最近很多開發商業主問我，智能是未來風電的方向，智能化到底會給風電行業和風電投資商帶來什么價值？遠景能源是全球風電行業最早提出智能化的企業，最近7、8年來在智能風機和智能風電場的技術上持續研發思考。今天我給大家分享遠景近一年來在智能化領域探索推進的最新成果：我們認為，感、知、行動，是智能風電的價值與內涵。


“感、知”就是智能風機或智能機群要洞察自身運行健康狀態。風電智能化首先遇到的是感、知覆蓋度的挑戰。在風電場運行過程中會遇到各種問題，越高覆蓋度的提升資產感知力，越能捕捉到運行中的問題，從而規避運行風險。集中精力對一臺風機或一個風電場進行感知力的智能化改造不難，但當面對成百上千個風況地形各異的風電場、數萬臺型號不一的風機時，全覆蓋的提升感知力挑戰難度非常大。其次是智能風機的行動決策挑戰。到底智能風機應該是在離線運維時作出干預好？還是在線運行時做出干預更好？如果不得不和其他風機打交道，是不是越早干預越好？

智能風電有四個非常重要的價值體現：第一，可以運行時優化的就不要用人工維護；第二，能早期維護不要晚期維修；第三，發電量提升毫不猶豫；第四，電量、性能、收益透明化。當我們與業主談論風電智能的時候，實際上業主關心的是這四個可以觸摸的實際價值點。

去年我在這里跟大家講過，風機設計時是基于同一標準，做出來的產品分布在成千上萬個不同的機位點上，經歷不同的地形、氣侯、風況，正如擁有同樣基因的孿生個體，卻有不同的人生經歷。下面我們來看看智能化在其中起到的作用。

風機的健康狀態經歷損耗、老化直至故障，形成健康隨運行時間變化的曲線。雖然設計DNA相同，但風機運行環境不同，經歷的健康曲線有的很陡、有的很緩。如果按照傳統解決方案直到故障時再來處理，健康曲線已經走到壽命尾端。如果能夠在運行過程中就洞察到部件的健康變化趨勢，就能及時做出在線干預。只有利用智能感知把每一臺風機運行過程中的健康曲線透明化，智能干預才能產生作用。

目前對于智能感知存在一個嚴重的理解誤區：裝越多硬件傳感器風機越智能。事實上，不理解風機設計的原理和DNA，風機便是一個“黑盒”，加再多硬件傳感器都是徒勞的。因為硬件傳感器的監測信號僅反映出風機運行狀態的少部分信息，如果不結合風機的數字化設計模型、壽命與安全評估模型這種軟件傳感器補充剩余信息，風機就無法感知自身運行健康狀態與趨勢，也無法和整個設計過程中的流體動力學、多體動力學虛擬樣本以及運行環境中大量運行樣本、故障樣本相結合，無法準確確定部件安全邊界、壽命邊界，也就沒有現實意義。

有業主問我，遠景風機的故障樣本并不多，如何找準狀態邊界實現早期健康告警？這個問題很好，恰恰意味著有效監測不能單純靠第三方硬件傳感器和有限故障樣本來解決。而是根據大量運行特征數據，結合有限的故障樣本，回溯到設計模型里，用虛擬樣本還原并補充運行信息，認知問題規律，并通過臺架試驗找到問題的邊界。遠景在江陰有一個非常全面的測試中心，裝備了可以復現和模擬包括變槳軸承、主軸承、齒輪箱等關鍵部件的真實工況的臺架。這些臺架實驗的標定，將有效幫助我們通過EnOS™2.0平臺實現問題趨勢及邊界透明化。

遠景通過智能風機硬件傳感的監測數據驅動智能風機上部署的軟件傳感—數字化模型，感知風機各系統的運行歷程并且實時預測未來的趨勢。而基于風機各系統運行趨勢，就可以通過多變量因素的智能控制，動態優化各系統狀態、自適應運行環境，這才是真正的智能。

舉個例子：葉片智能監測應用，包括凈空監測、葉根螺栓監測、過載監測、前緣雨蝕監測等智能監測應用。以凈空監測為例：當風速變化時，扭矩在變化，葉片凈空也在變化，當葉片凈空已經距離塔筒接近5米的時候，進入報警狀態，這時整個控制策略自適應的發生了變化。三根葉片開始進行不對稱的變槳卸載，把凈空又拉回了安全區間，葉片凈空又回到5米以上。在智能傳感與智能應用透明化風機運行歷程的情況下，通過自適應智能控制可以實現多部件之間的運行協奏，達到風機運行期安全與性能的最優。

如果對每一臺風機的健康狀態、運行歷程都看得如此清晰，風電場機群將會產生更大的協同效益。特別是在海上風電風場將會產生更大的收益。例如，尾流會對葉片產生顫震的載荷，這種顫震可以被后排風機葉片受載監測應用中的受載能量監測模型所感知，這時后排風機就請求機群大腦協調前排風機。機群大腦會使前排風機通過控制偏航偏斜尾流，使后排風機繞開前排風機的尾流影響。但此時前排風機處于較大偏航角，葉片監測應用感知到不平衡載荷過大，就可以通過自適應控制開啟寬頻獨立變槳，把前排風機的載荷再次卸掉，起到整體協同的作用。

正是通過臺架試驗、風機設計引擎、EnOS™2.0承載的大數據把智能風機的“軟”傳感——數字化模型和硬傳感有機結合起來，構建風機與機群全面的健康感知力以后，這么多風機在一起的協同才有了基礎，同一臺風機里，部件的壽命協同也才有了基礎。


真正的智能化設備，其智能化功能應該與硬件配置弱耦合，因為只有這樣才能在時間維度上不斷升級功能的價值，在空間維度上不斷提高部署覆蓋的數量。未來智能風機的智能化功能與智能硬件將逐漸解耦，逐漸解決規模化風電資產價值提升的時空約束問題。比如，想要在幾千臺風機上部署新的健康感知功能，并希望隨著運行時間的累積，健康感知越來越準確、可感知的問題越來越豐富。若是通過加裝硬件傳感器來實現，就要對幾千臺風機進行改造，面臨技術上是否允許加裝、對整機安全的影響、實施成本、質量和運維負荷是否能承受等可部署挑戰，同時這也是感知功能升級時，又要再次面對和解決的挑戰。因此，單純依靠硬件傳感器實現智能化既不具備時間的拓展性也不具備空間的拓展性。

智能手機可以拍黑白照片，又可以拍彩色照片、拍視頻，并且隨著應用的升級，照片與視頻的質量持續提升，其功能的增加與升級建立在復用手機硬件的基礎上，而非重復添加與改造鏡頭。先進智能風機應當將智能感知與干預功能應用軟件化，最大程度的兼容已有風機平臺的硬件設施，以保證智能功能部署的高資產覆蓋度和可升級性。而新一代智能風機，在設計時就要最大程度優化智能硬件傳感器的配置、邊緣計算芯片能力等對智能應用部署的兼容性與未來升級空間。未來的智能風機應當像特斯拉汽車那樣，每年都可以通過升級軟件不斷提升性能與安全，不斷使客戶的風電資產價值保值、增值。

（上文為遠景能源副總裁兼首席技術官王曉宇博士9月7日在江蘇鹽城舉辦的2019中國新能源高峰論壇海上風電發展及產業鏈分論壇上的發言節選。）