王晓宇博士：风电未来需要什么样的智能？

　　最近很多开发商业主问我，智能是未来风电的方向，智能化到底会给风电行业和风电投资商带来什么价值？远景能源是全球风电行业最早提出智能化的企业，最近7、8年来在智能风机和智能风电场的技术上持续研发思考。今天我给大家分享远景近一年来在智能化领域探索推进的最新成果：我们认为，感、知、行动，是智能风电的价值与内涵。

远景能源副总裁兼首席技术官 王晓宇

　　“感、知”就是智能风机或智能机群要洞察自身运行健康状态。风电智能化首先遇到的是感、知覆盖度的挑战。在风电场运行过程中会遇到各种问题，越高覆盖度的提升资产感知力，越能捕捉到运行中的问题，从而规避运行风险。集中精力对一台风机或一个风电场进行感知力的智能化改造不难，但当面对成百上千个风况地形各异的风电场、数万台型号不一的风机时，全覆盖的提升感知力挑战难度非常大。其次是智能风机的行动决策挑战。到底智能风机应该是在离线运维时作出干预好？还是在线运行时做出干预更好？如果不得不和其他风机打交道，是不是越早干预越好？

　　去年我在这里跟大家讲过，风机设计时是基于同一标准，做出来的产品分布在成千上万个不同的机位点上，经历不同的地形、气侯、风况，正如拥有同样基因的孪生个体，却有不同的人生经历。下面我们来看看智能化在其中起到的作用。

　　风机的健康状态经历损耗、老化直至故障，形成健康随运行时间变化的曲线。虽然设计DNA相同，但风机运行环境不同，经历的健康曲线有的很陡、有的很缓。如果按照传统解决方案直到故障时再来处理，健康曲线已经走到寿命尾端。如果能够在运行过程中就洞察到部件的健康变化趋势，就能及时做出在线干预。只有利用智能感知把每一台风机运行过程中的健康曲线透明化，智能干预才能产生作用。

　　目前对于智能感知存在一个严重的理解误区：装越多硬件传感器风机越智能。事实上，不理解风机设计的原理和DNA，风机便是一个“黑盒”，加再多硬件传感器都是徒劳的。因为硬件传感器的监测信号仅反映出风机运行状态的少部分信息，如果不结合风机的数字化设计模型、寿命与安全评估模型这种软件传感器补充剩余信息，风机就无法感知自身运行健康状态与趋势，也无法和整个设计过程中的流体动力学、多体动力学虚拟样本以及运行环境中大量运行样本、故障样本相结合，无法准确确定部件安全边界、寿命边界，也就没有现实意义。

　　有业主问我，远景风机的故障样本并不多，如何找准状态边界实现早期健康告警？这个问题很好，恰恰意味着有效监测不能单纯靠第三方硬件传感器和有限故障样本来解决。而是根据大量运行特征数据，结合有限的故障样本，回溯到设计模型里，用虚拟样本还原并补充运行信息，认知问题规律，并通过台架试验找到问题的边界。远景在江阴有一个非常全面的测试中心，装备了可以复现和模拟包括变桨轴承、主轴承、齿轮箱等关键部件的真实工况的台架。这些台架实验的标定，将有效帮助我们通过EnOS™2.0平台实现问题趋势及边界透明化。

　　远景通过智能风机硬件传感的监测数据驱动智能风机上部署的软件传感—数字化模型，感知风机各系统的运行历程并且实时预测未来的趋势。而基于风机各系统运行趋势，就可以通过多变量因素的智能控制，动态优化各系统状态、自适应运行环境，这才是真正的智能。

　　举个例子：叶片智能监测应用，包括净空监测、叶根螺栓监测、过载监测、前缘雨蚀监测等智能监测应用。以净空监测为例：当风速变化时，扭矩在变化，叶片净空也在变化，当叶片净空已经距离塔筒接近5米的时候，进入报警状态，这时整个控制策略自适应的发生了变化。三根叶片开始进行不对称的变桨卸载，把净空又拉回了安全区间，叶片净空又回到5米以上。在智能传感与智能应用透明化风机运行历程的情况下，通过自适应智能控制可以实现多部件之间的运行协奏，达到风机运行期安全与性能的最优。

　　如果对每一台风机的健康状态、运行历程都看得如此清晰，风电场机群将会产生更大的协同效益。特别是在海上风电风场将会产生更大的收益。例如，尾流会对叶片产生颤震的载荷，这种颤震可以被后排风机叶片受载监测应用中的受载能量监测模型所感知，这时后排风机就请求机群大脑协调前排风机。机群大脑会使前排风机通过控制偏航偏斜尾流，使后排风机绕开前排风机的尾流影响。但此时前排风机处于较大偏航角，叶片监测应用感知到不平衡载荷过大，就可以通过自适应控制开启宽频独立变桨，把前排风机的载荷再次卸掉，起到整体协同的作用。

　　正是通过台架试验、风机设计引擎、EnOS™2.0承载的大数据把智能风机的“软”传感——数字化模型和硬传感有机结合起来，构建风机与机群全面的健康感知力以后，这么多风机在一起的协同才有了基础，同一台风机里，部件的寿命协同也才有了基础。

　　真正的智能化设备，其智能化功能应该与硬件配置弱耦合，因为只有这样才能在时间维度上不断升级功能的价值，在空间维度上不断提高部署覆盖的数量。未来智能风机的智能化功能与智能硬件将逐渐解耦，逐渐解决规模化风电资产价值提升的时空约束问题。比如，想要在几千台风机上部署新的健康感知功能，并希望随着运行时间的累积，健康感知越来越准确、可感知的问题越来越丰富。若是通过加装硬件传感器来实现，就要对几千台风机进行改造，面临技术上是否允许加装、对整机安全的影响、实施成本、质量和运维负荷是否能承受等可部署挑战，同时这也是感知功能升级时，又要再次面对和解决的挑战。因此，单纯依靠硬件传感器实现智能化既不具备时间的拓展性也不具备空间的拓展性。

　　智能手机可以拍黑白照片，又可以拍彩色照片、拍视频，并且随着应用的升级，照片与视频的质量持续提升，其功能的增加与升级建立在复用手机硬件的基础上，而非重复添加与改造镜头。先进智能风机应当将智能感知与干预功能应用软件化，最大程度的兼容已有风机平台的硬件设施，以保证智能功能部署的高资产覆盖度和可升级性。而新一代智能风机，在设计时就要最大程度优化智能硬件传感器的配置、边缘计算芯片能力等对智能应用部署的兼容性与未来升级空间。未来的智能风机应当像特斯拉汽车那样，每年都可以通过升级软件不断提升性能与安全，不断使客户的风电资产价值保值、增值。

　　上文为远景能源副总裁兼首席技术官王晓宇博士9月7日在江苏盐城举办的2019中国新能源高峰论坛海上风电发展及产业链分论坛上的发言节选。