【邹学 国电电力宁夏新能源开发有限公司副总经理】2022智慧电厂论坛(第一期)文字实录

   

 主持人:各位来宾,大家下午好,我是今天下午的主持人,很荣幸受主办方的邀请主持今天下午的论坛。
    新能源在我们国家构建新型电力系统里面发挥的作用是越来越大,跟传统的发电企业相比,新能源在生产、运维和管理模式上,跟传统的还是有很大的区别,如何用数字化、智慧化的手段提升整个新能源的生产运营效率,现在也是有很多的企业,做了非常好的实践。主办方邀请部分的优秀企业来做今天下午的分享。
    国电电力宁夏新能源发电有限公司副总经理邹学作基于大数据分析的智能预警应用的主题发言,大家掌声欢迎。感谢张总的精彩分享。国家能源集团在运风电机组数万台,未来规划建设规模还将成倍增长,区域集中监控不断增多,机组容量也将不断增大。集团开展了运机组的智能经济运行模式,推动“远程无人值班、现场少人值守”管控升级。下面有请国电电力宁夏新能源开发有限公司副总经理邹学作“基于大数据分析的风电智能预警应用”的主题发言,大家掌声欢迎。
       


    邹学:非常感谢主办方给我这么一个机会和平台,跟大家一块交流智能电站的数字化建设相关的一些经验。今天下午我跟大家一块分享一下我们宁夏新能源在数字化道路上的一些经验,跟大家一块分享。
     昨天,各个单位做了一个非常好的发言,火电、水电、其他的燃机在数字化方面做了大量的工作,也有非常好的成功经验。新能源这一块这几年是一个趋势,大势所趋,需要我们做大量的工作,宁夏新能源做了一个尝试。
    下面简单跟大家分享一下,不妥之处请大家批评指正。
    我叫邹学,来自宁夏新能源管,主管生产和智慧化建设。宁夏新能源从2013年开始做数字化建设的工作,经历三个历程。监视、控制、到现在的智能控制这一块,我们做得比较早,经历很多的艰辛探索,在这个过程中积累一部分的经验,风电这一块大家可能比较清楚,比较分散,距离比较远,工厂的员工生产生活比较枯燥单一,每天还要上夜班,还有风机消缺维护,这些都是一个痛点问题,其实我们最简单的,我新能源的员工,风级消缺的工作幅度很大,从事新能源的同志很辛苦,痛点非常多,每天去消缺,不论有多么小的缺陷需要两个工作人员,一辆车,最少需要停半天的时间,还有停电的损失需要准备,准备工器具,登高一系列的问题。围绕重点问题跟大家做分享。
    重点围绕大数据这块,当然也做了其他的尝试,边缘计算、人工智能这方面做了计算。今天跟大家汇报四个内容:
    一、行业现状
    宁夏新能源装机78.4万,总共407台风机,有327台光伏逆变器,从2018年开始作为国家能源集团首批试点单位开展数字化建设。
    行业里很多痛点,早的时候风机运行这一块,经济运行不精准,每个风机损失多少电不准确,另外检修模式不适应,每一台风机得要定期紧螺丝,加油,做一些维护,这些维护工作是否需要定期去做,有没有可能需要状态去做,这些需要我们做一个尝试,火电机组三年一小修,五年一大修,定期去轮换。风电机组每年也有一个检修,但是这个检修是定时定点,内容有很多的重复,还有很多欠修,欠修问题非常突出。另外安全管控不到位,风场那么偏,安全部门是损公司,每个高风险作业,现在当然有手段,随着技术的建设,加一些远程的监控设备,前几年,当容量特别大的时候,安全部门的人员是没法实现每一个点都顾及到,安全管控不到位,这是早些年的痛点问题。
    围绕痛点问题,新能源主要围绕四个方向去做:一个集中管控,经济运行;一个是智慧化的检修;一个是安全的管控;一个是智能的管理。大家围绕这四个分享去做,集中监控和经济运行这一块占了一个大头,主要是指标的监控、分析。另外值班这一块,目前宁夏新能源这一块所有的场站夜班都不用值,全部放到集控中心,而且集控中心这一块已经实现机器值班。监盘这块,上午,火电的好几个单位都是机器值班,我们宁夏新能源在去年就已经实现了机器值班,我们第一个风厂经过三个月连续的不用人干预的运行,机器值班,99台风机,不用人干预,任何操作都不用人去管,安全无事故,我们现在所有的风厂都已经机器值班,在集控中心也机器值班,机器值班通过前面的计算,分析处理,给出一个结果,风机需要启,还是需要停,还是复位,把报告自动生成推送给检修工,生成一个工单,对员工的检修业绩进行一个考核都是自动完成的。
    三个历程:早期只是监视,把数据传上来,到第二个阶段可以进行控制,控制也是单一,单台风机在集控中心进行操作,或者整条线路的操作。第三个阶段是智能控制,在集控中心不需要人去干预的这种控制,而且实现大数据的分析。在前几年没有大数据的平台,做大量的计算,需要费时费力的。
    第一代大家很辛苦,就是电力监控,数据都上来,而且数据不全,只是一些风机的数据,升压站的数据,第二代可以控,升压站控不了,一般大家不控,风机这一块也是简单的启停。到第三代以后完全不用人干预,完全机器值班,集控中心的值班员非常轻松,晚上可以稍微轻松一些,做一点其他的事情。下一代估计更智能,需要同行业的人共同努力,把监控这一块向着无人值班的目标去努力。
    新能源一些痛点问题,风机这一块维修成本比较高,大家很辛苦,风机大部件一旦损坏,标车的起步价30万,主轴的轴承,叶片、发电机齿轮箱,偏航系统,一旦坏维修成本非常高,就需要早发现早处理,及时的准备备件。另外新能源的分布管理,原来报数很困难,尤其公司的领导们,需要现场报数,估计三四天报不上来。非常麻烦。
    差异性很大,各总机组不一样,直驱,双馈的,大的小的,海上的,陆上的,山上的,草原的,海边的,高寒地区,不一样,特性不一样,管理模式不一样,各个公司的管理方式不一样,用人体系不一样。
    人员这一块,风场的人员参差不齐,能够深风机消缺的人员每个风场数得过来,没有几个,真正能够独立完成风机消缺的人员非常少。
    运行的成本比较高,风机留那么多人,放那个地方,还要发补贴,运维成本比较高。运维人员的工作服一个很贵,一个要求比较高,同时特别的费。工器具要求比较高,倒班回不了家,家里孩子、老人照顾不了,经常闹离婚也挺多,新能源这些工作人员生活的质量不是很高,需要通过智能化的手段解决一部分问题,完全解决不了,但是可以解决一部分问题,目前不用上夜班可以做到,智能化高效检修维护这一块也是我们需要做的一个课题。
    从分散到集约化的转换,提高自动化程度和自动化功能,把风电的推点问题和损失降下来,做新能源的各位领导很清楚,风电领域等待的浪费非常多,等风、等备件、等车、等人、等工作票一系列的等待,一个票开出去至少两个小时,另外在过程中修很多,少拿一样工具活干不了,从风机箱下来,重新下来拿一个工具。对新能源的员工礼说是非常痛苦的一件事。
    二、技术路线
    技术路线不详细介绍,昨天和今天上午各个公司在这个方面说得比较多,主要一个路径云计算、大数据、智能化的手段。宁夏新能源基本上是这样,只是做了一些平台,跟其他公司可能稍微有一些区别。这里面有几个最核心的算法,下午给大家重点介绍算法的问题,前面跳过不讲。
    算法很多种,昨天阿里的专家介绍,算法很多,有大有小,有准确的、有不准确的。不太一样。传统的算法也有很多。
    三、实施路径
    建一个私有云,目标按照一个自分析、自趋优、自诊断、自恢复、自学习、自提升的目标去做,内部有很多的系统。
    主要三大板块:
    一个智能发电控制系统,无人监盘的这个。
    二是安全管控这一块,昨天和今天上午介绍很多,无外乎一些智能传感器,智能安全帽,智能手环,摄像头,边缘计算一些东西。
    三是综合指标分析这一块比较传统的。
    重点讲一下智能控制和算法。
    主要有三个,做到算和控,最基本的条件要格式化、标准化数据采集。最关键的一步,所有的点全部传上来,必须按照统一的格式,都是通用的做法,每个公司可能不一样,每个站点的名称,每个风机的名称,每个部件的名称做到统一,不能重复,如果重复到数据库计算可能会出现重复点。
    采集这一块要严格的分层,不能层级太多。统一的标准:统一的编码规则,统一的通讯规约,统一的时许和统一层级。统一的规范。宁夏新能源作为试点单位来说整个集团的规范从宁夏新能源出去的,整个智能发电系统的企业规范。
    统一的平台,统一平台有非常大的好处,云平台以及系统,数据湖,数据池这些东西,需要统一的网络,所有的场站,一个是控制层面是电子专线,通过电子专线接下来的,另外办公信息网和视频监控都是运营商的专用通道,是两条线互冗余的。
    统一的软件,开发平台都是统一的。
    统一的硬件,集团公司统一采购。
    软件这一块很多种,基本上国产化,开发平台、算法平台都是统一的。这样特别容易便于管理,如果很多个三级公司在做,二级公司到集团公司,将来调度数据的时候,如果不是统一的平台去调度这些数据,是非常困难的,数据只有流动才会有价值。这是大家的共识。数据不流动就不会产生价值,想让数据流动,统一的平台非常重要,我们集团公司现在也在做一省一区域集控,大家都采用同样的模式去做。将来便于推广应用,最核心便于推广应用。试点完了以后要在整个层面推广,我们有一个统一的标准。各做各的,将来非常被动。
    智能控制这一块,火电介绍比较多,新能源这一块其实也很简单,我们在一区布了一套大布局,布了两套,在一区和三区各布了一套大数据系统,经过计算把结果进行分析和控制,这里面对407台风机做了一个实时分析,之后进行操作。主要筛出来有问题把它列到问题区,可以启动的我们列到推荐区,有问题的我们进行标注、警告、挂牌,另外在控制过程中进行校验,风机能不能起,什么时候起,能不能复位都是要进行校验的,特别是复位的时候,停都不存在问题,复位的时候需要严格的校验,这个风机能否复位,里面需要有逻辑计算,通过SCADA报警和数据的分析,决定风级需要停机,还是需要复位再启,间隔多长时间复位,一天能够复位几次都是由机器控制,不需要人去管理。每个复位操作,每个机器每一步操作都会生成一条记录,可追溯。
    实现机器的启停,在机器启停里面布了两套虚拟机器人,我们的机器人跟火电不太一样,我们布在后台一个虚拟机器人,虚拟机器人负责两个工作,一个控制区给值班员提供一些协助服务,包括线路跳闸之后,告诉你这个线路什么原因跳,下一步应该怎么处理。报警很轻松,语音报警提示以及操作,由虚拟机器人来完成。
    手动这一块需要人员干预,觉得可能有问题,就可以切到手动方式。这是一个智能监盘,采用智能监盘以后,值班员值夜班非常轻松,就不需要追踪他的劳动纪律,复位率比以前及时多,原来风机一旦故障以后,停了,有一些复位就判断不清楚,该复位还是不该复位,或者需要等待一下复位,复位率得到提高,另外状态转换,有的时候需要风电的状态转换,比如风机停,风机没有风的时候,需要把它切换到维护状态,风机维护状态下有一个最大的好处很清楚,风机维护的时候,它的偏向系统是停止,它的冷却系统停止、加热系统是停止,这样的话风级自耗电大幅度的下降,常用电率会下来,根据风的情况自动切换到维护状态,是要计算15分钟的分功率预测,两点联线,取正切值,如果大于零,说明未来有风,小于零,说明未来没风,可以停下来。
    综合厂用电率下降。夏天的情况在2个千瓦,冬季在20千瓦。自耗电非常高,在小风的时候,偏好磨损,有些风机在不断的堆风,偏好磨损,无效的生产是比较浪费的。在这几个方面有很大的改善。
    有几个内容:一个算法里面有很多的内容。简单的逻辑计算。一个数学计算。一个是数据挖掘,采用大数据的计算方法,融合在一块,神经网络,方程的算法。另外查表算法,这里面很多,后面会举例子。这里面很重要的一点就是我们风机的维护工程师跟我们的软件开发算法工程师,一定是深度去融合,如果两个工作做不好,这个工作就做不了,业务工程师和算法工程师一定深度去做,不论火电还是其他的新能源,如果要做智能发电这一块,没有业务专家,以及软件专家,这两个工作是无法做的。
    传统就不介绍,传统、曲线、报表、图表这些都很传统。
    算法的工具,对机理算法专门开发一个工具,这个工具可以定义,业务工程师可以通过工具任意的组合,把我们的采上来的所有特点任意组合,组成一个新的算法,部署到系统里面去,工具可以嵌入到实时库,也可以嵌入到大数据系统,可以定制去开发。风机里面所有传上来的点都可以进行自由组合。
    (图示)这是算法,大概有90多种,还在继续的补充完善和优化。
    特征工程这一块用的比较多,尤其前端用到特征工程,神经网络,这个办法取一些数和结果。主要是公司的矩阵,输入量,把需要的输入量输入到公司矩阵中,进行神经网络计算,把有问题筛出来,输入到后面,再进行其他计算。
    机器学习的算法,通过算法模型做的,专门布了一个算法模型的平台,通过这个平台可以通过拖拽组合做一个更复杂的深度学习模型。
    把这些计算出来的结果需要把它保存下来,需要保存样本库里面,我们做了一个样本库,也是我们独创,样本库可以干什么?一个数字孪生,故障仿真的回送,这些都可以做,把正的样本,风机最好的样本,风机在额定工矿下运行最好的状态可以保存下来。
    某些部件的故障,个别部件的故障负样本也保存下来,我们做检修的评价和事后分析。另外,计算出来的结果需要做一些处理,一个及时的弹框报警,另外状态矩阵显示出来,值班员能够看到,声光的提醒,另外生成一个记录列表。
    还有一步,计算出来的结果形成一个健康报告,自动生成一个健康报告,健康报告里面有各项指标,跟人体的体检报告类似,各项指标,报告里会给维护人员提供相关的信息,告诉你什么时候修,把功率侧加进去,大概维修时间以及时长,维修的方案需要用到什么样的作业包都会自动的推荐,会附带一个工单,需要的备件,这些都会反馈回来。
    健康报告也是我们特有的,火电厂也有这个,自动生成,不需要人去干预。
    报告生成完以后,还有一步工作需要做,厂商的报警需要人工去确认,要给它做一个标注,如果现场确认,可以标注再返回来。
    关联相关的一些工作票、健康报告、工单,自动生成一条缺陷单。省得我们风场检修人员填很多记录,填工作票,如果自动计算出来的结果,告诉你这个有缺陷,需要你在什么时候修,它会自动生成一张工作票,这个工作票的内容有80%的工作不需要人工做了,我们开票的时间大大缩短,而且可以推送到终端上,手持终端也可以推送过去。
    分享一下案例:这是液压站,通过神经网络计算出来的深度学习模型,风机里面的液压站负责偏航的刹车和高速路刹车,液压站每天启动,不停补压,保证压力正常,保证风机安全的停机,这个设备跟跟我们火电厂的主气门,调门这些旁路的液压站类似,它有一个液压油泵,每天不停去补,判断它的好坏,取一些关键的特征参数,液压站如果启动的次数很频繁,就可能有问题,就会不断去记录它的压力,记录启停次数,记录启停的间隔时间,就可以通过学习模型找出来故障,让检修人员有针对性的处理,一年下来维修的成本可以大大的节约,不用去等,出来以后可以排上队,该买的部件提前买好,等之后坏了以后再去修成本非常高。当然更多是机理模型。
    这是轴承温度类,用到神经网络和机理模型,齿轮箱有很多温度测点,输入神经网络以后,他输出一个结果,最典型对齿轮箱的轴温以及齿轮箱的冷却器,齿轮箱的冷却器里面有一个温控阀,没有信号,需要判断它的好坏,靠模型检测端差,如果小于,冷却效率不好,还有轴承的算法,通过这个模型发现大量的齿轮箱高速轴喷有嘴堵塞,滤芯失效,温控阀时下,冷却器赃物,这个模型都可以判断出来。
    联轴器打滑,大家很清楚,风机会的联轴器有很多的,主轴上有,还有边挂器还带打滑,那么联轴器打滑带来的结果解决我们的PRC的计算错误,导致一些故障停机,那么不应该有的故障停机,我们通过计算可以把它找出来。
    主轴这一块,主轴就是温度模型去做。
    分享一下,算电网这一块,很多风场都有机电线路,箱变和变压器,这些系统故障怎么找怎么判断怎么定位,通过算法可以做,通过电信号,传输采集的精度一秒,对电信号来说一秒钟的精度是不够的,通过模型采用有效值,可以实现对机电线路接头不良的,电路保险松动的,电脑头放电的,甚至说因为五大雾天气这条机电线路在放电都可以找出来,通过电压的模型,对所有的风场进行筛选发现很多问题。首先箱变的风接头在调试的时候出厂没有放到正确的档位去,另外变频器内部电压采集模块,电笔有问题的,还有变频器里面滤波电容有失效的,箱变的断路器出头接触不良,杆上一些断线的,都可以快速定位,通过这个算法,算它的三项电路不平衡,算它的三项电压不平衡,算它的电压高低波动,这个地方加了一个表,可能24小时不停监控,有可能不停抓不到瞬间,但是我连续抓,我总有抓到他的时候,我一个模型抓不到,我多个模型组合抓,我总能抓到故障,对故障判断非常有帮助。有时候线路一故障以后,马上跑,首先把线剪成两段,到处找,现在有了这个以后,我直接定位在风机上,就在这个位置查就OK了,所以大大缩短故障排查的时间,不用马上两头跑。这个电压模型来说是非常简单的模型,但是它非常有效。不是我们说非要做非常高大上,非常复杂的模型才可以解决这个问题,有些模型很简单就可以解决。大数据不要把它要非常百分之百的精准,可能也做不到,但是可以捕捉到大概率事件,对我们就非常有帮助了。
    整个费用这一块用了两年多,间接和直接,数据不介绍,曾经发现过一台风机,有一校验的安装错了5度,大数据一直报振动,查了一个多月没有找到。后来把叶片打磨开以后,发现叶片标记错了5度。重新校正以后问题就解决了。
    关于振动的问题大家想象比较复杂,还有其他的解决方案,比如叶片上装传感器,风机自身就有一个传感器,是加速度传感器,可以检测X轴和Y轴方向一定量的加速度,这个传感器是可以用,在风机气动部分振动上有效的,不用单独的去装,把这个主要区别开就可以,但是灵敏性比较差,不像专业的传感器那个精度高。但是这个可以解决一部分问题。很简单,不需要投资太大,在传统链路上加大量的传感器造价比较高,风机地动的问题跟大家分享,主要利用原有的加速度传感器,可以判断风机的偏航过程中的振动,风机气动不平衡导致的振动,振动可以检测,需要把时许分开,风机振动出现的时段什么时候,在风机运行中,还是偏航中,还是启动中,把它识别出以后把它找出来,不需要加高精度的传感器,当时考虑如果有高精度传感器效果更好。
    曾经发现一个风场由于天气的原因,偏航刹车盘那个地方有碳粉,一潮湿度一大,就会板结,就会粘到刹车盘,风机在偏航过程中就会引起振动,我们系统把它检测出来,后来找不到原因,老是检测原因风机在偏航过程中老是振动,尤其碳粉的堆积,吸到刹车卡钳里面,导致松开卡钳的时候延迟,我在偏航过程中卡钳打不开,不能完全打开,导致一些振动问题。
    系统运行以后,风机的故障率,故障的次数,比前一年下了900多台次。设备平均无故障时间延长135小时,车辆行驶公里数也是下降的,工作票的张数也是下降,整合综合效率厂用电率也是下降,安全环保也轻松,这是获得的程度。
    另外在过程中产生的产权和独创的东西,一个新能源领域整体评价,两位院士给的评价是国际领先,另外算法在这个领域上做了一些,其他没有的。平衡分析法,集团公司做的,“三率”管理,指标体系也做了。大家各有特色。可以实现用机器来控制千台、万台风机的可能性,基本上在我们那里试点已经没有问题。
    点检定修模式的转变,现在运行人员全部转为点检,风场基本上没有运行人员。
    数字孪生建模这一块,实现了物理同步,因为有了样本库以后,数字孪生更容易实现,包括仿真,后来正在建仿真系统,可以跟数字孪生这一块可以实现对接。
    平台部署这一块,也是都是采用国产化的系统,国产化的软硬件,华为的硬件,国产化的软件,实时数据库国产化。网络这一块给集团奠定标准化的基础。
    少人值守,无人值班在我们那里已经实现。原来的定点定修现在改为状态检修。把每个风机的缺陷自动生成一个报告,到了定点的时候自动推给检修工,整个系统全部过一遍,现在有一个13年的老风场,运行非常稳定,就是用这个方法。
    忙黄山(音)风场已经有13年的老风场,运行一直很稳定。另外人机交互的技术,虚拟机,虚拟机器人在我们这里,虚拟机器人可以自动识别,识别语音,图像识别,值班员通过语音给系统发指令,是可以,只要图像识别完以后没有问题,是我的值班员声音去控制每一台风机,通过语音控制,不用键盘,自动就可以。
    这是今天分享的内容,不当之处请大家批评指正,谢谢!

 

     

注:文字实录未经专家整理核实,仅作参考使用,具体解释权归本次会议主办方所有。

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