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CWP2019嘉宾观点汇编(11)智慧运维论坛——不断增大的运维市场亟待智慧运维产业升级

日期:2019-11-11    来源:北京国际风能大会暨展览会CWP

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2019
11/11
11:49
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关键词: CWP2019 风电运维 风电行业

  2019年10月21-24日,2019北京国际风能大会暨展览会(CWP2019)在北京隆重召开,大会主题“风电助力‘十四五’能源高质量发展:绿色、低碳、可持续”。自2008年首次在北京举办以来,已连续举办12届,成为北京金秋十月国内外风电行业争相参与的年度盛会。
  CWP2019智慧运维论坛于10月23日在新国展成功举行。来自金风科技、中国海装、维斯塔斯、施耐德电气等海内外顶尖智慧运维专家围绕“大数据应用、智能预测、故障诊断”等几个方面,介绍了风电场智慧运维实践。

  随着全球风电装机量持续上升,运维市场体量将不断增大,据伍德麦肯兹预测,未来十年全球风电运维市场利润将超过200亿美元。据《中国风电后市场发展报告2018》预测,到2021年,我国并网5年以上机组将达到1.5亿千瓦,较2018年增长近2倍,存量市场将催生巨大的运维后市场,我国2021年风电后市场总体容量将达300亿元。
  如今的风电产业已不仅是以传统产品和服务为驱动的行业,数字化技术的发展开始覆盖整个风电运维价值链。5G、大数据、物联网等广泛普及应用,为运维环节降本带来了新的途径,用于检测风机故障并提供风机性能数据的智能监控和诊断工具被广泛使用,无人值守,无人机巡检将成为常态。不断升级的智慧运维产业将在提升发电量,助力降本增效方面担当重任。
  来自浙江运达风电的主任工程师柴奇问分享了运达采用的风力发电机组故障诊断技术及PHM系统。他认为PHM系统开发最主要的背景是风火同价政策,从根本上要求行业要提高风电机组的运行能力。基于这个目标运达参考了智慧机组概念、当前风资源开发的形式、海上风资源开发等过去的经验,定义出运达对智慧运维的要求。最后设计出基于阿里云大数据平台的产品,直接服务于场端的运维管理系统,直接服务于运维的一线人员。技术上,将大数据通过运行评估、智能诊断、故障预警三个功能模块输出成为可操作,服务于性能优化和运维决策两个运维功能模块,最终实现商业价值。
  作为风电领域的先行者,维斯塔斯已经深耕于这一领域二十余年,维斯塔斯高级经理刘永洪以“互联互通”为中心,探讨数据为智慧运维创造价值的维斯塔斯经验。“互联互通”就是把各种数字化系统打通,能够真正地为现场运维提供服务。维斯塔斯从未停止数字化转型的脚步,在执行层面,光有大数据和高级算法是不够的,还需要想办法在执行层面去改进,来提高效率;客户层面上,要做到个性化,针对不同的客户需求,有不同的战略和策略,从而更好地服务于客户。智慧运维里不可避开的一项就是执行层面。维斯塔斯在执行层面追求三个方面:执行上的智能化;业务、流程的标准化;知识系统化,从而持续地为执行层面服务。
  中车株洲所风电事业部远程监控软件设计师谭启明介绍了中车采用了EAM系统的智能运维。他将风机运维的核心业务分为三类:故障处理、防御性维护和预测性维护。故障处理过程中的维修经验要进行共享,通过大数据系统把好的维修方案快速地发到每一个风场员工手机上。在防御性维护加入了五个状态的提醒,同时通过EAM系统本身加入的基于设备状态维护的提醒和耗材更换周期的提醒。在预测性方面使用SCADA数据、高频数据以及CMS三类数据对风机进行预测性提醒。团队还将SCADA系统、PHM系统和EAM系统集合起来,搭建起一个自学习快速响应故障处理的状态,核心功能是实时监控、故障预警,基于标准化数据提前进行维修方案的决策,支持实时的推送。
  风电逐渐表现出了由陆地到海洋,由浅海到深海的趋势。明阳智慧能源海上工程运维部副总监张继江分享了海上风电场智慧运维的实践经验,他认为大兆瓦风机的新时代正在到来,基于新时代的特征,明阳集团做了很多工作,包括在风资源的选配上,海上风电场选址,到电力设备的选型,再到整个经济性的测算,明阳关注LCOE的建设水平,应用了DMS Pro平台。这个平台是基于气象监测的平台,是快速生成风电场整体性评估的强有力的平台支撑。除了在风资源设计上应用DMS Pro平台,模块化的设计也是为了提高设备的可靠性和高效率,尤其是在工程运维阶段体现出来的是模块化调试,更多是为了保障在风机上快速有效的运维。
  把大数据应用在风电运维上,国外已经有了很多成功的经验。Ramb?ll公司全球市场(风电)总监S?ren Juel Petersen介绍了荷兰的大数据运维在风电场管理中的实践。Ramb?ll在上世纪90年代起就涉足海上风电,发现运维成本占整个资本支出30%左右。然后通过云计算、大数据等方式,降低了大约10%-40%的运维成本,减少了停机时间,并延长了风机的寿命。在数据应用上,Ramb?ll一直致力于数字孪生技术的利用,以提供更加可靠的运维。此前数字孪生技术一直应用在油气行业,如果对比海上油气和海上风电这两个行业,会发现环境条件有很高的相似性的,交通也差不多。把风电场建在风速大的地方,风机的运维很难,会抬高成本。对油气行业来说,这种数据处理技术已经非常成熟了,其中一些非常复杂的分析手段,可以帮助海上风电行业。但现在海上风电行业出现了系统高动态的新挑战,比油气行业的动态范围大很多,包括风机本身的动态,基础的动态等等,与油气的损坏、疲劳模型也是不一样,不能直接把油气行业的经验直接拷贝过来。
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