北京2020年11月23日 /美通社/ -- 從古至今，人類始終沒(méi)有放棄對(duì)風(fēng)能要饋贈(zèng)的探索。
曾有人粗略估計(jì)過(guò)，地球上可用來(lái)發(fā)電的風(fēng)力資源約有100億千瓦，幾乎是全世界水力發(fā)電量的10倍；相比之下，世界范圍內(nèi)每年燃燒煤炭所獲得的能量也只有風(fēng)力在一年內(nèi)所提供能量的三分之一。
放眼全球，作為世界第三大海上風(fēng)電國(guó)家，有數(shù)據(jù)顯示目前風(fēng)力發(fā)電在我國(guó)電力總裝機(jī)比重超過(guò)7%，已逐漸成為繼火電與水電后的第三大電力來(lái)源；由此可見(jiàn)，因?yàn)橘Y源豐富、發(fā)電利用小時(shí)數(shù)高以及不占用土地、不消耗水資源和適宜大規(guī)模開(kāi)發(fā)等優(yōu)勢(shì)特點(diǎn)，海上風(fēng)電一度有望成為我國(guó)電力產(chǎn)業(yè)發(fā)展新動(dòng)力。
說(shuō)起來(lái)風(fēng)電好處多多，但實(shí)踐起來(lái)究竟難不難？有沒(méi)有坑？談及這個(gè)問(wèn)題，運(yùn)維人員可謂滿腹心酸。
由于海上風(fēng)電場(chǎng)長(zhǎng)期地處鹽霧腐蝕、海冰沖撞，甚至是臺(tái)風(fēng)破壞等極端惡劣環(huán)境中，遠(yuǎn)離大陸并不適合現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試作業(yè)，精打細(xì)算下來(lái)后期運(yùn)營(yíng)維護(hù)成本甚至高達(dá)總成本的一半以上，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)機(jī)組設(shè)備成本；再加上“出現(xiàn)問(wèn)題才維修，缺乏精準(zhǔn)的資源統(tǒng)籌與規(guī)劃安排”這種“后知后覺(jué)”的運(yùn)維模式根深蒂固，不但運(yùn)維效率無(wú)法保障，運(yùn)營(yíng)操作更是很難常規(guī)化。自身疑難非但未解決，再伴隨今年風(fēng)電開(kāi)啟平價(jià)上網(wǎng)，價(jià)格與火電同價(jià)的政策導(dǎo)向，風(fēng)力發(fā)電降本增效的探索就成為當(dāng)下該行業(yè)迫在眉睫的大事兒。
我們深入分析得出，風(fēng)能行業(yè)中運(yùn)維水平的高低往往對(duì)成本以及效率產(chǎn)生最直觀的重要影響，所以海上風(fēng)電的未來(lái)早已深度鎖定在找到能夠?qū)υO(shè)備運(yùn)行狀況進(jìn)行全面監(jiān)測(cè)、集約高效、又具有成本優(yōu)勢(shì)的智能化風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)解決方案上。基于此，江蘇未來(lái)智慧攜手浪潮，在集控體系、邊緣計(jì)算、大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等領(lǐng)域展開(kāi)一系列深度合作，憑借浪潮的技術(shù)優(yōu)勢(shì)成功為海上風(fēng)力發(fā)電插上智慧翅膀。
聚焦浪潮超融合打通云邊端 “智慧風(fēng)電場(chǎng)”呼之欲出
作為國(guó)內(nèi)第一個(gè)全面數(shù)字化、智慧化的海上風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)，依托浪潮技術(shù)領(lǐng)先性，未來(lái)智慧利用云計(jì)算與大數(shù)據(jù)等創(chuàng)新技術(shù)打造了云邊協(xié)同的智慧風(fēng)電設(shè)備監(jiān)測(cè)平臺(tái)。
立足該平臺(tái)，江蘇未來(lái)智慧通過(guò)豐富的傳感器設(shè)備將風(fēng)電設(shè)備的轉(zhuǎn)速、傾角、油液等數(shù)據(jù)信息高效接入超融合系統(tǒng)中，完成在邊緣分析數(shù)據(jù)并傳遞有效信息到云中心的整體流程，高效打通云邊端協(xié)同，實(shí)現(xiàn)邊緣自治、協(xié)同部署、無(wú)人運(yùn)維等目標(biāo)。整套技術(shù)架構(gòu)創(chuàng)新不但降低了設(shè)備建設(shè)的運(yùn)維成本，還實(shí)現(xiàn)了風(fēng)電場(chǎng)設(shè)備統(tǒng)一運(yùn)行監(jiān)控、統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理的全生命周期智慧化運(yùn)營(yíng)。
據(jù)了解，本次合作，浪潮超融合為海上風(fēng)電場(chǎng)提供了“一柜即云”的IT基礎(chǔ)設(shè)施與云邊協(xié)同完整方案，尤其在濱海南H3項(xiàng)目中完成了升壓站、風(fēng)機(jī)監(jiān)控兩個(gè)部分的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署。其中升壓站邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)升壓站數(shù)據(jù)采集與計(jì)算、機(jī)器人協(xié)同等工作；而風(fēng)機(jī)監(jiān)控邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)則實(shí)現(xiàn)對(duì)于風(fēng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)控采集、計(jì)算以及整體數(shù)據(jù)的采集與計(jì)算等功能。
具體來(lái)說(shuō)，外邊緣節(jié)點(diǎn)可以提供豐富的網(wǎng)絡(luò)接口以支持廣泛的終端接入，云端提供資源調(diào)度管理策略，主要包括設(shè)備管理、資源管理以及網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接管理。過(guò)程通過(guò)發(fā)電設(shè)備的態(tài)勢(shì)感知傳感器接入浪潮超融合InCloud Rail，在邊緣側(cè)進(jìn)行葉片轉(zhuǎn)速、高性能傾角、潤(rùn)滑油狀態(tài)監(jiān)測(cè)、振動(dòng)狀態(tài)感知等數(shù)據(jù)分析，隨后有效信息傳至云中心，通過(guò)云邊協(xié)同大幅降低建設(shè)運(yùn)維成本。
值得提及的一點(diǎn)，盡管近年來(lái)海上風(fēng)電的運(yùn)維探索也在嘗試不斷追趕科技前沿，但長(zhǎng)期實(shí)踐中積累而來(lái)的數(shù)字化程度不高也成為繼自身特殊情況之外，阻礙運(yùn)營(yíng)和運(yùn)維效率進(jìn)一步提升的關(guān)鍵因素。
例如盡管很多極端環(huán)境下的風(fēng)電場(chǎng)普遍采用風(fēng)機(jī)SCADA監(jiān)控系統(tǒng)，但因?yàn)槭芟抻谪S富傳感器的缺乏，無(wú)法對(duì)螺栓、葉片振動(dòng)、塔底傾斜以及腐蝕等工況實(shí)時(shí)感知，所以該設(shè)備僅僅做到了部分?jǐn)?shù)據(jù)采集，并不具備進(jìn)一步數(shù)據(jù)分析與及時(shí)預(yù)警的功能，所謂“理想很豐滿、現(xiàn)實(shí)很骨感”就是這個(gè)道理。
基于這種情況，同樣在濱海南H3項(xiàng)目中，依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)長(zhǎng)期探索得來(lái)的成熟經(jīng)驗(yàn)，浪潮選擇在傳統(tǒng)SCADA系統(tǒng)基礎(chǔ)上增加了五類傳感器和邊緣計(jì)算的節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了從感知到邊緣計(jì)算的技術(shù)創(chuàng)新，這項(xiàng)舉措相當(dāng)于在海上升壓站建設(shè)了一個(gè)邊緣計(jì)算中心，同時(shí)又在陸地升壓站中建設(shè)了一個(gè)云平臺(tái)，有效實(shí)現(xiàn)了云邊協(xié)同。
聚力打造邊緣云端數(shù)據(jù)協(xié)同 高效釋放智數(shù)力量
當(dāng)然除了海上風(fēng)機(jī)等各種設(shè)備進(jìn)行全面數(shù)字化升級(jí)之外，在實(shí)際操作中還需要收集諸如空氣、溫度、環(huán)境監(jiān)控等多維度數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)一步提升感知層數(shù)據(jù)的豐富程度，為集控中心體系構(gòu)筑堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
所以問(wèn)題來(lái)了！伴隨行業(yè)全面數(shù)字化推進(jìn)，當(dāng)前風(fēng)電行業(yè)已經(jīng)擁有并掌握了海量風(fēng)機(jī)以及風(fēng)場(chǎng)運(yùn)行的大量數(shù)據(jù)，但如何讓這些數(shù)據(jù)真正發(fā)揮價(jià)值卻一直困擾該行業(yè)。例如利用有效數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)老舊風(fēng)場(chǎng)的技術(shù)改造來(lái)完成降本增效目標(biāo)？針對(duì)新投運(yùn)風(fēng)機(jī)，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)打造整體智能化運(yùn)維平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)線上智能化與線下實(shí)體運(yùn)維相融合？
無(wú)論目標(biāo)怎樣，可以肯定的一點(diǎn)，海上風(fēng)電復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景要求對(duì)數(shù)據(jù)傳送的及時(shí)性、應(yīng)用的承載能力以及大數(shù)據(jù)融合能力都提出了更高要求，這必然需要設(shè)備數(shù)字化升級(jí)中的邊緣站點(diǎn)提供超融合的云數(shù)智能力。
此趨勢(shì)下，風(fēng)電行業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景正逐漸向邊緣端遷移，海量數(shù)據(jù)亟需在邊緣進(jìn)行預(yù)處理，而低時(shí)延、高并發(fā)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)一步放大了邊緣微數(shù)據(jù)中心、遠(yuǎn)程運(yùn)維和降級(jí)自治等需求。
例如在本次未來(lái)智慧與浪潮的深度合作中，在場(chǎng)站側(cè)風(fēng)機(jī)規(guī)模上，每個(gè)設(shè)備就布置了超過(guò)2000個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)。伴隨該規(guī)模不斷升級(jí)，對(duì)陸地上的集控中心能力要求也越來(lái)越高，不僅需要在硬件平臺(tái)上滿足海上惡劣環(huán)境的硬性需要，更重要的是在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)上具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力。
所以在數(shù)據(jù)處理層面，邊緣節(jié)點(diǎn)主要負(fù)責(zé)終端數(shù)據(jù)采集，之后會(huì)按照規(guī)則或者數(shù)據(jù)模型進(jìn)行初步處理與分析，并將處理結(jié)果以及相關(guān)數(shù)據(jù)上傳給云端；同時(shí)云端會(huì)提供海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析與價(jià)值挖掘。
此外由于浪潮超融合軟件具備實(shí)現(xiàn)獨(dú)立副本容災(zāi)的能力，實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)備份的同時(shí)還能做到針對(duì)自然災(zāi)害等情況下保證數(shù)據(jù)安全，如此看來(lái)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)以及數(shù)據(jù)安全可謂一舉兩得。
可以總結(jié)，在感知層具備強(qiáng)大數(shù)據(jù)采集能力的基礎(chǔ)上，邊緣與云端的數(shù)據(jù)協(xié)同可以高效支持?jǐn)?shù)據(jù)在邊緣與云間可控且有序流轉(zhuǎn)，形成完整的數(shù)據(jù)流動(dòng)路徑，不但做到高效低成本對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行生命周期管理與價(jià)值挖掘，還可有效實(shí)現(xiàn)“端-邊-云”的全局監(jiān)控，降本增效毋庸置疑。
基于整套云邊協(xié)同的技術(shù)實(shí)踐，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，未來(lái)智慧構(gòu)建了近30類故障預(yù)警模型，可以做到提前預(yù)警故障，為實(shí)現(xiàn)預(yù)防式運(yùn)維奠定了基礎(chǔ)，例如根據(jù)設(shè)備健康診斷模型的判斷對(duì)排查任務(wù)進(jìn)行智能調(diào)度，對(duì)出海船只、次數(shù)、維修優(yōu)先級(jí)等進(jìn)行智能優(yōu)化，進(jìn)而降低檢修成本，有利于提高風(fēng)場(chǎng)的可利用率，切實(shí)降低風(fēng)電全生命周期的度電成本。
如今海上風(fēng)電需要盡快實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)運(yùn)維到主動(dòng)預(yù)防運(yùn)維的轉(zhuǎn)變，這就需要風(fēng)電運(yùn)維與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、邊緣計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等新技術(shù)更加深度融合。在此過(guò)程中，端側(cè)設(shè)備通過(guò)不斷采集數(shù)據(jù)做到對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的全面監(jiān)控，更像是一雙智慧的眼睛；而邊緣側(cè)則是一雙勤勞的雙手，在算法與模型中實(shí)現(xiàn)降級(jí)自治，確保場(chǎng)站側(cè)設(shè)備有序工作；陸地上的集控中心更像智慧的大腦，不斷訓(xùn)練和迭代，下發(fā)指令給邊緣側(cè)實(shí)現(xiàn)云邊協(xié)同。
曾有人坦言，身處數(shù)字化時(shí)代，所有行業(yè)都值得被重新定義一遍。這個(gè)過(guò)程正如江蘇未來(lái)智慧與浪潮在風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域的深度合作一樣，綜合運(yùn)用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字化技術(shù)，加速實(shí)現(xiàn)自身再造，助力行業(yè)智慧升級(jí)。
