2数字化风电场项目执行情况总结报告V1Word格式.docx
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2)实用新型专利8个;
3)软件著作权7个;
4)科技论文11篇(核心4篇)。
1.数字化风电场统一数据平台建设
建设数字化风电场的统一数据平台,为数字化风电场的各级监控系统及相关应用提供准确可靠的数据源,数据采集范围涵盖风电机组数据,升压站数据,电能表数据,测风塔数据,能量管理平台,功率预测数据等与生产密切相关的数据,引领风电产业相关应用与模式创新。
建设风电信息标准化体系,奠定信息分析和共享的基础;
实现海量实时数据和业务数据的全面采集,建立资产全生命周期管理的数据基础;
同时加强风电场二次安全防护,确保电力监控系统及电力数据网络的安全,数字化风电场必须具备二次系统安全防护能力,防止风电场二次系统瘫痪和失控,并由此导致的电网一次系统事故。
本项目针对河北8个风电场进行了如下的二次安防改造:
图1.1二次安防改造方案示意图
图1.2隔离设备安装图及配置界面
2.数字化风电场统一场级监控系统建设
以河北龙源普发风电场作为数字化风电场统一场级监控系统建设示范地,以数字化风电场数据统一平台为基础,建设一套风电场统一监控系统。
国电河北龙源建投普发风电场包括金风1500/77型风机33台,GE1.5SLE型风机33台,项目对上述两种类型风机SCADA及其远程控制功能进行整合,通过监控系统实现具有统一的软、硬件平台,以及相应的数据库规模和处理能力的场级监控系统。
数据库设计容量为200000点标签量。
系统提供等服务器单台配置容量为250000标签量,可满足全部数据秒存20年的水平。
图2.1风电场信息查看界面
图2.2风机信息查看界面
3.数字化风电场区域(省)监控中心建设
区域(省)级数字化集控中心设在省级(区域)公司所在地,主要任务是远程对风电场内风电机组、升压站、电能表、测风塔等设备进行实时数据采集、远程监控和数据统计分析,监控中心的操作人员可以通过操作员工作站所提供显示的风机、升压站、测风塔等的设备运行状态等信息,实现对风电场的运行远程监控和管理。
风电场实时数据采集系统除实现风电场就地实时数据采集等基本操作外,同时接受和执行监控中心下达的远程控制命令。
图3.1省级监控中心图3.2省级监控系统首页
图3.3省级监控系统操作界面
4.数字化风电场集团安全生产运营中心建设
数字化风电场集团安全生产运营中心主要具备实时监控、实时分析、设备和运行管理三大功能。
实时监控实现对所有风电场主要运行数据的监视,实现风电场限电、不可用时间、风机故障、功率曲线等关键管控指标的统计和分析;
形成了运营数据填报、流转的标准作业,并初步建立了台账系统、点检管理等专用的信息化设备管理工具。
增加“设备精维护”功能模块,通过该模块可以对全系统每台在运机组及电气设备个性化、预防性维护工作进行查询、对比和统计。
主要包括以下几方面:
1)风电场数据采集工作。
2)实现生产类报表业务的全自动化。
3)增强统计分析能力,加强生产过程管控。
4)手机终端平台功能开发,利用微信企业号作为载体开展业务移动化支撑。
图4.1异常情况申报图4.2风电场信息查询
图4.3移动端平台界面
5.数字化风电场云服务的风电运营云平台中心建设
云资源技术是将企业数据中心中所有服务器、存储和网络设备集中统一管理,通过资源池化、模版配置和动态调整等功能为用户提供整合的、高可用性的、动态弹性分配、可快速部署使用的IT基础设施。
打破传统资源部署模式下应用系统之间的“资源竖井”,根据应用对资源的需求类别和程度动态调配资源,实现应用和资源的最佳结合。
平台同时能提高数据中心的运维效率,降低成本和管理复杂度,自动化的资源部署、调度和软件安装保证了业务的及时上线和应用的快速交付能力。
图5.1云中心机房
图5.2设备资源管理界面
6.数字化风电场风功率集合预报系统的建设
风力发电功率预测是对未来风电场出力的预判,是解决风电场大规模并网运行的先决条件。
各风电场通过提前向电力系统调度部门报送出力情况,有利于调度部门及时调整调度计划,合理制定风电场控制策略,减轻风电不稳定性对电网的影响,使风电成为可调度的电源。
通过对风电场机组运行数据、风况信息和中长期气象数据的分析、对比及数据挖掘,采用风电场局地高分辨率数值天气预报模型,对风电场所在区域未来1-3天的气象要素进行预测,同时结合风电场历史运行数据的功率预测模型,将数值气象数值模式的预测结果转换成风电场的功率输出。
其中数值天气预报采用WRF数值气象模式,利用高分辨率的地形、地貌、水陆分布等数据,结合观测资料进行数据同化,建立风电场局地气象预报模型。
功率预测模型主要是通过建立单台机组基于历史数据的统计方法,消除尾流、地形和位置所带来的微环境影响,结合机组的设备状态及运行工况,给出风电场未来有功功率的时间序列。
图6功率预测系统界面
7.数字化风电场风电机组振动、叶片、发电机等全方位状态监测的建设
在振动监测方面,项目建设重点在于风电机组参数及振动检测。
通过对风电机组机械传动链的研究,采集与机组运行状态相关数据,同时建立远程诊断中心,并联合远程诊断系统的数据处理及诊断分析功能,在故障发生之前便能给出设备的运行状态报告进行预报警。
在油液监测方面,项目重点开展了对齿轮油液状态参数的研究,通过自主研发一套油液金属颗粒计数传感器,进行底层硬件电路设计。
同时,建立基于油液信息和振动信息的远程诊断中心,在故障发生之前便能给出设备的运行状态报告进行预报警。
在无人机检测方面,项目采用了用无人取代传统的叶片监测的方式。
使用无人机执行风机叶片巡检任务,对典型风机叶片进行高清拍照、高清视频拍摄和红外可见光拍摄。
图7.1油液监测系统
图7.2油液颗粒传感器图7.3无人机巡检
8.数字化风电场智能设备检修与维护的建设
以区域监控为基础,开展设备故障诊断指导书的编制,整理现场实际故障诊断和处理方法,形成故障判别指导书和检修作业手册。
根据各类机组实际故障检修时的逻辑判断过程编写维修预案,研究机组及相关设备的各种故障维修技术,形成设备故障维修预案库,共享各个风电场同型号设备检修、维护相关的资料和经验,加速风电场设备维护人员的培养,提高现场设备维护水平。
对设备状态综合评价、维修决策及优化等关键技术进行研究,建立相应模型,对决策指导下需要维修的设备按照维修预案中的指导对设备进行维修。
对风电设备运行与维修决策思想和建立的模型进行计算机实现,设计开发出运行与维修智能决策支持系统,为运行与维修人员提供辅助决策工具。
同时建立数字化风电场备品备件管理平台,分为五个大模块,分别是机组管理、故障树管理、系统管理、流程管理和统计分析。
通过该平台有利于保障安全生产需要,优化库存结构,减少资金占用,降低采购成本,提高经济效益,实现数字化风电场内部的统一管理、合理定额、联合储备、信息共享。
图8.1系统登录界面图8.2技术资料查询
图8.3故障树查询
9.总结
数字化风电场建设为龙源集团进一步提升生产管理、技术管理水平提供全面、可靠、及时、智能的技术支撑和分析手段,根据已经开展相应工作的企业所产生效益的类比分析,数字化风电场预期可以带来的经济效益包括:
1)年发电量显著提高创造的经济效益
W1=河北公司当前年发电量
(1+年装机容量增长)
增发发电量百分比
平均电价
=23.63亿千瓦时
1.05
0.54元/度
=603万元/年
2)少人值守无人值班创造的经济效益
风电场达到无人化,集控化,流动维护化的条件,场均减少运维人员2人,河北公司共8个风场,全部风场实现集控,风场值班无人化、部分流动维护化的情况分析,可综合减少定员16人以上。
W2=场均减少运维人员数量
龙源集团风电场个数
实现集控的风电场比例
每个人的年工资
=2
8
=80万元/年
3)状态检修模式创造的经济效益
定检模式向状态检修模式的进化,节省约5%的易耗品成本。
W3=河北公司备品备件年消耗量
状态检修模式节省的比例
=1450
5%
=73万元/年
通过计算,数字化风电场项目的建设能够为河北公司带来的经济效益总计为:
W=W1+W2+W3
=756万元/年
推广到龙源全国所有风电场后,预估可带来的经济效益达到8000万元。
因此数字化风电场项目不仅在技术应用方面取得了较大进步,同时也为风电公司带来了丰厚的经济效益。
技术应用方面,本项目通过在河北8个风电场进行数字化风电场统一数据平台的建设,促进数字化风电场的信息采集和利用,强化了场内的各种功能及应用。
在河北普发风电场部署一套数字化风电场统一场级监控系统和建设数字化风电场区域(省)监控系统,实现了对多种类型风机、升压站、测风塔等设备的统一平台监控,报表的统一管理和数据统计分析,提高了运维人员的工作效率,节省了人力成本,提升风电场管理水平。
龙源数字化生产监控中心实现集团企业范围内的风电机组、升压站、测风塔等风电场设备运行数据远程监视、故障实时报警、自动报表统计、实时数据分析、运行指标对比、日常运行管理等功能,并进行专业化的数据分析和挖掘,可利用率、不可用时间、限电损失、故障损失等指标在线计算考核。
基于云服务的数字化云平台系统建设项目采用云基础架构、实时数据库、数据共享技术。
开展风电数据平台服务器、网络和存储架构设计,基于多个生产子系统的云计算资源调度算法研究,风电数据平台建设,将有效提高设备资源的利用率,减少重复投资,降低运维成本,整合应用平台,实现数据共享,实现动态资源调整及工作负载迁移。
风电场功率预测系统是风电安全、优质并网运行的关键技术手段。
通过高精度的功率预测结果,电网调度部门可以合理安排发电计划,减少系统旋转备用容量,提高电网运行的经济性、安全性和可靠性,提高电网接纳风电的能力;
功率预测系统便于安排机组维护和检修,将风机保养调整到最小风期,尽量减少弃风,提高了发电量,为风电场容量系数提供科学的依据。
数字化风电场机组状态监测的研究,对风电机组的健康状况进行有效的预警。
机组故障在线监测技术确保机组可利用率的提高,减少现场维护工作。
综上可见,数字化风电场项目可有效实现风电场及风电运营企业的生产信息标准化、生产业务标准化、生产管理标准化和信息建设标准化的建设,通过数字化风电场示范建设课题的研究及各系统模块的实现,可提高风力发电机组设备运行和维修水平,降低事故突发率,市场前景广泛。
大面积开展风电机组状态在线监测、风电场有功/无功自动控制,风电场功率预测,提高风电场并网的友好性,提高风电场运行的智能化、自动化水平,实现运行体系的减员增效、科学管理的能力。
因此,在全国范围内推进数字化风电场的建设,对风力发电领域的发展具有重要意义。
附件1
数字化风电场项目科技成果统计
1.发明专利
序号
专利名称
申请日期
公开号
1
一种基于振动信号阶次分析的故障诊断方法
2014.6
201410253655.X
2
一种提高风电机组齿轮箱故障等级判断精度的方法
2014.4
201410177863.6
3
一种提高风速预报精度的方法
2014.3
201410045468.2
2.实用新型专利
基于状态监测的齿轮箱维护时间确定方法
2014.5
201410227681.5
风电机组齿轮箱润滑油在线检测装置
2014.8
201420492747.9
风电场数据采集与监控系统
2015.5
201520353769.1
4
风电机组故障录波数据采集装置及系统
201520353369.0
5
风电场功率预测系统数据的统计系统
201520337925.5
6
振动监测采集仪的加速度通道自检装置及系统
2015.8
201520607042.1
7
风机控制柜元器件温度监控装置
2015.11
201520926322.9
风力发电机变桨蓄电池内阻在线监测装置
2015.6
201520435594.9
3.软件著作权
软件名称
授权日期
登记号
风机通讯实施数据交互系统
2015.1
2015SR006198
基于云计算的风机性能分析系统
2015SR008015
风电场统一SCADA监控系统
2015SR220224
风功率预测消息邮件平台系统
2015SR220229
风电场发电能力评价系统V1.0
2016.1
2016SR003338
风电生产集控中心系统V1.0
2016SR003345
基于modbus-rtu接口协议的数据上报系统V1.0
2016.3
2014SR099080
4.科技论文
成果名称
刊物名称
刊物类型
基于云平台的风电大数据系统搭建策略的研究
中国国电
一般刊物
风机叶片无人机检测试点应用总结
风电场手持辅助检修系统的研究与实现
风能
科技核心
风机功率曲线拟合与尾流的关系
风能产业
基于大数据分析的风电机组塔架振动仿真研究
电子技术与软件工程
应用于风电场功率预测的BP神经网络模型精度与建模数据量关系的研究
中国电机工程学会
基于SCADA数据分析的叶片故障诊断技术研究
数字化风电场建设概述
风力发电
9
新投产风电场的短期风速预测模型建立
电测与仪表
10
风电机组综合状态在线监测与远程诊断中心的建立
中国电力
11
双馈异步风电机组发电机状态在线监测方法研究
振动与冲击
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