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雙碳目標下，可再生能源裝機快速增長、以及能源電力行業(yè)降本增效的需求，使得數字化和智能化成為行業(yè)發(fā)展的必然趨勢。當前，以“云、大、物、AI”為主要技術手段的數字化方案已經滲透至風電發(fā)展的各個領域。

行業(yè)凸顯出以智能監(jiān)測、集中管控、預防性維護為目標的運維需求，但在北京天澤智云科技有限公司首席運營官謝炯看來，搭建真正意義上的智能化風電運維體系，實現以上需求還遠遠不夠。

北京天澤智云科技有限公司首席運營官謝炯

“不可否認，預測性維護確實是人工智能的主賽道，但天澤智能更關心的是如何將風電運維這項工作形成閉環(huán)�！敝x炯指出，如果說預防維護的表現形式是給出預警，那么如何將這些預警在智能運維管理系統(tǒng)的編排下，使團隊、時間、物資以優(yōu)的組合去完成工作，這才算形成了閉環(huán)。

“這是一個典型的在N多約束條件下進行全局尋優(yōu)的問題，這樣才能真正實現大數據及人工智能在風電運維中的價值體現�！敝x炯對北極星風力發(fā)電網說，而這也是天澤智能在風電領域發(fā)力的重點。

無憂風電解決方案助風場提前28天發(fā)現齒輪箱故障

平價時代，降低運維成本是風電企業(yè)始終如一的發(fā)展驅動。數字顯示，在風電行業(yè)中，76%的企業(yè)需要降低非計劃性年運維成本，60%的企業(yè)表示需要降低大部件維修及備件運維成本。這一點在海上風電更加突出，海上風機0&M成本占全生命周期的28%，尤其是面臨2022年的平價發(fā)展，海上風電運維降本已經迫在眉睫。

謝炯認為，數字化技術是提升風電運維效率的重要抓手，但其應用的關鍵在于，如何構建大數據在整個運維體系中的基礎底座與使用方式。

“大數據技術本質上是一個黑盒，僅僅對可能出現的問題提出預警是不夠的，用戶需要的是技術的可解釋性，以及解決問題的方法。”謝炯指出，也就是說，如何分析數據、構建模型，并以此來指引業(yè)務，才是大數據在風電運維應用的關鍵。

作為美國智能維護系統(tǒng)（IMS）中心技術孵化企業(yè)，天澤智云擁有強大的工業(yè)人工智能技術與平臺能力，其工業(yè)人工智能平臺涵蓋“邊緣計算與數據處理”、“工業(yè)大數據服務”、“算法開發(fā)與模型資產管理”三大模塊。依托自身在工業(yè)領域的數據服務與分析的能力，天澤智云將以上優(yōu)勢延伸至風電行業(yè)，形成了基于工業(yè)人工智能平臺架構的智能風電解決方案體系——無憂風電解決方案WindInsight?。

無憂風電解決方案WindInsight?可以說是天澤智云風電運維解決方案的總體框架，該方案以工業(yè)人工智能平臺為依托，衍生出 “核心部件故障預測與健康管理WindProphet” 、“風電數字孿生平臺”兩大風電運維模塊。在一個基礎平臺和兩大模塊的支撐下，天澤智云再進一步，開發(fā)出具備智能運維排程、智能備品備件管理能力的“智能運維管理系統(tǒng)OMS”，形成了從關鍵部件的數據采集到故障預警，再到故障消缺的全流程管控，形成風電運維閉環(huán)。

目前，無憂風電解決方案已經在多個風場落地應用，在某風場進行部署和測試的數據顯示，該風場實現了降低風機非計劃停機時間10%、提前28天發(fā)現齒輪箱故障，以及降低風機運維成本5%的良好效果。

值得一提的是，天澤智云“核心部件故障預測與健康管理WindProphet”方案提供包括葉片、傳動鏈、電氣控制系統(tǒng)、塔基等核心部件的監(jiān)測管理，上述風電場也是在此方案的應用上實現了對齒輪箱的實時監(jiān)測、預警和診斷。而且在預測過程中，系統(tǒng)可以給出部件故障的可量化的預警等級，以此助力企業(yè)實時監(jiān)控風機關鍵部件的健康狀態(tài)。

數字孿生落地風電運維領域

在天澤智云智能風電運維體系中，數字孿生平臺是另外一個拳頭產品。

當前，數字孿生在風電行業(yè)是一個熱詞，但業(yè)內關注較多的是數字孿生技術在設計研發(fā)端的應用，如何在運維端落地數字孿生技術，是行業(yè)更加關注的課題。目前，天澤智云已將數字孿生技術從設計端延伸至運營端，所依托的還是工業(yè)人工智能平臺這個強大的基座。

“可以說，傳統(tǒng)風機運行數據的可視化展示，只是數字孿生功能實現的一部分。借助感知、計算、人工智能等多種技術以及海量數據模型，我們可通過工業(yè)人工智能平臺快速、批量化地構建風機數字孿生體，實現模型管理、應用配置等功能，并對孿生體進行集中管控、追蹤和評估�！敝x炯指出，這樣才能真正實現隱形問題顯性化、故障檢測實時化、故障預測精準化，對大型風電場的智能化管理起到關鍵作用。

在數字孿生世界中建立物理世界的風機映射，且可以設定不同的環(huán)境數據對風機運行狀況進行擴展和模擬，這相當于賦予了數字孿生體時間軸的能力，不僅能做到對風機狀態(tài)的同步感知，還可以實現對歷史狀態(tài)的回溯，以及對未來的預測研判，完成單機智慧向群體優(yōu)進化。

“這才是數字孿生技術在風電行業(yè)的落地應用，以及其為風電運維業(yè)務帶來的真正價值體現�！倍�且，從管理維度來看，數字孿生技術還可以幫助集團企業(yè)部署從集團端到場端的多級管控平臺，從而提升集團層面的綜合運營管理能力。

一個典型的案例是，某大型風電集團在已有大數據平臺的基礎上搭建了風電數字孿生平臺系統(tǒng)，系統(tǒng)包含模型與機型管理、孿生體模板構建、數字孿生體運行服務及數字孿生體智能應用配置等功能，通過不斷沉淀模型和能力，圍繞設備的狀態(tài)同步、回溯、預警和預測建設風機孿生體智能應用。不但降低了數字孿生技術應用的成本，軟件部署費用降低50%以上，也顯著減少了風機意外停機和故障損失，提高運維效率，降低了運維成本。

在雙碳目標下，風電行業(yè)機遇與挑戰(zhàn)并存。平價時代風電對度電成本的苛刻要求，以及行業(yè)對新技術的采納、驗證及大規(guī)模推廣都需要一定的節(jié)奏和周期，這是天澤智云當前面臨的切實挑戰(zhàn)。未來天澤智云也將進一步對接行業(yè)需求，基于工業(yè)人工智能平臺的開放性和擴展性優(yōu)勢，建立更多風電運維垂直體系，打破數據孤島，助力風電智能運維步入一個全新的時代。