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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)如何讓風(fēng)場(chǎng)更加智慧?

    2018-03-09 10:06:06 大云網(wǎng)  點(diǎn)擊量: 評(píng)論 (0)
    10月18日,2017北京國(guó)際風(fēng)能大會(huì)期間,遠(yuǎn)景能源舉辦了EnOS&trade;智慧風(fēng)場(chǎng)軟件解決方案分享會(huì)。作為風(fēng)能領(lǐng)域首家提出智慧風(fēng)場(chǎng)理念的...

          10月18日,2017北京國(guó)際風(fēng)能大會(huì)期間,遠(yuǎn)景能源舉辦了EnOS™智慧風(fēng)場(chǎng)軟件解決方案分享會(huì)。作為風(fēng)能領(lǐng)域首家提出“智慧風(fēng)場(chǎng)”理念的企業(yè),遠(yuǎn)景能源在風(fēng)電數(shù)字化的探索已經(jīng)走過(guò)了七年,從最初項(xiàng)目功能開(kāi)發(fā),到標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)軟件,再到目前平臺(tái)與應(yīng)用模式,演化積累了一整套成熟產(chǎn)品,為全球能源領(lǐng)軍企業(yè)杜克能源、Pattern能源、殼牌以及中國(guó)領(lǐng)先發(fā)電集團(tuán)管理風(fēng)電資產(chǎn)。

    機(jī)器學(xué)習(xí)如何讓風(fēng)場(chǎng)更加智慧?

          直連,實(shí)現(xiàn)最準(zhǔn)確穩(wěn)定的數(shù)據(jù)源

          風(fēng)場(chǎng)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)已成為業(yè)內(nèi)共識(shí),而數(shù)據(jù)則是一切的基礎(chǔ)。很多集控中心最頭疼的問(wèn)題是,功能都實(shí)現(xiàn)了,數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)準(zhǔn)不了。EnOS™平臺(tái)通過(guò)最新的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),實(shí)現(xiàn)直接讀取風(fēng)機(jī)和光伏控制器數(shù)據(jù),支持140種風(fēng)機(jī)機(jī)型和650種型號(hào)的光伏逆變器直連接入EnOS™能源物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),秒級(jí)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新,并能實(shí)現(xiàn)超過(guò)95%的數(shù)據(jù)合格率,讓風(fēng)場(chǎng)數(shù)字化管理?yè)碛凶顪?zhǔn)確的數(shù)據(jù)源。

          某大型新能源電站運(yùn)營(yíng)商,在內(nèi)蒙古擁有13座新能源電站,不僅分布范圍極廣、現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維人員需求龐大,而且電站主設(shè)備的廠家和型號(hào)也不盡相同,這都給運(yùn)營(yíng)商在管理和經(jīng)營(yíng)上帶來(lái)了巨大的壓力。在EnOS™能源物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)統(tǒng)一管理后,這個(gè)運(yùn)營(yíng)商打造了內(nèi)蒙古地區(qū)首個(gè)全功能運(yùn)轉(zhuǎn)的集控中心,不僅僅對(duì)1098臺(tái)風(fēng)機(jī)和15.4萬(wàn)塊光伏組件實(shí)現(xiàn)了全天候的監(jiān)控,更有效保證了數(shù)據(jù)質(zhì)量,遠(yuǎn)程人員可以很放心地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與報(bào)表制作,減少現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維人員。最終實(shí)現(xiàn)了運(yùn)維人員2.03人/萬(wàn)千瓦,運(yùn)維成本40萬(wàn)元/萬(wàn)千瓦。

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          電量去哪兒了?

          新能源領(lǐng)域風(fēng)電與光伏電站運(yùn)營(yíng)核心就是損失電量。目前新能源電站計(jì)算損失電量的方式非常不嚴(yán)謹(jǐn),存在大量人工統(tǒng)計(jì)、環(huán)境變化和設(shè)備自身帶來(lái)的誤差。“這就導(dǎo)致目前行業(yè)內(nèi)所有的所謂損失電量統(tǒng)計(jì)都屬于非考核級(jí)的數(shù)據(jù)。”遠(yuǎn)景能源智慧風(fēng)場(chǎng)軟件負(fù)責(zé)人趙清聲介紹,“小到電站最基層工作人員的獎(jiǎng)金收入,大到國(guó)家能源局對(duì)棄電量棄電率的“雙棄率”考核,都因?yàn)閾p失電量無(wú)法準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)而受到影響。”

    機(jī)器學(xué)習(xí)如何讓風(fēng)場(chǎng)更加智慧?

          遠(yuǎn)景基于EnOS™平臺(tái)開(kāi)發(fā)的Enlight產(chǎn)品,實(shí)現(xiàn)了對(duì)損失電量的精準(zhǔn)分析,并固化了整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的指標(biāo)體系,實(shí)現(xiàn)理論發(fā)電量與損失電量的準(zhǔn)確度達(dá)到95%。Enlight Wind支持用戶以不同維度分析電量損失,包括原因、責(zé)任、系統(tǒng)、部件、故障代碼等等,運(yùn)營(yíng)管理人員每周花10分鐘即能快速了解,通過(guò)考核拉動(dòng)人員與設(shè)備改善,各案例發(fā)電收益平均提升3%。

          機(jī)器學(xué)習(xí)讓風(fēng)場(chǎng)更加智慧

          在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)是一種用來(lái)設(shè)計(jì)復(fù)雜模型和算法并以此實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)功能的方法。在商業(yè)領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)因?yàn)轭A(yù)測(cè)分析而聞名。有些對(duì)象存在物理模型,但由于本身基礎(chǔ)理論未研究透徹或生產(chǎn)實(shí)踐的需要,會(huì)做很多簡(jiǎn)化假設(shè),設(shè)制經(jīng)驗(yàn)參數(shù),進(jìn)而演變成工程模型。機(jī)器學(xué)習(xí)可以彌補(bǔ)物理模型,工程模型上的不足,實(shí)現(xiàn)對(duì)模型的優(yōu)化。有些對(duì)象如圖象識(shí)別,很難總結(jié)物理模型,機(jī)器學(xué)習(xí)也可以自己提取特征值,產(chǎn)出可信賴的,可重復(fù)的決策和結(jié)果。

          遠(yuǎn)景基于EnOS™平臺(tái)開(kāi)發(fā)的Ensight產(chǎn)品,基于2PB高質(zhì)量數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法包,訓(xùn)練設(shè)備健康度模型,衡量發(fā)電性能和設(shè)備健康度,提供關(guān)鍵部件的健康度預(yù)警與狀態(tài)維護(hù)提示,從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)維護(hù)。“Ensight能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)變槳、偏航、傳動(dòng)鏈、力矩控制四大系統(tǒng)30多個(gè)亞健康狀態(tài)的識(shí)別告警。”趙清聲說(shuō),“系統(tǒng)不僅能精準(zhǔn)的告警傳動(dòng)鏈設(shè)備亞健康狀態(tài),還能對(duì)設(shè)備發(fā)電性能跌落實(shí)現(xiàn)告警。”

          EnOS™平臺(tái)上海量、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)采集,在此時(shí)發(fā)揮了重要的作用。Ensight通過(guò)海量數(shù)據(jù),可以不斷優(yōu)化算法和物理模型,實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)發(fā)電性能與設(shè)備亞健康狀態(tài)識(shí)別,進(jìn)行預(yù)測(cè),從而減少大部件故障造成的非計(jì)劃性停機(jī)損失,提升故障風(fēng)機(jī)等效利用77小時(shí)。

    機(jī)器學(xué)習(xí)如何讓風(fēng)場(chǎng)更加智慧?

          Ensight基于SVM支持向量機(jī)自聚類識(shí)別軸承正常狀態(tài),回歸當(dāng)前工況條件下軸承理論溫度,比較實(shí)際溫度,當(dāng)殘差超過(guò)自學(xué)習(xí)出的閾值時(shí),溫度預(yù)警某臺(tái)風(fēng)機(jī)的軸承將在6個(gè)月后失效,分析人員通過(guò)CMS振動(dòng)數(shù)據(jù)的物理模型分析,同時(shí)上機(jī)驗(yàn)證確認(rèn)了這一預(yù)測(cè)。風(fēng)場(chǎng)對(duì)此風(fēng)機(jī)計(jì)劃停機(jī),用4個(gè)小時(shí)就更換好了軸承,避免非計(jì)劃故障導(dǎo)致的7天停機(jī)和超過(guò)10萬(wàn)度的電量損失。

          對(duì)電網(wǎng)更友好

          新能源發(fā)電與電網(wǎng)之間的協(xié)調(diào)毫無(wú)疑問(wèn)是一個(gè)世界性的難題。隨著新能源發(fā)電接入規(guī)模與日俱增,對(duì)于講求實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)平衡的電網(wǎng)來(lái)說(shuō),新能源發(fā)電的間歇性、隨機(jī)性、波動(dòng)性都可能是極大的威脅。另一方面,由于種種原因無(wú)法及時(shí)、準(zhǔn)確地響應(yīng)電網(wǎng)調(diào)度,絕大多數(shù)新能源電站每個(gè)月都面臨著來(lái)自電網(wǎng)數(shù)量不小的罰款。EnOS™智慧風(fēng)場(chǎng)軟件解決方案,基于USCADA場(chǎng)站端通用平臺(tái),實(shí)現(xiàn)高精度功率預(yù)測(cè)和AGC/AVC電網(wǎng)命令響應(yīng),打造電網(wǎng)友好型新能源電站。

          在遠(yuǎn)景為神華國(guó)華江蘇公司位于安徽、江蘇的803MW新能源資產(chǎn)管理項(xiàng)目中,國(guó)華江蘇通過(guò)遠(yuǎn)景USCADA平臺(tái)代替了已出質(zhì)保期的設(shè)備廠家EMS,直接響應(yīng)電網(wǎng)調(diào)度出力命令,滿足爬坡率要求,出力響應(yīng)控制誤差達(dá)到1%,高于設(shè)備廠家水平。

    機(jī)器學(xué)習(xí)如何讓風(fēng)場(chǎng)更加智慧?

          甘肅河西地區(qū),當(dāng)?shù)仫L(fēng)功率預(yù)測(cè)平均準(zhǔn)確率72%。無(wú)論是中國(guó)氣象局,還是ECWMF歐洲氣象中心、美國(guó)GFS提供的9x9km天氣預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)際風(fēng)速誤差均在2m/s以上。孔明風(fēng)功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)NWP數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模塊,基于太湖之光超算中心,將三家天氣預(yù)報(bào)配方計(jì)算,并經(jīng)過(guò)WRF繼續(xù)降尺度計(jì)算到5x5km后,風(fēng)速預(yù)測(cè)誤差降到了1m/s內(nèi)。再基于CFD流場(chǎng)模型,獲得100x100m精確到每個(gè)機(jī)位的風(fēng)速數(shù)據(jù),并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí),優(yōu)化風(fēng)電轉(zhuǎn)換模型,獲得單機(jī)與全場(chǎng)預(yù)測(cè)功率。基于EnOS™平臺(tái)的新能源功率預(yù)測(cè)產(chǎn)品孔明,所有功率預(yù)測(cè)在集控中心完成后,再下發(fā)風(fēng)場(chǎng)自動(dòng)轉(zhuǎn)發(fā)電網(wǎng),大大減少了由于系統(tǒng)可靠性造成的電網(wǎng)罰款。孔明上線2個(gè)月后,24小時(shí)功率預(yù)測(cè)精度已達(dá)到84%,電網(wǎng)考核費(fèi)用下降50%。

    機(jī)器學(xué)習(xí)如何讓風(fēng)場(chǎng)更加智慧?

          打造能源領(lǐng)域的“App Store”

          遠(yuǎn)景能源還在基于EnOS™平臺(tái),打造能源領(lǐng)域的“App Store”,鼓勵(lì)創(chuàng)新者參與到硬件傳感器的開(kāi)發(fā)中去。比如傳統(tǒng)的麥克風(fēng)安裝在塔筒底部聽(tīng)葉片聲音,孤立的聲音數(shù)據(jù)和基于EnOS™平臺(tái)上的風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)相結(jié)合,就蛻變?yōu)榱巳~片缺陷聲音識(shí)別的APP,就能將普通傳感器變?yōu)橹悄苡布_(kāi)發(fā)出更多的設(shè)備亞健康的判斷和預(yù)警的APP。

          未來(lái),基于EnOS™平臺(tái),眾多開(kāi)發(fā)者將突破禁錮,打造更多充滿想象力的智慧能源管理創(chuàng)新模式!

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    責(zé)任編輯:小琴

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