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AI智能:金风科技孟庆顺:智能风机是什么?
作者:将良哲  发布日期:2018-10-19   浏览:180

金风科技孟庆顺:智能风机是什么?,无论风机是否是智能,还是传统的模式,最重要的一点,风力发电机组必须站在

北极星风力发电网讯:无论风机是否是智能,还是传统的模式,最重要的一点,风力发电机组必须站在风电场开发商角度,从风电场投资收益出发,最终目标是降低LCOE(度电成本),我国幅员辽阔,也带来另一个问题,即风电机组工作的环境非常复杂,包括陆上规模开发,分散式风电,海上风电,以及特殊环境的应用(低温、高温、风沙等),对目前的传统风机提出新的挑战。2018年10月18日,金风科技股份有限公司产品规划总监孟庆顺出席“全球风电CTO论坛—智慧型风电场建设和未来构想”论坛并作主旨发言。

以下为演讲实录:

各位专家、领导,大家上午好,今天由我来代表针对于昨天在创新剧场发布的智能风机的白皮书进行价值分享,昨天介绍了白皮书的架构,今天希望在风机机组层面,特别是刚才大唐专家所提到的智能风电场做一些分析。从三次工业革命到发电机组的历史,从早期的风电机组1.0到定桨失速型风机2.0,到目前主要在国内装机变速变桨型风机3.0,现在业内谈到的智能风机,我们将其定位成智能风机的4.0时代,现在已经逐渐推向市场。但是我提到一点,无论风机是否是智能的,还是传统的模式,最重要的一点,风力发电机组必须站在风电场开发商角度,从风电场投资收益出发,最终目标是降低LCOE(度电成本),我国幅员辽阔,也带来另一个问题,即风电机组工作的环境非常复杂,包括陆上规模开发,分散式风电,海上风电,以及特殊环境的应用(低温、高温、风沙等),对目前的传统风机提出新的挑战。

为了应对这些挑战,各厂家加大对智能风机设计开发的投入,希望能够通过风机的智能化解决这些问题。但是业内对智能风机理解统一,在行业内造成了一些困扰,为了解决这个问题。金风科技联合风能专委会(CWEA)、鉴衡认证中心以及业内一些资深人士进行相关研讨,对智能风机进行了定义:即利用综合计算、网络、包括物理环境的多维复杂系统,通过先进的测量和传感技术,进行建模分析,包括控制方法,以协同技术的应用,实现风力发电机组的经济高效、可靠、安全、以及环境和电网友好的目标,主要技术特征提出三条,包括深度感知、自我认知和控制、系统决策,此外基于技术支撑,我们提出四条行为特征,包括单机层面、场站层面、场群层面以及平台四个层级的支撑。

深度感知分三个层次,第一个层次是风力发电机组对外界环境的感知,包括外界的气温、温度、湿度、风速等等,第二层级是针对于风机自身状态的感知,即风力发电机组自身的运行状态参数,第三层次感知是针对于风力发电机组行为特征的感知,它正在做什么,包括机组的位移、旋转速度等。对于传统风机而言,主要针对于第一层次,最多到第二层次进行设计,而智能风机需要将这三个层次的传感行成三位一体的关系进行深度耦合,这是我们提出的深度感知的要求。对于自我认知而言,传统风机整机设计参数是根据实际的设计过程中的时候设定的参数,而无法做到具体机位点的参数设计最优化,智能风机将会针对于具体机位点参数进行自学习最优化设计,通过外界环境需求反向对内部进行迭代,最后实现风力发电机自我的参数校准。第三层协调决策,传统风机只是针对于单机自身的机组运行模式的控制,而没有考虑到机组与机组之间,场与场之间的相关协同,例如上风向风机对于下风向风机的影响等,从整个风电场层面,包括场和场之间的场群关系,到更高层级的多能互补的平台层面进行协同决策。

针对于刚才提到的三条技术特征,包括深度感知、自我认知、协同决策,结合机组层级、场站层级、场群层级,一直到多能互补的平台层级,形成矩阵式逻辑的整体架构。

针对智能风机的要求,那么如何实现智能风机的这些技术突破呢?对此我们提出以下七项重要技术支撑,包括风资源技术、数据平台技术、数据分析建模技术、数字双胞胎技术、实验技术、并网技术以及信息安全技术,其中风资源技术、数据分析建模技术、实验技术、并网技术这是基于传统风机技术的深入研究,这是风电机组技术的根本,而基于数据平台技术、数字双胞胎技术以及信息安全技术是属于借助于跨界技术的风机应用,包括近年来发展迅猛的人工智能、大数据、云计算以及物联网相关技术,对智能风机的发展起到了极大的促进作用。因此智能风机是传统风机技术以及现在新兴技术的融合。

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