驗室中國質量認證中心（CQC）簽約實驗室國際電工委員會可再生能源認證體系(IECRE)認可測試機構（RETL）新能源電氣聯盟常務理事單位上海風電產業技術創新戰略聯盟單位一、數字化平臺在風電載荷領域的發展二、基于大數據和云計算的行業解決方案三、載荷控制等風電研發平臺的未來展望目 錄數字化平臺在風電載荷領域的發展風電研發載荷控制業務相關的業務場景和痛點問題風電機組整機開發與認證整機開發通常采用平臺化設計，存在部件型號多、設

4、計迭代輪次多、載荷相關零部件類型多等情況。風電機組塔架葉片等大部件開發大部件通常會面臨設計迭代版本多、適配機組型號多、不同整機廠存在評估軟件及版本等差異。特定場址安全評估（SSDA）機位點間風參差異大，通常會進行風參的分組評估，對逐機位點和風參分方向精細化評估有需求。風電機組的仿真與測試對比按照現場風參的時序值或統計值進行工況還原，將仿真結果與實測載荷進行相應的對比。數字化平臺在風電載荷領域的發展風電研發載荷控制業務相關的業務場景和痛點問題陸上機組工況數量2000+海上固定式工況數量 3000+海上漂浮式工況數量 10000+前處理工況計算后處理場景多需求變化快數據量大管理復雜數字化平臺在風電

5、載荷領域的發展數字化平臺在風電載荷領域的發展支持載荷業務 軟件的演化原生軟件工具鏈云計算/HPC平臺軟件2004年2006年2014年2016年1993年：經過9年開發第一版GH Bladed 軟件面世2004年：GH Bladed軟件進入中國市場2006年：可再生能源法頒布并實施2007年：多家風電企業成功上市；中國風電開始規?；l展新標準逐步應用于整機設計，工況數量大增2013年：AWS云計算進入中國市場，金風遠景率先將云計算應用風電相關業務數字經濟興起，數字化轉型被列為“十四五”規劃重要指導方針風電行業不斷加大數字化投入，數字化與風電技術逐步深度融合數字化平臺在風電載荷領域的發展不同技術

6、路線的特點和優劣比較功能性能成本建模前處理后處理效率易用性可擴展原生軟件高低低低高低中工具鏈低高高低高低低云計算/HPC低低低高低高高平臺軟件低高高高高高高數字化平臺在風電載荷領域的發展不同技術路線的特點和優劣比較優點缺點原生軟件界面友好、支持建模、仿真數據源前后處理效率低工具鏈成本低、支持全業務流程擴展性差、效率低云計算/HPC計算效率高、算力可擴展成本高、出錯概率高平臺軟件界面友好、支持全業務流程、效率高、前后處理及算力可擴展成本高數字化平臺在風電載荷領域的發展數字化平臺的不同集成模式1）直接集成：將現有的工具鏈通過平臺軟件進行直接集成，平臺軟件負責輸入、輸出、結果數據存儲、業務流程，工具

7、鏈負責前后處理；前后處理的可擴展性通過工具鏈升級來實現2）升級模式：將現有的工具鏈進行源代碼重寫，升級為后端微服務程序，整體集成到平臺的框架中；平臺前端負責信息輸入輸出，后端負責前后處理；前后處理的可擴展性通過升級輸入文件和映射參數表來實現，不需要修改程序；3）并行模式：將現有的工具鏈進行源代碼重寫，升級為后端微服務程序，整體集成到平臺的框架中；同時保留并升級工具鏈；制定數據規范，確保工具鏈與平臺的輸入和輸出可實現共用。一、數字化平臺技術在風電研發領域的發展二、基于大數據和云計算技術的解決方案三、載荷控制等風電研發平臺的未來展望目 錄基于大數據和云計算技術的解決方案云計算（CLOUD COMP

8、UTING）是分布式計算的一種，指的是通過網絡“云”將巨大的數據計算處理程序（任務）分解成無數個小程序（任務），然后通過多部服務器組成的系統進行處理和分析這些小程序得到結果并返回給用戶。風電行業研發領域最典型的云計算包括載荷云計算和強度云計算。優點：可在短時間內提供千核級算力；算力可通過HPC軟件進行靈活集成、管理、配置和調度；缺點：載荷云計算達到千工況級別時（傳輸數據量超過百吉），個別工況的計算失敗、傳輸失敗在載荷仿真計算場景中呈現常態化。大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分；具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征；在

9、獲取、存儲、管理、分析方面，大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍。大數據技術涵蓋數據的采集、存儲、傳輸等方面;計算方面 存儲方面 HDFS、AWS S3、華為云對象存儲OBS等；消息隊列方面 APACHE KAFKA、阿里巴巴ROCKETMQ、RABBITMQ等；數據庫方面 MYSQL RADIS等?；诖髷祿驮朴嬎慵夹g的解決方案為前端載荷數據的時序查看、統計表、柱狀圖提供技術支撐為數據處理、數據權限、業務流程提供支持鏈接數據與業務，支持前后端之間的狀態信息互通為載荷數據存取、狀態數據存取、時序數據存取提供支持基于大數據和云計算技術的解決方案計算HPC+云計算：解決了計算效率的問題；出現了個

10、別工況計算失敗、個別文件傳輸失敗的問題，影響后處理解決方案：升級HPC程序進行自動二次計算；對存儲的結果文件進行檢測，調用二次傳輸和二次計算程序；在后處理規則中加入容錯規則，對個別工況個別變量的的失敗情況進行自動容錯處理。存儲對象存儲：解決了海量數據的存儲問題；出現了原生軟件無法讀取數據進行后處理；數據下行占用帶寬資源，并需要付費。解決方案：開發獨立于原生軟件的后處理程序，直接讀取對象存儲的時序數據進行后處理；將涉及大量時序數據讀寫的應用部署在云上，例如控制模塊、強度模塊等，形成時序數據線上處理、統計數據線下處理的模式。架構BS架構：無需安裝客戶端、易擴展和維護、可跨平臺；時序數據的可視化效率

11、問題，時序曲線展示響應慢。解決方案：影響時序曲線可視化效率的問題點在于時序數據文件的傳輸效率，開發了數據切片程序，確保線上線下傳遞數據量最小。大數據和云計算技術在新業務模式下的新問題基于大數據和云計算技術的解決方案載荷業務流程及需求前處理生工況的可擴展需求：1）軟件版本2）設計標準3）應用場景4）不同仿真軟件5）其它業務模塊調用解決方案：映射表技術+工況表技術基于大數據和云計算技術的解決方案載荷仿真業務前處理擴展性問題和解決方案后處理面臨的問題：部件種類多、載荷種類多、載荷格式多、需求變化快。后處理的可擴展需求：1）后處理通道組合的可擴展性2）后處理模版算法的可擴展性3）后處理工況定義的可擴展

12、性4）后處理變量定義的可擴展性5）后處理同時變量的可擴展性基于大數據和云計算技術的解決方案載荷業務后處理擴展性問題和解決方案解決方案：工況自動匹配技術+后處理模版技術后處理計算效率問題：塔架、葉片設計需求的分截面載荷塔架、葉片詳細設計的分角度載荷螺栓設計涉及的分方向分角度載荷解決方案：并行化處理與計算技術根據后處理類型、變量數量、工況數量進行計算時間估算，將一個后處理任務從不同的維度在計算后端拆分成多個后處理?；诖髷祿驮朴嬎慵夹g的解決方案載荷業務后處理計算效率解決方案分析處理流程更復雜，涉及載荷模塊調用、仿真計算迭代、控制參數尋優等專項技術基于大數據和云計算技術的解決方案控制參數優化業務流

13、程面臨的問題基于大數據和云計算技術的解決方案控制參數優化業務流程解決方案：基于ACTIVITI工作流引擎，將控制調參流程可視化基于大數據和云計算技術的解決方案載荷極限、疲勞、工況、時域、頻域關聯分析解決方案時序分析：可在時序查看頁面、后處理頁面、載荷對比分析頁面、極限疲勞載荷分析頁面鏈接到時序載荷，方便工程師隨時查看分析；所見即所得：所有核心數據入庫，所有載荷表支持在線查看，可在所有查看頁面下載載荷表格；關聯分析：支持從載荷表到分組排序，到工況排序，到時序數據的無縫切換基于大數據和云計算技術的解決方案“一鍵”便捷操作解決方案一鍵啟動：實現一鍵啟動、一鍵重啟；一鍵后處理：選工況-選后處理 一鍵提

14、交；一鍵聯動：生成-提交、生成-提交-計算、計算-檢查-后處理；一鍵刪除：多個層級的一鍵刪除，一鍵刪時序、一鍵刪任務?；诖髷祿驮朴嬎慵夹g的解決方案基于大數據和云計算技術的載荷平臺解決方案載荷平臺為基礎層、共用層、業務層和應用層 四層結構基礎層：管理和調用算力、存儲資源，包括服務程序、HPC及后處理調度程序、數據庫、文件存儲管理等；共用層：任務、數據、模型、分析、報告等共用功能；業務層：生風、生工況、計算調度、后處理、載荷提取等核心功能；應用層：基于核心業務環節構建的整機、零部件、現場安全評估等應用場景基于大數據和云計算技術的解決方案數據庫：采用主從配置，將存儲分基本信息庫、狀態信息庫和載荷

15、數據庫；服務器：設置平臺服務器、前處理服務器、后處理服務器、時序服務器、調度服務器、HPC服務器、數據庫服務器、文件服務器，承擔平臺的關鍵模塊功能；HPC：與生工況服務器共享存儲，采用接口調用模式進行交互；存儲：SSD（數據緩存）+HDD（冷存儲）基于大數據和云計算技術的載荷平臺解決方案基于大數據和云計算技術的解決方案基于大數據和云計算技術的載荷平臺解決方案架構：B/S架構開發語言：Java Python數據庫：MySQL Redis前端框架：BootStrap調度系統：RabbitMQ后端框架：SpringBoot+Activiti引擎支持：公有云、私有云、計算集群一、數字化平臺技術在風電研

16、發領域的發展二、基于大數據和云計算技術的解決方案三、載荷控制等風電研發平臺的未來展望目 錄載荷控制等風電研發平臺的未來展望平臺化多平臺迭代風資源+載荷+強度平臺采用緊耦合功能架構，風資源、載荷及強度功能模塊可迭代運行；基于設計數據建立風資源設計基準、載荷設計基準及強度設計基準；平臺可實現風資源、風資源+載荷、風資源+載荷+強度三重迭代適用場景：風電場設計及安全評估載荷控制等風電研發平臺的未來展望平臺化多平臺協同塔架-載荷、控參-載荷、風資源-載荷、載荷-工程算法等存在設計迭代的學科之間，通過流程自動化實現設計的多輪自動迭代控制器調參塔架基礎設計迭代優化塔架招標圖基礎招標圖基礎載荷報告風資源初始模型路勘地勘存檔控制器版本存檔載荷計算數據存檔塔架基礎設計適用場景：風電機組優化設計載荷控制等風電研發平臺的未來展望平臺化研發平臺整機、零部件設計開發業務，涉及載荷計算、強度分析、工程算法等多學科協同設計，需要平臺支持不同業務部門的數據有序傳遞與共享。版權所有 上海中認尚科新能源技術有限公司感謝您的聆聽！上海中認尚科新能源技術有限公司上海市浦東新區金海路1000號金領之都21號樓18611089869http:/