以下為演講實錄：

 

　　今天的這個會議主要是以電網(wǎng)為主要的議題，但是我今天的這個議題主要是講風(fēng)機機械的，但是我認(rèn)為智能風(fēng)機作為一個發(fā)電設(shè)備，它的安全可靠性以及它的使用成本實際上也是風(fēng)機作為風(fēng)電生產(chǎn)的電力源重要的一點。

 

　　我今天介紹的內(nèi)容是我們在智能風(fēng)機的安全可靠性方面的新技術(shù)探索和技術(shù)架構(gòu)。

 

　　作為風(fēng)機的主機的生產(chǎn)商，我們當(dāng)然希望風(fēng)機的度電成本以后是越來越低的。我們回顧來看，從技術(shù)的角度來講，我們希望未來的風(fēng)機產(chǎn)品能夠越少人維護越好，這樣的話就能夠降低Opecs（音），同時又任何的問題能夠早期發(fā)現(xiàn)，不要晚期維修，這就要求我們對于問題的發(fā)現(xiàn)要有很強的預(yù)測能力，而不僅僅是狀態(tài)的監(jiān)測能力。另外我們希望風(fēng)電的風(fēng)機在它的可靠性的基礎(chǔ)上能夠充分挖掘它的發(fā)電電量的潛力，這樣有一個好處，就是在電網(wǎng)對整個風(fēng)場進行調(diào)度的時候，如果有一些風(fēng)機處于運維狀態(tài)，那么剩余的風(fēng)機仍然可以把發(fā)電量發(fā)起來，保證出口電量和電網(wǎng)的響應(yīng)是穩(wěn)定跟隨的。最后，希望作為資產(chǎn)的用戶能夠清晰地看到智能風(fēng)機產(chǎn)品的這些技術(shù)在性能、安全性和電量方面非常地清晰透明。

 

　　實際上要達成這些目標(biāo)，要克服當(dāng)前風(fēng)機運行時候的固有的技術(shù)挑戰(zhàn)。首先一個挑戰(zhàn)就是風(fēng)機實際在運行的時候，它會出現(xiàn)各種各樣的故障，故障原因?qū)嶋H上和風(fēng)機的設(shè)計，風(fēng)電本身的屬性是相關(guān)的。就是風(fēng)機在設(shè)計的時候所有的部件是按照20年的壽命設(shè)計的，但是落地風(fēng)場不同的機位，風(fēng)機實際運行的自然環(huán)境千差萬別，很多時候的一些部件由于機位的自然條件的差異處于過勞的狀態(tài)，或者遇到極端情況是實驗室設(shè)計以外的，這就導(dǎo)致這個部件失效。一旦部件失效以后再去進行維修，實際上這個成本越晚期維修和部件更換，帶來的損失是更大的，一方面是更換成本，一方面是停機的時間損失。所以無論是風(fēng)電還是傳統(tǒng)的火電，大家都希望能夠把故障發(fā)現(xiàn)在早期，或者在早期就有狀態(tài)報警，這樣早期就能夠減少一些問題的發(fā)生和損失。

 

　　實際上做到這一點還是很有挑戰(zhàn)的。首先風(fēng)機是由8個機械子系統(tǒng)包括電機子系統(tǒng)構(gòu)成的。實際上這些系統(tǒng)里面真正需要監(jiān)測的問題非常多，市面上大家提出來很多檢測的項目綜合起來都有50多項。現(xiàn)在的一個挑戰(zhàn)是在風(fēng)電資產(chǎn)上如果對這50多個問題全部進行狀態(tài)監(jiān)測的話，用現(xiàn)在的方式主要依靠加裝物理傳感器的方式去做。這樣會帶來一個問題，首先這些傳感器的加裝是不是都十分必要的？就是是要加傳感器，但是是不是每監(jiān)測一個問題就要加一種傳感器？如果我們所有的東西都靠物理傳感器的話，遇到的一個挑戰(zhàn)就是我們怎么部署這么多的傳感器？尤其是很多風(fēng)電設(shè)備是20年的壽命，可能已經(jīng)工作了5年了，或者它已經(jīng)工作了10年了，那么這個運行過程中，我們發(fā)現(xiàn)一些需要對規(guī)模化已經(jīng)在運資產(chǎn)的某些安全性能進行監(jiān)測，我們?nèi)パa裝這些傳感器會帶來多大的挑戰(zhàn)？其實是非常大的挑戰(zhàn)。另外，會讓這個設(shè)備越來越復(fù)雜，因為它的硬件越來越多了，接入的東西越來越多了，本身去運維這些傳感系統(tǒng)的成本就會非常高。還有一個很大的挑戰(zhàn)就是監(jiān)測這種東西實際上在一開始不會做得很準(zhǔn)確，這個地方的挑戰(zhàn)有些問題我們識別它的邊界是需要時間和積累的，也就是說監(jiān)測本身是需要持續(xù)改善的過程，不可能一蹴而就。因此，必須要探索出一種技術(shù)路線，能夠讓監(jiān)測變得越來越準(zhǔn)確，這是一個很重要的點。

 

　　另外一點，傳統(tǒng)監(jiān)測的時候說的就是狀態(tài)監(jiān)測。那么狀態(tài)監(jiān)測要做到早期問題狀態(tài)的發(fā)現(xiàn)，就要對很細(xì)微的事情的苗頭就要有所探測。這要求實際上傳感器的敏感性是越來越高，成本也會越來越高。但是創(chuàng)造監(jiān)測有一個  固有的局限性是什么？狀態(tài)監(jiān)測沒有辦法發(fā)現(xiàn)這件事情要發(fā)生的趨勢，所以我們的設(shè)備上裝了一些硬件傳感器，雖然有狀態(tài)的感知力，但是沒有趨勢感知力。主要缺失的是設(shè)備上缺乏了一種信息，這種信息是模型在設(shè)計的時候，我的風(fēng)機在設(shè)計的時候，我背后的機理是什么？物理規(guī)律是什么？這些規(guī)律往往在設(shè)計環(huán)境下用于零部件的評估、風(fēng)機設(shè)備的優(yōu)化，但是我們很少在在運的風(fēng)機上時時刻刻把這個趨勢信息用好。如果能夠發(fā)掘好對于趨勢的捕捉，其實控制器是可以做很多工作的，我們現(xiàn)在很多的風(fēng)電場一個是風(fēng)機側(cè)可以做一些控制，一個是在機群側(cè)也可以做控制。但是控制苦于它的信息輸入量太少了，如果風(fēng)機上只是一些狀態(tài)傳感器的話，它只能告訴這個控制器現(xiàn)在是好還是不好，但是它不能告訴接下來的發(fā)展趨勢是什么，這個時候控制策略就會受很大的限制。因此可以看到風(fēng)機上有一些不重要的零部件壞了以后，比如有些傳感器壞了風(fēng)機進入亞健康，接下來就是選功率，就沒有第三種選擇。根本監(jiān)測對象并不能是一個“黑盒”，所以風(fēng)機這個盒子必須要打開，它的運行規(guī)律和背后的運行機理必須是掌握的話，所以是“黑盒”的話沒有辦法滿足這個要求。

 

　　另外一個很大的挑戰(zhàn)傳統(tǒng)風(fēng)機資產(chǎn)運營的架構(gòu)。傳統(tǒng)的風(fēng)機都當(dāng)作一種高級的傳感器，風(fēng)機本身就是一種傳感器，在度量電量，產(chǎn)生能量。所有這些信息獲取到云端之后進行數(shù)據(jù)分析，然后根據(jù)分析出來的趨勢預(yù)測哪些風(fēng)機資產(chǎn)是有風(fēng)險的，預(yù)測完再到現(xiàn)場閉環(huán)是很長的路徑，更何況整個這一條路徑無論是網(wǎng)絡(luò)安全還是各方面因素的約束，都迫使未來這些資產(chǎn)如果智能運行，云作為一種數(shù)據(jù)分析中心，作為問題預(yù)測中心，越來越不能滿足很高的響應(yīng)、很高的是時效性以及數(shù)據(jù)策略的優(yōu)化。所以這種架構(gòu)是一定要變更的。總體來說，如果要讓資產(chǎn)智能運行，實際上是要完成一個從感就是數(shù)據(jù)的輸入；知就是趨勢的分析一直到行動達到極致的安全和性能的一個閉環(huán)。在整個閉環(huán)的鏈條上是有很多挑戰(zhàn)的。

 

　　要解決這些挑戰(zhàn)，我們重新思考了智能風(fēng)機的技術(shù)架構(gòu)。這個技術(shù)架構(gòu)的核心是什么？就是我們把原來在云上要做很多數(shù)據(jù)分析工作直接放到邊緣計算端，也就是放在風(fēng)機來做，做的算法和邏輯進行分裝，然后把風(fēng)機和邊緣計算端提供的計算服務(wù)平臺化，這樣就有一個好處就是所有的算法有升級和改進的空間，而它的平臺對它提供的數(shù)據(jù)支撐以及傳感。所以它圍繞一種東西，這種模塊我們叫“智能健康感知應(yīng)用”，這種應(yīng)用在風(fēng)機進行了部署，在服務(wù)器也進行了部署。這些應(yīng)用的特點是什么？實際上基于的是我們對于風(fēng)機本身動力學(xué)的理解，也就是說我的一這個應(yīng)用可以根據(jù)風(fēng)機上這些振動的傳感器分布在風(fēng)機身體不同位置的振動和位移傳感器重構(gòu)風(fēng)機的受 力，在這個過程中再對所有的部件包括電氣系統(tǒng)進行健康的評估。這個時候在評估的時候就可以獲得它發(fā)展趨勢，這是物理傳感器本身不能提供的信息。

 

　　有了這個東西以后有一個好處就是機端控制器可以根據(jù)疲勞累積的速率快慢去調(diào)節(jié)和重新分配受 力，這樣不至于一直等到這個部件已經(jīng)出現(xiàn)了異常狀態(tài)才作出響應(yīng)。另外我們怎么把基于前面這個趨勢感知，我們其實是用于主動的干預(yù)在運行過程中就進行調(diào)節(jié)。另外一個很重要的點是故障，當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)捕捉到故障的時候怎么樣能夠把故障診斷快速和現(xiàn)場團隊進行閉環(huán)，這個時候故障診斷的策略實際上在現(xiàn)在的風(fēng)電運行過程中，在云端其實將近有80%多，這些策略是固化的，就是發(fā)現(xiàn)這些異常以后，我們就知道現(xiàn)場應(yīng)該怎么樣去進行干預(yù)和維護。那么我們把這些知識固化以后，也放到感知運用上就有一個好處，我的風(fēng)機就可以直接和現(xiàn)場的運維團隊進行對話，直接可以告訴運維團隊哪里出了問題，應(yīng)該怎么修，這樣就在現(xiàn)場把資產(chǎn)的運營情況向一線團隊進行透明，然后讓他們及時地響應(yīng)現(xiàn)場的問題，不至于所有數(shù)據(jù)要回傳到總部進行一番分析才能得到結(jié)論，這樣更敏捷。

 

　　我們現(xiàn)在已經(jīng)對于風(fēng)機的10個關(guān)鍵系統(tǒng)做了很多的智能感知應(yīng)用的功能點。實際上所有這些應(yīng)用有監(jiān)測和監(jiān)控兩個方式，監(jiān)控就是我剛才說的對于感知趨勢的主動干預(yù)，而監(jiān)測實際上是和人和運維團隊進行交流的。

 

　　我們要把所有感知和監(jiān)測到的數(shù)據(jù)在升壓站現(xiàn)場運行端向客戶全面展現(xiàn)出來，就有呈現(xiàn)的框架，所以這套系統(tǒng)是一個呈現(xiàn)框架，里面呈現(xiàn)了所有的監(jiān)測的項目，全部是擴擴展的，隨著越來越成熟的智能感知應(yīng)用的不斷部署，其實可以擴展的監(jiān)測功能點是越來越多的，是動態(tài)增加的過程。還要將風(fēng)機主動干預(yù)的過程向客戶進行透明，這樣資產(chǎn)運營的透明和智能運行的過程才能讓客戶完全看清楚。還有特別重要的一點就是在機群控制方面的協(xié)同作用，比如上面呈現(xiàn)出來的由于風(fēng)機將自己的健康透明化以后，那么在升壓站（音）這個版本上的應(yīng)用可以對全場的健康進行全面的分析和后處理，以此支撐機群控制器的策略。還有一個在升壓站服務(wù)器的邊緣側(cè)有一個很重要的場景就是我們的電量分析，實際上我們來度量這個資產(chǎn)的性能是不是達標(biāo)，是不是存在出功不出 力的問題，很重要的就是要有一把尺，它要劃清楚是風(fēng)資源在哪里，我的設(shè)備在哪里？為了把機位上的風(fēng)資源度量下來，我們把這個模型部署在升壓站服務(wù)器層，這一層通過現(xiàn)場實際采到的風(fēng)速驅(qū)動這個模型，然后還原每一個機位上應(yīng)該具備的電量性能標(biāo)準(zhǔn)，以此為一把尺度量我的風(fēng)機是不是性能達標(biāo)。這樣就可以進一步讓整個資產(chǎn)的性能向客戶透明。

 

　　所以整體來說，我們的這個技術(shù)架構(gòu)和傳統(tǒng)的風(fēng)電的運行現(xiàn)狀情況有很大的不同實際上是邊緣計算，核心是邊緣計算，云端的作用實際上是數(shù)據(jù)的挖掘、分析以及模型的構(gòu)造，也就是智能感知應(yīng)用的建模，然后借著這個應(yīng)用，它的進化和改進推進所有資產(chǎn)都進行進化和改進。比如我的風(fēng)機在運的有上千臺，這種情況下我在老的風(fēng)機上 部署的這些應(yīng)用所收集過來的數(shù)據(jù)、運行的情況、探知到的我們通過實踐運行校準(zhǔn)過的問題邊界部署到新一代的風(fēng)機上以后，實際上所有的這些風(fēng)機在整個空間上進行數(shù)據(jù)的迭代，不斷加速風(fēng)機產(chǎn)品在時間上需要20年才能看清的很多問題，這樣用空間換時間的思維。基于整個的技術(shù)架構(gòu)，我們稱之為是網(wǎng)絡(luò)的智能演化的技術(shù)架構(gòu)。

 

　　今天主要和大家分享的是這些內(nèi)容，謝謝大家。

 

　　（內(nèi)容來自現(xiàn)場速記，未經(jīng)本人審核）