2021年10月17日-20日，2021北京國際風能大會暨展覽會（CWP 2021）在北京新國展隆重召開。作為全球風電行業(yè)年度最大的盛會之一，這場由百余名演講嘉賓和數(shù)千名國內(nèi)外參會代表共同參與的風能盛會，再次登陸北京。

　　

　　本屆大會以“碳中和——風電發(fā)展的新機遇”為主題，歷時四天，包括開幕式、主旨發(fā)言、高峰對話、創(chuàng)新劇場以及關(guān)于“國際成熟風電市場發(fā)展動態(tài)及投資機會”“國際新興風電市場發(fā)展動態(tài)及投資機會”“風電設備智能運維論壇”“碳達峰碳中和加速能源轉(zhuǎn)型”等不同主題的15個分論壇。能見App全程直播本次大會。

　　

　　在風電設備智能運維發(fā)展論壇上，三一重能股份有限公司智能化研究所所長梁家寧發(fā)表了題為《故障預警技術(shù)助力風電場智慧運維》的主題演講。

　　

　　梁家寧：非常榮幸，臺下也有很多老朋友，我今天的演講題目是《故障預警技術(shù)助力風電場智慧運維》。

　　

　　其實做運維無非就是想提升發(fā)電量，降低故障率，降低運維成本。其中故障預警，在我們看來，早期的故障問題可以通過數(shù)據(jù)去實現(xiàn)，可以做建模或者數(shù)據(jù)的挖掘。三一重能在這方面主要是針對三方面：一是大部件本身失效的預防，二是風機自身安全的守護，三是發(fā)電系統(tǒng)的安全。風機的安全，隨著行業(yè)的發(fā)展，不同時期話題也不一樣，比如塔筒不斷加高，所以會有本身的監(jiān)測。控制上越來越復雜，所以會有獨立變槳或者是TDD各種先進的控制。發(fā)電性能提升也是三一重能一直在做的，以上這些都是通過機器學習技術(shù)和機理相結(jié)合。完全走機理方案不一定能走得通，但可以給我們提供比較扎實的模型。

　　

　　未來，我們要靠數(shù)字孿生技術(shù)，這種技術(shù)有很多友商提過，大家更多的關(guān)注壽命本身預測。本身的邏輯通過，無論是機組還是部件來做建模，建模之后形成仿真模型，仿真模型再把模型跟設計的樣件做校準，最后做參數(shù)標定。

　　

　　這張圖想表達的意思，有時候關(guān)注的時候是部件本身的一個維度，這個維度可以把它分成發(fā)電機等等，它是空間的維度，時間上的維度，我們在不同的風機生命周期里面，需要更關(guān)注早期，早期風機表現(xiàn)的異常和故障和中期末期不一樣，末期更多是部件壽命上的問題，早期有可能是在現(xiàn)場搶裝實施時一些人為錯誤的操作，這些錯誤的操作，像去年以及到現(xiàn)在也有很多血的教訓，現(xiàn)場也有倒塔的現(xiàn)象。如果可以通過數(shù)據(jù)去做，可以大大減少不必要的損失。

　　

　　還有業(yè)務的維度，這里是對于業(yè)務本身的劃分，中間這里面有兩個數(shù)字，一個是95，這是現(xiàn)在所有算力，通過多年的努力，我們現(xiàn)在有95個算子來覆蓋所有的預防。我們跑了差不多一兩年的時間，所有的預警算子平均，包括早期也包括現(xiàn)在的。

　　

　　故障預警，每一個廠家，無論是客戶、業(yè)主以及整機廠家都做。故障預警能給我們真正帶來多大的價值呢？故障預警幫助三一重能，老舊齒箱有三臺，無數(shù)的質(zhì)量不平衡的問題都得到了守護，我們通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)有些供應商擅自做的降本，在數(shù)據(jù)里面發(fā)現(xiàn)，供應商因此索賠了一千五百萬，我相信數(shù)據(jù)和模型預警能夠給我們帶來的有很多。

　　

　　接下來展開一個案例，齒箱低速級故障預警，這是一個嘗試探索的方案，是一個機理和數(shù)字孿生結(jié)合的方案，或者說這個數(shù)字孿生不是做壽命載荷評估，是做故障預警的數(shù)字孿生。大概是這樣設計的，因為老機組里面沒有CMS數(shù)據(jù)，我們能借用風機本身運行的氣動數(shù)據(jù)。首先會有老機組本身機型設計，通過仿真去做各個部件的分檢，會得到本身的運行特征，這個只是第一步。第二步所能預測到估計到的會出現(xiàn)的一些，直接在仿真里面做模擬，比如說仿真里面模擬單顆鉆齒，或者是內(nèi)齒箱形成的損傷的樣子。得到這個特征之后，會把這個先映射到齒箱轉(zhuǎn)動上面，通過在機艙里面找振動數(shù)據(jù)，通過氣動的特征就可以預測到齒箱低速級的故障。這個故障，也需要依賴于SCADA其他的數(shù)據(jù)，下面的位置就是SCADA的數(shù)據(jù)驅(qū)動，這部分需要SCADA所輸入的一些秒級數(shù)據(jù)去做判斷。整體融合起來來做這個模型，放到現(xiàn)場，右邊那個圖不是很清楚，那個是一個實時預警的結(jié)果。我們是實時閉環(huán)，及時做預警。

　　

　　故障的仿真，把現(xiàn)在這個模式開始應用到新的齒箱和新的機型設計，我們跟三大齒箱廠做了深度合作，會重新做和故障的建模。實現(xiàn)早期的數(shù)字孿生模型早期建設，加上后面的數(shù)據(jù)補償可以實現(xiàn)后面新上齒箱實現(xiàn)自動化的故障庫的建設。

　　

　　下面這個案例是主軸承潤滑不良的案例，做的突破點在于多早預測到這個問題。在CMS數(shù)據(jù)里面會出現(xiàn)早期的這個案例是通過數(shù)據(jù)分析，通過數(shù)據(jù)來做驅(qū)動，這一塊可以提前三到六個月發(fā)現(xiàn)問題。所有這些預警模型最終會落到產(chǎn)品，這是我們的產(chǎn)品，包括安全防護等。當然是一個整體的運營結(jié)合方案，也是一個互聯(lián)互通協(xié)作共贏的平臺。我們服務了117個用戶，20多個省份。

　　

　　總結(jié)和展望，這么多年，我之前一直在做變頻算法，也參與過智慧風場，一代代的智能傳感、激光雷達，這一條線是整個做過來的。下一代是什么呢？我們要把之前的所有愿景都實現(xiàn)，明年三一重能會給大家呈現(xiàn)最后的那個位置，給大家揭曉這個答案，基于數(shù)據(jù)，超越數(shù)據(jù)，謝謝大家！

　　

　?。ǜ鶕?jù)演講速記整理，未經(jīng)演講人審核）