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編輯按

工業(yè)設(shè)備上云是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)和應(yīng)用的重點(diǎn)、難點(diǎn)，也是切入點(diǎn)，意義十分重大。2018年7月工信部發(fā)布的《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)及推廣指南》，提出要“實(shí)施工業(yè)設(shè)備上云‘領(lǐng)跑者’計(jì)劃”，并明確了四類十大重點(diǎn)工業(yè)設(shè)備，即以煉鐵高爐、工業(yè)鍋爐、石化設(shè)備為代表的高能耗設(shè)備，以柴油發(fā)動機(jī)、大中型電機(jī)、大型空壓機(jī)為代表的高通用設(shè)備，以工程機(jī)械、數(shù)控機(jī)床為代表的高價值設(shè)備和以風(fēng)電、光伏為表的新能源設(shè)備。

三年來，工業(yè)設(shè)備上云取得了重大進(jìn)展，全國重點(diǎn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺連接的工業(yè)設(shè)備數(shù)量超過7300萬臺套，上云深度從狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷向預(yù)測預(yù)警、精準(zhǔn)運(yùn)維演進(jìn)。為幫助業(yè)界進(jìn)一步明確不同工業(yè)設(shè)備上云面臨的痛點(diǎn)問題、應(yīng)用場景、實(shí)施路徑和推廣前景，賽迪智庫信息化與軟件產(chǎn)業(yè)研究所工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究室在調(diào)研40余家企業(yè)的基礎(chǔ)上，編制形成了“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺+工業(yè)設(shè)備上云”系列研究報告。

文 | 賽迪智庫信軟所工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究室副主任宋穎昌

風(fēng)電設(shè)備面臨著風(fēng)電數(shù)據(jù)質(zhì)量不一、設(shè)備運(yùn)維成本高昂、風(fēng)場綜合管理空難等痛點(diǎn)問題。以金風(fēng)科技、遠(yuǎn)景智能等為代表的解決方案企業(yè)積極探索基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺推動風(fēng)電設(shè)備上云，并開展虛擬風(fēng)場設(shè)計(jì)、設(shè)備預(yù)測維護(hù)、風(fēng)場管理優(yōu)化等新型應(yīng)用服務(wù)，優(yōu)化風(fēng)電設(shè)備管理模式，提高發(fā)電效率。

痛點(diǎn)問題

風(fēng)電數(shù)據(jù)質(zhì)量不一

數(shù)據(jù)是風(fēng)電產(chǎn)業(yè)設(shè)計(jì)運(yùn)營的重要基礎(chǔ)。在風(fēng)場設(shè)計(jì)階段，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方式周期長、成本高、精度低，難以滿足精細(xì)化風(fēng)場設(shè)計(jì)需求，容易造成投資方損失。在實(shí)際運(yùn)營過程中，能源消費(fèi)端到生產(chǎn)端反向延伸的數(shù)據(jù)傳輸尚不成熟，電站計(jì)算生產(chǎn)、傳輸、損失電量的方式存在由人工統(tǒng)計(jì)、環(huán)境變化和設(shè)備自身問題等原因帶來的誤差，數(shù)據(jù)質(zhì)量層次不齊。受限于單機(jī)存儲和運(yùn)算能力等因素，部分高價值運(yùn)行數(shù)據(jù)也難以得到較好應(yīng)用。

設(shè)備運(yùn)維成本高昂

風(fēng)場所在地一般遠(yuǎn)離市區(qū)，環(huán)境條件比較艱苦，不適宜維護(hù)人員長期駐扎，維護(hù)成本相對較高。特別對于海上風(fēng)電來說，后期運(yùn)營維護(hù)費(fèi)用占到總成本的一半以上。此外，目前國內(nèi)風(fēng)電運(yùn)維仍然以傳統(tǒng)運(yùn)維方式為主，由于風(fēng)電行業(yè)前期跳躍式發(fā)展、參與方良莠不齊、缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)等原因，導(dǎo)致風(fēng)電機(jī)組在實(shí)際運(yùn)維中容易發(fā)生運(yùn)行不穩(wěn)、故障頻發(fā)等問題，提高了相關(guān)成本。

風(fēng)場綜合管理困難

一方面，由于系統(tǒng)規(guī)劃不足、風(fēng)預(yù)測精度低、電網(wǎng)不配套等原因，風(fēng)電產(chǎn)業(yè)自身限電棄風(fēng)壓力較大，風(fēng)場管理平均水平不高，亟需運(yùn)用新一代信息技術(shù)提升風(fēng)場綜合管理水平。另一方面，隨著國家能源局做出新能源電價調(diào)整的戰(zhàn)略決策，風(fēng)電和火電價格將逐步趨于一致，壓縮風(fēng)電利潤空間，倒逼風(fēng)電企業(yè)優(yōu)化現(xiàn)有管理方式，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提高風(fēng)場生產(chǎn)效能。

應(yīng)用場景

虛擬風(fēng)場設(shè)計(jì)

在測風(fēng)設(shè)備采集數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，基于云平臺能夠有效在云端匯總并利用前期歷史數(shù)據(jù)，通過建立相關(guān)算法模型降低風(fēng)場建設(shè)設(shè)計(jì)過程中的不確定性，利用線上操作提高設(shè)計(jì)精度，減短設(shè)計(jì)周期。一是線上模擬仿真。基于超算等平臺的計(jì)算能力與長期積累的歷史資源，開展宏微觀地理選址與場區(qū)的智能輔助設(shè)計(jì)，減少人工成本。二是風(fēng)場全生命周期設(shè)計(jì)。聚焦風(fēng)場特有的風(fēng)況特征、地形條件等，基于云平臺提供高精準(zhǔn)度與高精細(xì)度的風(fēng)資源解決方案，合理利用不同密度的風(fēng)力資源，實(shí)現(xiàn)風(fēng)場全生命周期降本增效。

例如，金風(fēng)科技打造風(fēng)資源評估云平臺“風(fēng)匠”，圍繞風(fēng)資源評估、度電成本測算、風(fēng)電場經(jīng)濟(jì)評價等環(huán)節(jié)提供智能化服務(wù)，將風(fēng)數(shù)據(jù)處理的時間從小時級縮短到分鐘級，為風(fēng)電場精益化投資提供有力支撐。

遠(yuǎn)景智能“格林”云平臺，圍繞風(fēng)電場全生命周期管理，建立風(fēng)電場數(shù)字孿生模型，利用人工智能技術(shù)，幫助開發(fā)商以投資回報率最優(yōu)為目標(biāo)開展風(fēng)場規(guī)劃、設(shè)計(jì)、運(yùn)營與后評估。提高風(fēng)場設(shè)計(jì)效率50%以上，并為風(fēng)電場進(jìn)一步降低成本8%，優(yōu)化設(shè)計(jì)電量3%。

設(shè)備預(yù)測維護(hù)

推動風(fēng)力發(fā)電機(jī)組等核心設(shè)備上云，有利于實(shí)現(xiàn)覆蓋風(fēng)電設(shè)備全生命周期的故障預(yù)測和主動維修，有效降低平準(zhǔn)化維護(hù)成本。一是智能化診斷。通過支持風(fēng)機(jī)箱變、消防、CMS、場控、運(yùn)行等系統(tǒng)數(shù)據(jù)的一體化采集，不斷迭代的工單知識庫和故障模型，輔助實(shí)現(xiàn)快速定位。二是預(yù)測性維護(hù)。基于設(shè)備上云建立“預(yù)警-推送-檢修-反饋-優(yōu)化”的處理閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)預(yù)防性精益運(yùn)維。三是輔助式維修。基于備件倉儲數(shù)據(jù)庫、設(shè)備維護(hù)知識庫與解決方案檢索庫為維修人員安排運(yùn)維任務(wù)調(diào)度、推送指導(dǎo)方案，提升維護(hù)人員故障消缺能力。

例如，中國海裝結(jié)合風(fēng)功率預(yù)測以及潮汐、浪高等氣象信息，采用美團(tuán)派單式人工智能算法進(jìn)行大型海上風(fēng)場運(yùn)維任務(wù)優(yōu)化排程，優(yōu)化運(yùn)維路線、節(jié)約運(yùn)維費(fèi)用、降低維護(hù)期間的風(fēng)功率損失，使運(yùn)維綜合成本降低約20%。

遠(yuǎn)景智能通過EnOS?智能物聯(lián)平臺實(shí)時監(jiān)控風(fēng)機(jī)運(yùn)行情況，建立風(fēng)機(jī)疲勞損傷和壽命估計(jì)模型，實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)全生命周期控制策略的優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)和超越設(shè)計(jì)發(fā)電量，延長風(fēng)機(jī)使用壽命，降低風(fēng)電度電成本。

風(fēng)場管理優(yōu)化

推動變電器、輸電線等風(fēng)場設(shè)備上云，有利于企業(yè)依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建立場級運(yùn)行管理模型，有利于精確預(yù)測發(fā)電區(qū)間，優(yōu)化電網(wǎng)功率負(fù)荷，探索分布式能源管理，提升風(fēng)場管理水平。一是能效優(yōu)化。依托Scada生產(chǎn)數(shù)據(jù)、機(jī)組震動數(shù)據(jù)、升壓站數(shù)據(jù)、場站氣象數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)采集，形成實(shí)時及歷史等多維度分析報表，助力提升運(yùn)維水平。二是集成管理。通過設(shè)備上云建立運(yùn)營服務(wù)中心，開發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、程序版本管理、應(yīng)用及資源監(jiān)控等精益化運(yùn)維輔助管理工具，提高風(fēng)場管理水平，輔助功率調(diào)度、功率預(yù)測、集控等應(yīng)用需求，支撐風(fēng)電規(guī)?；l(fā)展。三是協(xié)調(diào)供電。通過上云提升發(fā)電量測算精準(zhǔn)度，統(tǒng)籌構(gòu)建跨區(qū)域儲能、發(fā)電和運(yùn)電方案，支撐智能電網(wǎng)建設(shè)，提升風(fēng)電并網(wǎng)消納能力。

例如，金風(fēng)科技運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)提升風(fēng)場管理綜合效益，已接入國內(nèi)外機(jī)組2.8萬臺，涉及監(jiān)控容量40GW，平均使發(fā)電量提升2～5%，故障平均間隔時間提升20～30%。大唐集團(tuán)基于新能源生產(chǎn)運(yùn)營大數(shù)據(jù)平臺提高場站管控水平，每年降低新能源場站設(shè)備運(yùn)維費(fèi)用30%。

遠(yuǎn)景智能“孔明”功率預(yù)測系統(tǒng)，融合機(jī)理模型與機(jī)器學(xué)習(xí)模型，內(nèi)置30+算法提供各種置信區(qū)間分布的概率預(yù)測，并基于歷史表現(xiàn)自動推薦最優(yōu)預(yù)測，幫助發(fā)電企業(yè)功率預(yù)測精度提升5%，考核降低30%。

推廣前景

經(jīng)過近30多年的發(fā)展，風(fēng)電作為一種綠色能源，已成為世界各國推動綠色低碳轉(zhuǎn)型的重要方向。截至2020年底，我國風(fēng)電累計(jì)裝機(jī)容量已達(dá)2.81億千瓦，規(guī)模居世界首位。風(fēng)電發(fā)電量4665億千瓦時，同比增長約15%。預(yù)計(jì)未來風(fēng)電機(jī)組壽命將突破目前的20年時限，在更長的運(yùn)行生命周期內(nèi)實(shí)現(xiàn)發(fā)電效率優(yōu)化、持續(xù)降低度電成本。按照現(xiàn)有設(shè)備上云效率估計(jì)，如果全國一半的風(fēng)電設(shè)備實(shí)現(xiàn)全流程上云，每年有望降低發(fā)電成本超過130億元。

編輯：王改靜

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