【文字实录】平行分论坛3 新能源智慧化——2023年智慧电厂论坛
主持人：尊敬的各位领导、各位嘉宾，大家下午好！
我是来自中节能风力发电股份有限公司的潘文彪，我们单位是风电的业主单位，现在装机是550万千瓦，我们只做风电，光伏是在我们另外一家兄弟公司中节能太阳能公司，我们是中国节能环保集团的一家二级公司，我自己主要从事风电数据资产管理、数据分析和挖掘、数据化平台、开发等方向工作，很高兴能够成为2023年智慧电厂论坛平行分论坛-新能源智慧化专场的主持人。
今天下午我们有九个分享内容，都是围绕风电、光伏专题报告，内容非常聚焦，也祝大家在今天下午的交流中都能有所收获。
接下来由我抛砖引玉，先给大家分享一下我们节能风电在数字化方面的探索和实践。
我分享的题目叫《风电运营企业的数字化转型实践》，今天要分享的分成三部分内容，一是我们在风电资产运营遇到的机遇和挑战，二是我们的方法和实践，三是我们正在做的工作探索和展望。
首先是机遇和挑战。
在双碳目标提出之后各个机构都对碳中和路径做了思考，有两个方向是非常明确的，就是产业电气化和能源清理化，在国电能源署在2021年给出的中国能源领域的碳中和它给了几个预测，这几个预测我觉得有一定参考价值，一是它预测2060年中国发电量将较2020年增加130%；二是新能源发电占比占整个发电量，由2020年25%提高到2030年40%，再到2060年80%；三是说支撑这样的电量占比对新能源装机提出了很高要求，要求我们在未来30年内光伏每年增长220GW，风电每年增长57GW。
拿风电举例子，每年增长57GW是什么概念呢？我们看2009年到2020年风电并网装机容量的增长，只有20年是72GW，超过了57GW，21年是47GW，22年37GW，也就是说过去3年高速风电装机增长态势未来可能还会持续30年，这对我们是极大地机遇，我们风电资产运营蛋糕会越来越大；同时，社会化用电量也在不断增长，经济社会在回升，社会化电量近年还会进一步增长，随着社会化电量增长伴随而来的就是我们市场化交易电量也在增长，从2017年25.66%到2022年已经达到了60.8%，这就是伴随机遇而来的挑战。
总结下来，我们觉得风电运营对我们来说面临两大挑战：一是风电装机规模的快速扩张，我们公司装机500万千瓦有1千名员工，当我们装机到1千万千瓦的时候我们要有2千名员工，2千万千瓦装机要有4千名员工，这显然和我们国家的人口结构是相矛盾；二是我们风电厂地处偏僻，我们想招本科生很困难，未来我们装机规模增长上去后，我们想招有能力、有经验的厂长、班长、值长在哪里找呢？
面对这个问题，行业已经给出了比较明确的路径，一是我们要做集中监控，把厂站运行能源减下来；二是我们做集中检修，把厂站检修人员减下来；三是我们力争做到场站无人化，把场站的所有人都放在区域去做集中管控，这是第一大挑战。
第二大挑战对于我们来说就是电力交易市场的发展，过去电价敞亮的时代，我们发多少电以为我们有多少收益，电量和收益呈正相关，现在电价高度不确定，就颠覆了我们过去的收益逻辑，在我们整个收益后面乘上了一个系数，这就意味着我们未来几年的新能源投资，不止是未来几年，新能源投资不必然有利润，能不能有利润和利润多少，很大程度上取决于我们运营水平的高低了，考验我们运营策略是不是优化、再优化。
举个例子，我们经常在小风电给风电厂做地建检维护，因为小风电做地检对我们电量影响最小，对我们收益影响最小，电力交易上来之后，小风电往往是收益最高的时候。我们是不是还要在小风电做地检，如果不在小风电做地检，我们在什么时候做地检，这个问题很难给出答案，需要我们完整科学的管理闭环技术。过去对数字化的要求，我们过去也提数字化，2020年以前数字化水平高与低对我们收益影响就5%，现在能达到20%，未来电力交易市场发展的市场化程度越来越高，这个影响会朝着百分之百，能增长百分之多少？这是一个问号。
面对这两大挑战行业给出答案，就是数字化转型，但这个答案太宽泛了，我们讲讲我们是怎么做的，我们觉得要做数字化转型大概分成这么几个步骤：
一是先梳理好我们自己的业务逻辑。
这个公式是度电成本的，分子是建设成本加上运维成本限制加上残值限制，分母是发电量的限制；建设成本限制跟我们运营期来讲是不受运营人员控制的，所以我们随着行业发展很可能下降，或者有朝一日会上升，这是我们无法避免的。运营成本限制和发电量限制很大程度要考虑我们的水平。我们得到了一个重要的价值导向，是说通过合理规划成本，并且挖掘潜在电量，来创造度电成本。
二是跟电力交易相关的。
从电力交易来说我们收益等于中长期收益+现货收益+实时收益-一部分费用，所以通过优化交易策略来获取更高的电费收入。
这两个价值导向是我们做风电资产管理的两个目标，更低的度电成本和更高的平均电价，我们用的手段叫数字驱动也好、数字化也好，叫什么斗星，我们的经营模式比较简单，收入和成本两部分，收入就是电量乘以电价，在电量这我们除了发出来电量，还有很多电量应发没有发出去的，因为限电、计划停机、故障停机、受累停机、系统损失等等多种多样的原因。在前面电量这我们要问自己几个问题，损失电量有多少，分别什么原因造成的，这些损失电量该怎么找回来；在电价这我们同样问电价如何预测，有了预测电价交易策略如何制定；在成本这，固定资产成本、生产运营成本、人工成本，其他，这几大类，我们运营人员能做的就是在生产运营成本的，同样是问几个问题，设备治理花了多少钱，钱花在哪里，花的合理不，如何减少人员服务。总得来说，目标还是优化我们资产运营投入产出比。
明确了我们的价值方向和目标，也明确了我们的业务逻辑，我们自己从过去几年来应用数据分析和探索的方法，在那些方面做了一些工作，举个例子，后面大多都是举的例子。
一是潜在电量有多少，2020年上网电量56亿度电，这当中因为限电、计划停机、故障停机、受累停机导致的潜在电量有10亿度电，仅仅因为风机故障导致潜在电量就有8100万度电，潜在电量是比较客观的。二是我们梳理完后总结了潜在电量评估方法，从整个集团，下到区域公司、分解到各个场站、分解到各个项目，分解到各个原因而造成的潜在电量，提炼了一套指标体系来评价各个风电厂的运营水本，再通过数据挖掘方式找到这些缺陷，最终实现机能提升。
拿我们张北的一个风电厂举例子，2020年它的发电并不是很好，我们分析它的现场各个设备状态，中间这张图，横坐标是每台机组，左边纵坐标是停机时长，右边纵坐标是停机频次，不同颜色代表不同故障种类，从这个图上我们能直观看到，前三个风机停机是最长的，我们合理的推测这一批次是不是发电机存在问题，在明年我们是不是要在发电机上做提前工作。
这个是同样的一个风电厂，这个风电厂涉及的问题有十几种，但是这四种故障影响达到了85%，花更多精力抓主要的故障类型会给我们带来更直观的收益。
下来是我们聚焦到某些风机个体上，左上角的图是风电厂一个批次的风机，它在风速达到10米之后，不能缓发，我们回过头来分析为什么出现这种情况，主机机组有问题，在10米之后电量不停在10-0度之间来回变化，不能维持良好的状态；右边是侧风风阻仪偏差导致的损失。
第二个关于电价预测例子，我们做交易，月交易、旬交易、日滚动、日前、实时，所有我们做策略都在中长期和现货，在日前没有做策略的空间，对电价预测是我们做电子交易的核心能力。做电价预测、供需分析，再中长期、现货交易复盘，22年我们全系统累计增收1400多万元。
第三个是压降生产运营成本，风电场希望我把散热系统进行改造，改造之后20年上半年能提高62弯度电，折合经济收入约62万元。
我们也对数据进行了实际分析，右边这张图能比较明确的看到，确实有10台机组都存在这个问题，其中前4台造成的影响是80万，它的损失占比超过80%，我们觉得只要改造前4台机组就可以回收投资，从资产利用上这是经济性比较高的方式。
同样运用后评估之后，21年460次，22年降到301次，这解决的是主要故障类型，21年148次降到67次，降幅达到54.73%，我们觉得这样的技改，说明我们21年做的技改有效果。
这是刚才举的数据分析和探索例子，例子有很多，我不再讲了。大家可以想，我们如果把例子运用到全集团、全系统，67个项目当中，我们靠人做分析、靠人写报告，显然是效率很低的，而且也做不过来，怎么做呢？就是搭建数字化平台，让过程变得自动化。
这两天分享好多专家提到对于我们风电企业来讲，工业互联网是路径和方法论，不管什么工业互联网都分为这样三层，工业互联网数据传上来，主要解决两类问题：一是跨越地理兼性问题，我们可以想核电、风电、火电是什么样的趋势，我们分布式太阳能和过去传统的火电相比我们之间的模式要怎么变化，要朝着什么方向变化，我们不妨想得更极致一点，我们想外卖行业是怎么做的，想滴滴是怎么做的，外卖行业，外卖员和用户、商家用的APP都是一样的，我们风电光伏或许做不到外卖如此分散、共享，我们相对来讲可以朝着这个方向去发展，它能帮助我们管理的透明、规范、客观和精密。接下来我们人做不了的都是互联网能解决的，比如规范动作，巡检和监盘这是典型可以取代的，能力之外，故障预警、故障预测，人很难批量去做。
放到风电企业里面，大家都在提我们要做三级管理结构，就是场站级、区域级和集团级，场站级就是通过全面感知、无人少人值守，力争，区域级将成为管理中心，运行人员和集中监测中心都在区域级实现，集团级比较明确就是建数据中心、云平台。我们自己的云平台包含这几个功能，生产管理、电力交易、大数据平台，高级应用等等，计算机开发的这些云平台是要给他们做好服务的，这是典型的三个管理结构。
场站级说白了就是数据采集，我们现场有什么数据把它都采集回来，像风机、气象的服务器、消防等等，我不再一一讲；采集完了之后上传到各个区域级，一期加采集器，二期加采集器，这是场站；我们自己研究院有个团队不到20人，在做集控软件开发，集控很好理解，把现场主要系统做集成和平替，还有视频监控等等，因为我们自己在做开发软件，这是我们自己开发的界面、首页，还有功率预测、测风塔、告警等等。在集团级就比较明确了，生产管理平台，人员管理、设备管理，工单、两票管理，我们现在在做2.0的开发。
这是我们现在有的大数据平台，就是把我刚才提到的一些数据分析方法和数据挖掘算法，指导我们大数据平台里，使它实现各个风电厂批量、自动化运行，主要几类功能，就是发电效能评估优化、预防性检修、故障预警、事故预警等等这些。这个我们已经在示范和投入运行了。
第三部分做一些探索跟展望。
其实发挥数据价值大家都清楚，原理也很清楚，数据源+人工智能、大数据技术，放在应用场景里自然会发挥价值，后面是我们正在做的事情，有些已经做完了，我们基于分布数据机组异常状态识别，你看油温和功率之间会呈现不同状态，有哪些状态分成若干率，我们再介绍其它实时数据会自动归到这几类，根据这几类来判断它的健康状态。
这是跟刚才的方式相同的，横轴是齿轮箱油温，纵轴是温度，我们在实时检测过程当中发现有一台机组是不一样的，圈出来的，就在轴承温度上升时油温反而降下来了，后来发现油温传感器接的位置不对，把油温传感器接到润滑系统冷却风扇后面，导致这个油温迅速降下来，出现了这么一种形态，这种形态下原来机组设定的一系列关于温度的预警、告警就不会再发生作用，当它出现问题也是比较大的问题。
这是我们根据温度数据，根据实时预测设定上下预值，超过预值要满足什么条件。
这是风电机组限电状态识别，因为风机经常被限电，经常成为扰乱我们风机的一些点，后面包括我们的一些叶片结冰，我们在湖北有个项目，我们现场巡视发现一台风机结冰，就把一台线路风机出于安全考虑停掉了，其它风机还没有结冰可以正常运行，上面A机组没有发生结冰，B机组发生结冰，发生结冰之后把这个预警推送到前面，不按照项目进行，而是精细化哪台风机结冰就停哪台。
后面是最终偏差的，因为风机齿轮是最灵的，我们不可能把所有融合在一起看，可以看到正常的风向标和偏差10度的风向标明显差异，现在我们每个月都会给各个风机做风向标偏差检查。
左边是线性模型，右边是预测结果，看起来趋势差不多，实际上偏差很大，我们目前也不敢应用到实际电力交易策略制定中，还要再研究。
最后做一点展望，风电运营企业数字化转型本质上是业务转型，虽然我们在讲数字化技术，数字化技术转化是手段，真正的是核心，我们现在自己也在招算法方面的人才，只有把大数据和人工智能技术和业务技术相结合之后，才能给业务来带倍增效益。
以上是我的分享，谢谢大家！
我接着主持，下面让我们用热烈的掌声欢迎大唐国信滨海海上风力发电有限公司风电场场长姜浩，他分享的题目为《海上风电数字化、智能化实践和探索》，大家掌声欢迎。
姜浩：各位领导，大家好，我是来自大唐国信滨海海上风力发电有限公司风电场场长姜浩，我想从基层企业角度分享我们大唐滨海公司在海上风电建设中的一些想法和做法。
我们大唐滨海风电风电厂规划呈梯形，海水深度7-22米，总装机容量301.8MW。
我分享的内容主要有四部分，一部分是我们科技项目的研究内容以及创新点，实施成果，创新成果及效益。
首先是第一部分，研究内容。
为落实国家双碳战略，构建以清洁低碳为主体的新能源体系，新能源业务快速发展，为大型能源电力企业带来新的技术和管理挑战。
一是科技发展方面，有效提升了发电企业的核心竞争力，持续推动了电力行业的智慧化进程；
二是政策支持方面，“十四五”现代能源体系规划提出要推动场站智能运行，作业机器人代替，大数据辅助等技术应用，推进电站数字化与无人化管理，开展新一代自动化系统示范。
三是场站管理方面，风电现场点多面广难以实现精准监控，现场缺乏多学科和全生命周期分析工具，难以对事故进行根本分析，运维成本比较高。
我们的数字化、智能化项目是2019年进行的，行业内外调研和可行性研究，2022年进行了现场勘察和设备审查，2021年进行设备安装与调试，2022年10月份最终结题。
第二部分是研究内容。
滨海海上风电为大唐集团公司首个海上智慧风电场建设示范项目，该项目基于海上风电台风、海浪、海冰以及装机等恶劣特殊环境，我们的项目共创建了1+5+N的建设系及一个智能运槛，5个自动化基础服务，分别是海上风电机组整机检测系统，海上风电自组网传输系统，海空一体化自动巡检系统，海洋环境下风电机组健康管理关键技术研究与应用系统等。
下面是我们这个项目的五个创新点：
一是开发继承叶片、塔筒-基础远程监测；
二是波螺栓超声纵横双波检测；
三是自组网无限信号全覆盖；
四是海上风电无人机巡检；
五是三维虚拟现实互动交互，实现了虚拟数字场景和现实场景的联动交互，和电系统数据融合，消除数据孤岛。
我们组织项目的实施成果：
成果一海上风电机组整机结构安全监测系统，有效发现叶轮、塔筒基础信息，验证效果控制效果，开展风电机组健康评估，对故障分析、安全预警提供分析，提高运行效益。
成果二海上升压站输变电设备状态智能监测系统，对9个房间加装了温湿度传感器等，设置3千余个预制位进行监测。另外我们实现站内图像监控告警管理，视频采集、红外测温、音视频远传等，并实现对火灾的早期预警与处置，保障设备的稳定安全运行。
成果三海上风电自助网传输系统，采用无中心分布式网络构架，同时增加传感及单兵网络信号设备，通过构建无线自助网方式，使得技术发展可代替光纤的传输。
与5G相比优点有三个，一是部署速度快、安装简单、成本低，数据传输可靠性高；二是大幅度提高无线网络的覆盖范围；三是结构灵活，可以同时选择多个节点，并发传输数据至多个目标。我们现场的六台风机分别运用了网络传输设备，实现了区域的全覆盖，这个区域全覆盖，风机塔筒内无法全覆盖，我们增加了设备，也可以实现风机内部的全覆盖。下面是我们现场实际测的网络情况，可以完全满足网络的现场需求。
成果四是我们海空一体化自动巡检系统，开发适合海上应用的无人机定检系统，远程通信控制，实现对海事等监控和小型备件临时送达，还有搜救作用。下面是我们无人机分布情况，包括两名取证飞行员，我们这个属于军用无人机，所以要取得军用使用证才能使用，另外每次起飞前也要向当地空管处报备后才可起飞。
这个是我们在陆上试飞时录制的画面，还没有海上相关画面，希望以后有机会再和大家一起分享我们风电厂海上的实际画面情况。
这个是我们海底扫声设备，该区域海水波动性较大，增加多个设备对于海底探测系统具有较大的稳定性风险，针对我们滨海区域比较适合海底声纳探测设备，可以得到周边冲刷的作业情况，下面也是一个视频和大家分享一下。
成果五是数字化风电场系统，系统采集的风电厂发电设备数据，然后利用大数据技术对各种运行数据进行分析处理，为决策优化、运行管理、分析、预测提供支持，实现全数据化。
下面是我们现场实际录制的视频和大家分享一下。这个是我们现场实际运行员操作的一个画面，另外两个系统是我们的无人机巡视系统和海底海缆，通过系统分析找出来垂直点，这个是我们风机的相应类型，可以对各部分进行一个展示，我们所有的画面都是现场实际通过拍照片进行采集的，包括构件拆解，都和我们实际构件按照同比例进行缩放。我们所有风机实时数据接入到系统里，同时通过大唐内部的科研院加入了自己的算法，把存在缺陷的风机给分辨出来。
这是我们升压站的整体模型，面积是4517平方米。
这个是我们集控中心的模型，接入的也是现场易产生发热点的部分，加装了一些传感器，如果有异常直接能定位到这个发热点。
这个就是我们无人机的形式，可以自动规划相关路线，把需要行使的风机进行全覆盖，下面是启用条件还有气温、风力、天气条件，这几个条件满足的话才能满足飞行条件；这是水下资产情况，这是我们实际扫射的画面，这个是海缆区域的情况，这是我们扫射的升压站，这个像蓝色部分稍微有一些冲刷，这个是系统情况。
数智可视化，通过三维建模技术将场站映射至监控中心平台，并通过数智处理技术将场站运行数据复制于三维模型，再一个大电量能效风机，对电厂各项指标数据和能效数据进行科研性分析，为运行管理提供信息支撑。
可靠性分析，通过数据分析技术对设备、故障数据、机组时间可利用率，机组故障排名，对机组时间序列分析，可以解决潜在问题，降低机组维护成本。
故障分析与统计，对海量数据故障信息进行分析，可对各风厂、各型号进行分析，统计指标包括可选时间段的故障分析等等。
故障预警系统可以提前预判故障，提前接入，提高发电能力，将故障运行与故障管理相结合，致力于提高故障发生前的预判及故障发生后的处理能够，利用大数据环境下强大的机器学习能力可自动收集和学习每台设备故障产生模式，进而实现提前预警功能。
第四部分科技成果及所取得的效益。
我们这个项目形成专利是16篇，其中发明专利8篇，使用专利8篇，行业标准有1项。
最后就是我们项目利用后有效提升公司的保护水平，为公司带来良好的经济效益和社会效益，经济效益方面降低成本，通过测算全场发电量可提升15%，可增加收入425万元，提前预知设备故障，进而优化设备维护策略，每年我们现在这个节省是18万元，目前我们只选择了6台风机作为室外机组。下面是运用无人机和水下监测设备实现海洋风电设备无人化监测，每年可节省人工费用是50万元，要通过招标对风机外部情况进行一个分析，通过另外知识智库，故障诊断等技术和方法，提前预防潜在故障，有效降低大部件维修频次和范围，减少大部件维修2.3次左右，每次大概节省100万美元左右。再一个实现精密化管理，有助于企业实现数字化转型。
管理效益方面利用数字化、智能化手段提升整个生产运营的规范化管理水平；
安全效益方面通过对人员、船舶安全管理，从无人机体检，减少人员作业次数，可以降低现场发生事故的概率，保证人员安全。
最后海上风电的探索，可以做到无人值班、少人职守，运维一体化的模式，切实提高公司的防护能力。
以上是我的分享，不妥之处请大家批评指正，谢谢大家！
主持人：感谢姜总的精彩分享，非常具有建设价值。
接下来这位发言的嘉宾是华能吉林公司新能源分公司副总经理王介昌先生。他将为我们分享华能吉林公司新能源分公司打造智慧运维系统，其中包含大数据平台、高级应用系统和生产管理系统等。下面让我们掌声欢迎王总为我们作《打造智慧运维行业领先的基地型现代化新能源企业》的主题发言。
王介昌：尊敬的各位领导、各位同仁，大家下午好！
根据会议安排由我做交流发言，智慧运维建设背景，新能源公司有这么大的装机容量，公司也是按照总体理念，从2019年我们成立了集控中心，并于2019年11月份集控中心投入运行，同时也是华能系统内首家实现风电、水电、光伏集中监控的监控中心，一共接入数据点100万点左右，如何对这些数据进行挖掘并产生价值？这是我们亟待解决的问题。
最初新能源公司依赖咱们接入100万点的数据，我们集控中心利用数据库给现场风机进行数据分析，有一个报警，包括一些报表，对我们人员压力比较大，因为我们集控中心一共24个人，分6个班，一个班4个人，一天的风机数据分析压力非常大。但是通过这个分析我们也发现了一些故障，潜在的故障也起到了一些作用，下面我再分享一下建设集控中心过程中，我们遇到的一些问题。
第一个是大数据，大家都在说大数据的事，我们也感知咱们时代大潮，我们把大数据进行收集，但是在我们运行过程中发现这100万点数据有点大材小用，特别分布式系统需要专业人员维护，当我们单位的人撤走之后厂家维护就会出现问题，因为我们人员不具备维护条件，我下面说的伤害了厂家，代表我自己的观点来看，所以我建议咱们要建集控中心，最好不要用大厂的数据系统，因为后续维护很麻烦。
电度表数据用采集器，用163规约接进来，就发现到半夜12点数据往上采集的时候它是有时间的，10分钟、15分钟，这个数据才能上来，在0点15才能把12点的数据上来，有些调度、电网，或者上级单位要求报表时间节点就卡在10点10分，你就不能把数据准时准点报上来，这也是我们在集控中心遇到的一些问题，请各位同仁在数据建设当中考虑一下数据采集到底是用什么样的方式来采集，或者说怎么能把数据提前，不让12点半之前或者12点15之前，因为报表卡的时间点是比较死的，所以大家要考虑这个事。
还有一个事，我们在接风机的过程中，我们有05年风机08年投产的，包括后续投产，大家都知道早期投产的风机它的PRT是没有对时的，会出现什么问题呢？当你PRT运行时间过长，PRT里面电池失效，你的发电量数据等等一些数据要跳电，咱们就要考虑数据跳电，当天数据就会有变化，这样对咱们后期运维，包括数据报送产生影响。所以在建设过程中要充分考虑PRT。
我们在运行过程中也发现只做监控是无法满足实际需要的，需要发挥我们运行数据分析、故障预警，指导检修智能，只靠我们4人无法完成对1043台风机的实时监控，根据以上需求我们开发建设了智慧运维平台，智慧运维平台我们包括大数据分析，因为大家都在做大数据分析，我们说大数据分析可能是狭义上的，就是我们认为100万级，对于我们来说是大数据了，实际上大数据包括城市交通港或者智慧城市这种大数据，上千万级的，这才是大数据。
我们还做了一个系统智能分析，还有智能故障预警，生产管理、移动应用，下面我把这几个系统跟大家再介绍一下，因为我们建了集控，发现只建集控还不行，所以我们建设了智慧运维系统，这智慧运维系统大数据我不多说，大家都在做这个事情，系统性能分析我们是这样做的，根据每个公司自己的管理需求，结合国家相关行业的可靠性，我们把一些数据拿过来做了一些建模去呈现出来，按照这个方式我们做了性能分析。
性能分析包括偏离曲线、损失电量等等我们都做了分析，这里面其中有一些问题，我今天在交流的时候，跟大家把一些问题再分享一下，看看各位同仁有没有好的解决办法，这里面低效机组管理，我们把低效机组分了几个类型，一个是不能正常发电，这1千多台风机或者100多台风机总有发电能力好的，发电能力差的，我们把发电能力差的取出来，我们把受影响的排除了，就是正常发电差的，这些数据有些老的风机没有指北，没有对零，我没法说这个风是从哪刮来的，我们只用最笨的方法去来筛查低效记录。特别有些华润的风机，华润的风机会有什么问题呢？频繁故障，就会造成我的机组发电能力差。包括能量可用率，时间可用率，我们做了一些分析，其中能量可用率，我通过预测风速，结合我的功率曲线，通过低效、高损、性能越大把风机定位出来，通知现场人员去检修。
同时智能分析模块能为我们公司后续检修决策、技改，以及新风厂选型提供决策支持。公司将通过智慧化运维模式，为风机安全、稳定运行提供保障，从而提高管理水平，降低生产成本，提升发电能力。
第二方面跟大家分享一下智能运维，故障预警每个公司都在说，我们也做了一些尝试，用什么做故障预警呢？一是用模型，把报表门槛值提高，比如说齿轮箱油温在75度，可能在60度的时候我就给爆出来了，说这台齿轮箱油温已经超过60了，大家关注，这是一种方式；二是用机器学习，咱们神经网络模型大家可能都在说这个神经网络模型，具体我们也做了一些研究，神经网络模型有输入层、隐藏层、输出层，我们举个例子，我们做神经网络模型去预测齿轮箱油温的温升，我不做门槛值，只做温升，当我们做的时候就会发现神经网络模型如果不做机器学习只做一个模型，随着我风机运行和维护，健康状况不断再变化，我的神经网络模型就做不下去了，出来的结果，或者差值就会很大，这个事情很难做。
后来我们考虑让神经网络模型定期学习，做一些改变，把门槛值放进去，你说从45度到50度，突然之间它微升压高，到底我查还是不查，查完之后我怎么处理，因为有些液化过程，这种模型因为我只是发表我们公司在运行过程中我们自己的感受，好多模型需要我们打磨，这个东西我怎么使用，这需要我们再斟酌这个事，所以说我们现在也做了一些机理模型，就像一些门槛值，包括辅助监盘，用途和使用的用途更大吧，特别是我们现在一些预警模型，准确率不高，大概在30%、40%这样，后续我们致力于把预警模型准确率提高到70%，这里面包括两票管理、工单、安全等等，而且我们一直在依赖风电系统，我们在整个全过程的闭环管理在用这套东西，也是通过APP去跟现场互动。
我给大家举个例子，我们现在报一个故障，只要点登塔还是不登塔，如果需要点确定，节省人沟通和人员不必要的浪费，因为全过程闭环管理通过系统完成的，这么一个事，我们跟移动合作，让他把灯塔附近基站范围扩大，我们只用4G，用不上5G，这时候移动网交些费用，就会把我们风厂4G信号覆盖，网络问题就解决了，而且移动会维护它的基站，我觉得目前这个是我们在实践过程中比较受用的。
还有我们上了一些风电，因为想做智能风机，我们上了好多智能传感器，包括油液监测、自动消防、叶片监测、螺旋检测等等这些传感器我上了十多套，现在出现什么问题呢？咱们业主或者我们运维单位的有一些管理理念跟风机厂家的管理理念还是不一样的，说白了有些风机厂家管理理念跟不上我的形式，我上了这些系统，风机厂家上了，上了之后出现什么问题呢？每一个系统都是个独立系统，联动不起来，比如突然发现螺旋检测报警了，报警你报警，不会联动，让你去维护，目前我们上了一些传感器，但是数据接到集控，后续有厂家感兴趣我们一起去做应用。
刚才我介绍了这么多，都是围绕风电机组管理，大家可能也比较关注，有些并不是数据盲区，我们也用无人机巡检，涉及在北方，严寒天气用无人机，我们也做了一些尝试，因为无人机去巡检的时候无非就是拍照、拍视频，回来之后根据照片判断飞机的某一个地方，某一个叶片，现在的外观和咱们对比原始数据库，看有什么异常，报警是裂纹等等，也是做了这么一些事。
在运行过程中我们还有一个疑虑，就是领导给我定了目标，后续建的风电厂没有传统意义的声控楼、主控楼，领导说的比较有意思，某一个飞行站只有设备楼，同时弄了个门卫找老大爷看门，老大爷有一天老出血人就没了，我们领导也比较害怕这个事，说或许我们在建的过程中老大爷、门卫不要了，我这个房子什么都没有，最终我们在建设升压站的时候只有一个设备的，不叫楼，我们是预制仓，两个预制仓一挪就建好了，在建设过程当中我们也发现，包括集控中心我上智能巡检机器人，机器人我只能是巡检，它不能操作，我们做了操作机器人。后来我们索性把它弄成一监盘，人员进出厂用我们这套系统自动识别，根据两票自动识别你的车牌和人员的面部识别，就可以进场维护，不需要现场人员做检查或者现场授权，而且我在远程集控中心就可以实现这么一个功能。
我们在建设过程中围绕着以人为本，一些操作不需要我们去刻意学习就可以操作。
下面我把我们的智慧运维情况零零散散给大家说一下，我们与发电企业生命融合的体现，是科技公司提升管理水平，提升安全生产工作效能的具体体现，是公司进一步迈向智慧化的具体体现，同时我们后续还在开发建设，后续我们想要把数据资产做一下挖掘和运营，同时我们按照全省风资源在摸排，这样我就可以把全省风电和光伏开发资源拿到手，还有我们也在探索。
总之，我们想建设智慧运维行业领先的基地型现代新能源企业，我的发言就到这，谢谢！
主持人：感谢王总，非常具有启发性的发言，深度体现了华能集团的"数字华能、智慧华能"的创新活力。下一位发言的嘉宾是国家电投集团内蒙古公司锡盟新能源公司生技部主管张巍，他的发言将围绕《基于互联网云智能诊断中心建立的智慧风场系统研究》为主题进行展开。主要介绍基于互联网云智能诊断中心建立的智慧风场系统，以及系统所包含的多项功能解析。请大家掌声欢迎。
张巍：大家好，我今天分享的题目是《基于互联网云智能诊断中心建立的智慧风场系统研究》，分为八大部分：
第一部分项目背景，敖伦风电场装机容量22.5万千瓦，总共装71台3.2MW明阳智能风电系统，我们传统风电运行模式以满足风电厂的生产需求为主，现在智慧风电运营模式通过先进的技术手段实现风电厂的智慧化手段和智慧运营，强调数字化和智能化程度。
强调数字化和智能化给我们带来什么呢？我们用数据管理、数据决策、数据创新，根据实时数据信息，加上信息预测功能，同时监测人员状况，保障人员安全，并且通过智能监测系统提高机组可靠性及增加发电量，实现降本增效。
锡盟新能源公司智慧风场技术架构，通过采集数据分析，给用户提供合理建议，用户可以根据采集数据情况实时掌握设备运行状态，实现动态研究。
总体原则总共有七个：
一是总体设计原则。
二是安全性原则。
三是高可靠性和稳定性原则。
四是统一开放原则。
五是可扩充性原则。
六是易用性原则。
七是标准化原则。
下来关键技术和创新点，通过九大系统应用与实施，实现了对场站数据全范围覆盖、采集与应用，还有分析，给用户提供相关建议，用户可以根据相关建议对数据进行进一步整理，根据整理数据合理安排检修，设备运行可靠性。
下面分别对这九大系统进行介绍。
一是智能集中监控系统。
二是智能辅助监控系统，通过螺栓监测，CMS实现对塔筒倾斜、基础沉淀异常场景，结合预警信息，评价其疲劳程度和安全性，进行计划运维、主动运维、实质机组研制。
三是智能能量管理系统。平台统一调度能量管理系统，综合调度需求，结合风机自身性能进行综合评估，给出最佳配比值。从而实现基于并网点的功率控制、能量分配、一次调频功能。
四是集中风功率预测系统，根据风功率预测结果，推荐出风机检时间点，提高电网友好型。
五是机组亚健康预警系统，预判隐患和故障，提前合理安排检修，将设备失效消灭在萌芽状态，
机组亚健康预警是在健康模型基础上进行的报警，根据大量历史数据分析挖掘，根据预警模型判断机组是否运行在健康状况，并给出相应的预警系统，当机组出现亚健康隐患时排查并消除隐患，保障机组高可靠性。预警能继承分析国内主流的厂家系统数据，进行协同预警，可以基本实现基于状态的故障预警运维。下面这张图是可以通过不同颜色来区分机组运行状态，做到清晰明了，预警排查信息可以在报表中进行查询。
六是全生命周期机组健康管理。智能健康管理是指实现机组工作过程中全局健康状态和各个关键部件状态透明化，并在故障发生前预测部件健康、衰退征兆，评估运行风险，并预测剩余寿命，从而对机组进行维护，利用机组传感器，进行现状评估，从可靠度、生命分析，异常状态等多维度进行评估，通过对机组主要部件的模态分析计算，评估机组核心检测指标，从而建立健康检测模型，根据风电机组工作条件分析，进行机组子部件健康度健康分析，建立整体的机组健康度。
从机组运行数据出发，全生命周期机组健康管理系统主要是对12个子系统进行采集和分析，系统实现对机组整体和子部件的健康度监视及展示，通过绿蓝橙等颜色划分，可以清晰展示机组健康度状况。
七是智能风电场管理系统。一是智能排序系统检修项目任务池，提高检修效率；二是数字化运维系统以项目为主线、以派工单作业、支持手持移动终端进行业务操作，自动推送智慧风场系统内。数字化运维分为这六个方面。
八是业务可视化，基于历史运行数据、通过对标分析、KPI指标计算等进行机组设计性能验证，运行绩效打分，实现生产绩效可视化。
风电厂综合运营评价体系主要体现在发电性能，可利用率、可靠性、运维经济性四个大的层面，通过这四个大的层面可以有效评价风电厂的运营情况以及实际情况，系统运营仪表盘分不同维度和视角对风电厂指标进行展示，提供累计发电量、指标排名，提供健康度、PBA、TBA等数据，让疯长运行结果直观明了。不同的用户根据岗位能够动态、合理的展示其关注的内容，以提高系统的适用性，系统可根据用户设置项生成报表，也可以电机子报表查询详细信息。
九是智能单兵系统。
用户可使用移动终端，可以随时随地处理工作，收发邮件等功能，充分利用碎片时间提高管理效率，拥有权限配置功能，不同用户监视权限不同，能够展示关心的任意数据量，并推送重要告警，手持移动终端可以跟智能手环、智能安全帽等相连。
智能单兵系统用于辅助运维人员提高工作效率，实现移动运维，提升智慧风场信息化、智能化管理。
下面介绍一下各项目的创新点，分为大数据故障预警、全生命周期健康度管理、智能排程。
分布式光缆电缆故障测距系统，可以提高故障排查效率。
运营模式创新，主要利用智能发电控制、状态检修、定期工作自动化、人员安全管控等功能，基本实现了风电智慧运营模式。
与同类先进成果主要技术指标的比对情况，目前大型发电企业风电运营的基本模式、架构是集团、区域和项目现场三个模式，这样的架构使得产品管理分散，更多的是被动运维，人员需求量大、条件艰苦，信息孤立，造成成本居高不下，在现有条件下，实现运营管理优化，做到提质增效，尽可能降低成本，提高发电量。
锡盟新能源公司通过现场和服务相结合，高效合理整合所有资源，实现人财物的灵活调配，实现精细化管理和投资收益最大化。
一是减少电量损失，利用强大的后台数据和算法，快速解析电量损失，确定解决方案，同时整合数据和经验，提早发现隐患，避免损失；二是提升发电量，洞察提升发电量因素；三是降低人工运维成本；四是实现主动预防性维护，以智能故障诊断、大数据预警为核心的预防性维护体系，对设备可靠性进行主动监测，确保风电机组健康高效运转。
本项目发表专利2篇、技术论文4篇。
项目于2021年6月通过了查新，2021年8月通过成果评价，此科技创新项目于2022年1月被评为中国电力建设企业协会电力建设科学技术进步三等奖，2022年6月被评为中国设备协会设备管理与技术成果创新一等奖。
第七个是经济效益，每年可获得直接经济效益450-560万元。
第八个是推广应用情况及前景，体现机组运行效率。
应用前景，项目投运后使公司整体管理水平和自动化水平的引领提升，树立公司良好形象，提高人们对社会责任的认同感，实现技术与产业相互融合，促进相互间的融合发展。
我的分享到此结束，感谢大家，谢谢！
主持人：感谢张总的分享，介绍的智慧工厂系统运维给我们很有启发。接下来发言的是上海发电设备成套设计研究院有限责任公司智慧电站技术研究所的所长助理方超，他的发言主题是《风电机组高质量状态监测与寿命评估关键技术、系统及应用》，请大家掌声欢迎。
方超：各位嘉宾、各位同仁，大家下午好，我是来自上海发电设备成套院的方超，我今天分享的是基于我们在江苏新能源公司做的实际项目，来介绍一下我们在风电机组高质量状态监测与寿命评估关键技术、系统及应用情况。
先简单介绍一下我们公司，08年我们开始筹建清洁高效煤炭成套设备国家工程研究中心，2011年我们加入国家核电，成为国家店头二级单位，我们目前是中国动力学会的挂靠单位，也是一些标委会的主任单位，并且具有一级学科，动力工程等相关专业的硕士学位。
今天我的介绍分三个部分，首先介绍一下背景。
随着我们新型能源体系建设不断推进，在双碳背景下，对于风电设备的安全可靠性要求不断提升，另外我们有些机组，早期风电机组已经接近我们的设计寿命，如何充分利用风电机组的运维数据，建立风电机组的智能管理，智能化系统，来推进风电机组健康管理和数据优化，保障新型电力系统长周期安全、经济、稳定运行具有重要意义。
接下来介绍我们这个项目的内容和实践情况。
我们策划设计了风电机组智能健康管理系统的研发，我们这个系统落户国电投江苏新能源公司，我们开发构建了一套新型的风电机组智能管理系统，集成了状态检测、寿命在线评估、辅助运维管理等功能应用，从而能够达到帮助风电机组，提升它的设备可靠性和设备管理水平的目的。
这个是我们多元数据融合的架构，我们的数据来源有结构化的数据，生产管理数据，离线数据，基础数据，另外还有一些实时数据，通过数据采集和处理，我们进入到数据层，应用多个数据库，我们把所有数据拿到应用服务层，统一纳入到数据中心进行多元数据统一管理，这个是我们一个平台的架构。
我们这个项目数据来源有些基础数据、文档数据、离线数据等等。基础平台包括数据交互、数据管理、业务引擎、基础服务，功能应用主要是六个方面，时间关系后面会统一介绍一下，展示包括平台门户，不同用户有不同的工作台管理，实现数据三维可视化。
我们整个平台大概有六个功能，一个是针对设备状态评价健康体检，针对关键部件对它进行社会寿命预测，因为江苏新能源公司集成了研发，我们叶片跟塔筒状态检测，两台装置应用，还有前面大家介绍的基于故障率，还有跟生产运维管理做了融合。
这个是我们系统的一些经验，简单过一下。
第二项，我们有了平台之后要把技术应用融合进去，涉及到一些技术的研究内容，一是风电机组整机综合状态评估和一些关键部分寿命预测。
首先我们是基于风电机组多层次的一个健康评估指标体系，我们把这个数据拿过来形成评价性指标，建立了基于多元数据融合的风电机组状态模型，可以实现整机健康度的评估，给出它到底处于正常还是良好，还是异常的状态，这是一个整机大致的健康度评价。
这么一个模型可以实现，利用风电场SCADA数据，考虑风电机组监测信息不确定因素干扰，建立了这么一个模型，解决了现有健康状态评估方法难以有效落地的问题。
针对一些关键部件，当时我们定了五个关键部件，包括风电轴承、摩擦片、齿轮箱，针对不同部件的不同机理，我们开发了寿命评估，也是基于SCADA数据对这些寿命进行在线预测。
一是基于Wiener过程风电轴承寿命预测，我们把数据输入到模型当中，通过相对温度计算，移动评估法，得到轴承温度，得到一些初值，再做寿命预算。
二是通过结温计算得到寿命预测结果。
三是偏航系统摩擦片寿命预测。
四是齿轮箱冷却润滑系统寿命预测，也是通过计算健康指数来做得到寿命预测结果。
五是基于数据融合的电动变桨寿命预测，结合它这个电动变桨工作方式做数据处理，再处理它的健康指数，最后也是做到一个寿命预测结果的输出。
以上五个模型我们都做到了智慧化系统里面，直接拿在线数据进行计算就能得到输出的结果。
三是刚才提到我们做了两个大部件状态分析监测系统，这个是我们自己做的集成，因为传感器是外购的，通过两种不同方式，塔筒监测我们把偏航优化等融入到系统当中，我们用了北斗高精度定位技术，叶片检测技术，这两个系统融合到一个大的系统里面，我们当时是在他们滨海投的风电场选了两台样机进行部署。
首先介绍一下塔筒检测和偏航优化，我们利用北斗+智能化的手段，采集并融合北斗高精度定位数据跟风电SCADA数据进行融合，从而实现风电塔筒既能够检测塔筒倾斜，又能够做偏航优化计算。
硬件布置，两个电线相隔超过1米，在塔筒和机舱布置了一些传感器，另外在它的升压站部署了北斗定位传感器，才能够实现北斗高精度测量，能够到达厘米级精度，不断可以精确测量风机位置，还可以测量风机俯仰角度、横向角度等等。
我们把这个北斗结合SCADA数据，对数据进行采集和处理之后网格化处理，通过偏航优化算法，实时计算它到底偏航误差是多少，给它偏航误差参考。
另外我们基于北斗高精度定姿定态在线检测，计算实际运行载荷跟设计载荷之间的安全裕量。包括叶片形变、间隙监测，叶片载荷监测等等都能实现，这是叶片模块。
四是基于风电的故障预警，这个模块我们选择了德国一家公司进行了中德合作，他们提供完全开放的KPI配置工具，KPI是什么意思呢？提取一些关键的状态量，通过模型创建就能形成一个KPI，我们为每个风机创建了41个KPI模型。
这个KPI怎么创建呢？主要用神经网络模型，预算出学习参考值，实际值跟参考值可以做个比较，它们的一个比较就叫KPI，就是这么一个指标，再把一些历史数据对当前影响和积累也能展示到这个图里面，使得统计分析，就说预警更加显著，你更容易看出来这个东西到底容不容易出现问题，这是在预警应用。
接下来在延长生命评估标准研究方面，我们当时课题叫生命评估与延寿优化，目前国内暂时没有任何批准的行业标准和国标，国标我看今年北京建行牵头了一个标准，实际上我们这个标准更早，我们通过江苏省可再生能源行业协会做了两个团体标准立项，这两个标准规定了目前风力发电机组延长服役评估统一的评估方法和内容，解决了行业内评估没有打分量化方式，并且根据得分可以明确得到延寿参考年限。
这两个标准已经发布了，就是在百度或者全国标准网可以搜到我们的标准，是今年1月1号正式实施的，一个叫延寿评估技术导则，一个叫延寿评估方法细则。当然这个主要是针对陆上的风场，海上的我们还没有做相关研究。
六是基于机组运行数据的可靠性状态评价，我们利用SCADA系统中历史故障停机数据及十分钟运行状态数据，比较不同风力机之间的运行状态，评判这个风力机运行状况和优劣分析，我们做了数据有效性分析，要剔除无效数据，还有故障统计分析，前面也介绍了，故障统计到不同部件，还有风能利用分析，最后是我们认为比较有特色，我们提出叫模拟运行荷载计算分析方法。
我们也是数据挖掘方式，我们综合了机舱晃动、风机运行小时数，我们建立模型，模拟和量化风力机运行过程中的载荷情况，提供载荷依据，看我们这个表，我们可以提供两个方向，测向、轴向，还有综合改革，载荷大这台机组有一定问题。
因为数据可以赘述到过往所有历史数据，我们拿了历年数据做分析，我也可以统计每个月的，统计下来它在10月份、12月份，还有22年3月份它的载荷比较高，我们通过这个载荷分析可以建立综合载荷相对比较高的风机，进行叶片叶外检查，卡环检查等等。
我们根据数据挖掘可以利用智能化系统，方便我们做统计挖掘，我们可以定期做一个体检报告方式，数据详细分析报告，并且运维优化建立。
最后的成果总结，我们这个项目实施以来共有团体标准2项，授权公开发明专利6项，登记软著5件，发表学术论文6篇，我们经过第三方鉴定，江苏省产业链首席专家等作为鉴定委员会主任，当时给我们整个成果给了国际先进水平的评价。这个是我们的成果，包括发明专利，我们在做的过程中不断写知识产权，还有论文，标准是两个行业标准，因为项目在江苏，我们在江苏列了一个团标。
去年我们基于这个技术和智慧化系统，我们申报了国家电投集团滨海头智慧风电场项目，这个项目作为五个案例之一给我们授予了这么一个奖。
最后是我们这个项目展示的视频，给大家播放一下。
我今天的分享到此结束，会后如果大家感兴趣，也欢迎大家跟我们做交流，谢谢大家！
主持人：感谢方超老师分享，相信在座老师对他这套基于高质量状态监测与寿命评估的风电机组智能健康管理系统感兴趣。
下面我们也把视角从风电转向到光伏，接下来我们有请出中节能集团的太阳能科技（镇江）有限公司信息部部长李宁先生，他的发言主题是《基于5G全连接工厂绿色光伏智造与智维协同创新云平台建设》，请大家掌声欢迎。
李宁：各位领导、各位专家，大家下午好，非常高兴能在古城西安跟各位汇报我们中节能这几年在企业数字化转型，特别围绕光伏工厂智能制造和光伏电站智能运维这两个主营业务我们做的探索和应用。
今天汇报的主题是《基于5G全连接工厂绿色光伏智造与智维协同创新云平台建设》。
中节能太阳能公司我们主要致力于光伏系统运维和系统开发，目前装机容量超过6GW，对于组建产能达到8GW，授权专利215项，软著21项，我们获得了北极星影响力，全国十大组件供应商，我们获得工信部11次、省级11次荣誉，我们实现了全过程管理。
这是我们整个产品应用的场景，主要用于地面、水面、山地、滩涂，提出了光伏+，光伏+产品、光伏+服务。
一个企业的数字化发展必然要提出它的数字化战略，我们提出了建成高效管理、运营稳健、风险掌控、信息快速的智慧型企业，打造了三智一门户，智能制造工业互联网平台和智慧管理云办公平台等，主要解决工厂和电站运营、设备、资产，包括全流程的系统安全管控。这是我们整个节能光伏的架构，上午和昨天都有类似的，我们的特点是基于解决，我们有虚拟化应用，包括车间和全国十几万台设备，以及一系列工业应用。我们解决了整个数据平台，这里面提到一系列数据治理，上百个数据模型和标准，同时支撑我们一系列的节能光伏云平台，比如工业互联网平台服务于生产，大数据平台的模型建设，特别还有安全、AR视觉分析包括统一门户等等，最终应用到一系列不同的场景，可以服务于生产。在我们的平台里我们通过3年打造可以通过微服务方式进行选择。
2020年到2023年，我们初步实现智能化发展方向，我们在镇江园区的土地上建立了5G定制专网，也就是说在浙江公司所有5G手机和5G终端在镇江园区可以进行认证、交互和识别；两大业务中心，我们建设了5G运往数据中心，支持了200多个虚拟化应用；5G数字化展示中心，后面我给大家做详细汇报；三大平台，刚才提到了工业、人员和数据，33个应用场景主要围绕园区生产、运维和统一标识。
我们通过两年建设可以实现园区6大场景，运维10大场景，生产14个场景，包括统一标识，园区主要解决一系列的远程安防和移动办公应用，智能运维这里面主要是电站，集成了自主研发的一系列装备，比如巡检机器人、无人机，还有AR视频行为管理。生产我们镇江基地比较多，跟一系列物联网采集，基于传统信息化集成，解决经营、生产、设备包括质量的一系列管理，同时我们现在实现了所有质量的AR的全流程管控，实现25年数据追踪，这个是基于33个场景，我们提出的应用，AR比如说我们的质量全流程管理，和整个电站AR数据采集。
这就是我们的智能光伏云，我们目前远期已经接入了500多台基于5G的设备，全园区有31个5G终端，这个视频因为时间关系，我们基于3D门户，结合经营，结合管理，让整个企业实现数字化转型。
下来就开始总结两个核心平台，第一个是工业互联网平台，工业互联网平台我们实现运营全样本数据采集，重点是这几个方面，一是我们通过半年时间跟我们所有设备厂商实现了几百台设备的互联互通，特别是我们一系列核心标准的指定，这里面设定到一系列工业变革，比如在制造业我们通常数据录入方式更多是人工录入，在我们镇江公司产线取消了人工扫码，我们采用工业机扫码，实现自动播放、自动投料、自动预警过程。第二个是通过我们信息化系统实现电脑端和移动端，关于设备资产全过程管理，比如保养、维修，备品备件相关管理在平台里进行无纸化管控。我们实现电脑设备减少70%，人员减少30%。
人员互联网，我们的点赞方面，目前已经接入了39家电站，2万台设备，关键指标31.1万个，我们对于整个智能分析，报表分析，提出了205个报表，在移动端我们引入一系列关键指标查询，以及数据穿透式的管控。
刚才讲了两个大的平台，我们针对两个大的平台讲一些重点关键场景，这里面更多是在19年到20年，将传统信息化系统，比如物联网、边云计算，将以往信息孤岛、运维工种实现全流程管理，我们知道它在全生命周期创造的价值还知道它使用的费用。
我们实现了从来料到电磁片、组建十多个供需的AI视频，我们支持50多个识别模型，我们的效率提高了10倍。
5G AGV管理仓储，它的准确性、系统交互性，特别人员减少50%，库存周转率提高8%。
这个是我们标识的统一解析，我们镇江公司实现从来料、入库、给料，生产、发货、全过程条码管理，在国家标识解析平台进行查询。我们支持整个从综合设备、生产、物料、能耗、关键KPI指标包括人力资源等100多个模型，以往交接班要两个小时，我们现在要半个小时之内就可以通过一系列报表进行相应交界，提高效果和员工的幸福感。
在方面，电站传统模式通过SCADA采集，但是我们通过AI数据识别，我们能够对数据进行实时分析和异常推送，镇江有自己的云机房还有云边协同。
这是我们整个平台提供的穿透式的，也就是支持从集团到边区，到电站多层的模式，包括一系列KPI指标匹配机制，北京集团可以通过全国的综合看板穿透到某个大区，大区可以穿透到某个电站，电站可以穿透到具体的异常，我们相应的经营指标在以往靠人工统计，现在自动统计，能够及时预知，每天，每个季度完成指标量和相应的偏差，我们引入天气、运维计划来辅助电站人员和管理人员进行决策，包括以往一系列历史数据查询。
在智能化运维方面，我们提供从数据预警、模型建设和派单现场消缺，算出标准共时，算出闭环管控。
这是我们在思考的无人化、少人化，自主研发部署的太阳能的AI的监控平台，可以接入到一系列行为管理，在这个平台里面发现异常当时的照片和异常原因可以及时通知到我们的运维平台，也形成相应的作业单据来服务电站。
AR眼镜在疫情期间使用非常好，我们用AR方式实现身临其境现场指挥，它整体的费用和效率都有全面提升。
我们有无人机巡诊机器人来支持电站一系列智能化的体验。
新模式、新效能，重点强调我们通过行业云端，在智管、智造、智维的新模式，将所有核心效率、所有的核心单据实现系统化管理，中间就是我们的工业互联网平台，可以追溯到备单信息、生产信息，实现25年产品追溯。下来是能源互联网平台，每个电站、每个用户，根据不同权限精确的进行故障诊断、事故分析，提升运行效率。
这是我们的云网中心，在去年整个云网中心数字化投资大概在1千万，虚拟上百台虚拟化应用，支持镇江和全国电站数据应用；二是我们的云网数据化体验展厅，让用户能够身临其境感受到数据化带来的一系列应用感受。
新模式指标对比，我把前面大量的侧重点通过这一页给大家做个说明，场景应用、终端接入，核心设备接入率达到了百分之百，这里面得益于光伏行业国产化率非常高，还有我们跟一系列设备厂商提出了接口提前沟通，实现了我们所有核心设备的互联互通，特别是我们对于以后数字化转型提出了很好的解决方案。
那么在整个数字化革命方面，目前我们获得了32项荣誉，软著21项，同时我们获得一系列工厂建设荣誉。
最后是云平台，我们致力于打造光伏+生产+电站+装备+解决方案的这种统一的，这里面重点是这两个平台。
上面我快速做了一个介绍，谢谢！
主持人：谢谢李部长的分享，接下来这位发言嘉宾将给我们主要介绍“生态”+“光伏”的协同智慧化建设案例，下面有请国电电力内蒙古新能源开发有限公司白音提布光储电站的康宏站长，掌声欢迎他为我们带来主题为《天骄绿能25万千瓦采煤沉陷区生态治理项目智慧光伏电站建设》的精彩发言，大家掌声欢迎！
康宏：各位专家，各位领导，各位同仁，大家下午好！
非常荣幸今天能来到古城西安，能跟大家一起交流咱们智慧电厂的建设，下面我给大家介绍一下，我是来自国电电力内蒙古新能源开发有限公司，我们这个公司也是国家能源集团的下属三级单位，我们在鄂尔多斯那边建了一个光伏电站，这就是我们集团现在在用的最大的单体25万，最大光伏电站，它是加储能的，当然也有在建的，国家能源集团获批了300万的光伏电站，这是在建的，我这个是在用的。
我这个电站它有个特点，就是占地面积比较大，大家看这个图片，这是我光伏电站的全貌，总共占地面积是9380亩，占地面积特别大，我的电站座落在鄂尔多斯，大家看里面那个是我们的升压站，包括无人机，我们还有飞机场，无人机飞机场座落在升压站里面，一个小房子，大家有时间可以去我那参观、调研。
这个电站有一个特点，我们当时获批的时候，它是交叉作业电站，就说神钢集团包括鄂尔多斯响应国家环保政策，在我的电站里面大家看都是绿的，电站里面最多的有十几个交叉作业，难度特别大。
我是负责人，这个电站加上我才12个人，人员太少，巡检难度特别大，我们一上午连10%都巡检不了，所以说要借助科技手段，我们也在这方面做了很多工作，大家肯定会说你用无人机巡检不就行了，其实我这个电站难点就是巡检，后来我们说拿无人机来巡检吧。
后面我会给大家介绍一下，刚才也有专家提到，用 无人机巡检弊端，下面我给大家说一下我们的实践当中体验到的一些经验，跟大家交流分享一下。
我们建设的背景和意义，一个目标、三型五化、七个一流，这我不具体说了，还有整体规划我也不多说了，专家们总结的很好，都是用智慧、大数据、移动应用，还有互联网+这些技术。
这个是总体架构，我们当时建筑智慧建造总体架构，总体架构最基本的就是采集数据，采集数据就是光伏组件，包括逆变器，变压器，升压设备这些，还有我们装了很多摄像头、烟雾传感器，我们公司也建立了一台数据装台，有数据图，我们把这些数据通过电力协议用火了。刚才专家提到电力协议是103或者什么协议，我们这个电站有104协议，103协议，通过不同的协议做了数据标准化处理，把数据用活，上面还有智慧应用，智慧应用、智慧监视、智慧运维、智慧安全、还有智慧办公、智慧交互这些。
这个地方我觉得每个企业做的都差不多，大同小异，但是智慧应用这一块我觉得差点东西，我们现在准备建一套企业大脑，刚才也有专家提到云脑，我们公司想建一个企业大脑，因为习总书记去杭州的时候提到了智慧城市大脑，我们现在公司确立了企业大脑，企业大脑能够及时感知信息，既然我们有数据中台，有数据谱，为什么不把这些信息打通，把信息打通我们可以形成企业大脑，然后把它算出来、分析出来。
我感觉现在咱们的智慧企业，使用体验上需要提升一下，我们下一步想把智慧企业使用体验提升起来，我给大家举个简单例子，我们总经理早上起来就想知道今天的风大不大，辐照度大不大，或者昨天我的发电量是多少，昨天我的企业盈利了没有，往往是什么呢？小康昨天咱们发电量是多少，昨天咱们盈利了没有，他老问我这个事，他从手机上也可以查，但是他毕竟是老专家，有的时候懒得去查，使用体验上还是有问题。后来我想给他弄一个小度机器人，他早上起来就可以问小度，小度机器人就可以给他回答，李总昨天早上发电量是300万，昨天咱们拿几台风机故障，昨天咱们的辐照是多强，限电限了多少，小度机器人就可以回答他。所以我觉得我们的使用体验上，下一步我们想把体验大脑建立起来，然后在它的支撑下把使用体验提升起来。
不能说我想知道什么信息还得从手机上查，还到配到集控去问、跑到现场去问，结果问计划部不知道，问财务部也不知道，所以下一步咱们可以把这个使用，包括企业大脑，使用体验也好，把这些功能做大做强，不光是这些应用，这些应用大家都差不多。
这个转化效率还可以，包括故障率这些还行，还有基本的建设内容，5G通信、光纤通信技术、北斗通信技术，各家差不多，我觉得要节约成本，刚才有专家说咱们如果风机上装无线设备会增加检修量，这个还得找移动公司让他们解决问题，这也是咱们普遍存在的问题。
这里面涉及到网络安全，网络安全我们也是集团这边有一个标准，标准专家说了，我们也是按照集团标准来做的，网络安全这一块。
系统融合性，国家能源集团它还有一套机制系统，包括它也有一套ERP系统，所有我刚才说建设的这些数据，我们现在都已经上传集团了，上传集团现在国家能源集团现在做了区域集控，这个我们也响应号召。
我们也上了清洗机器人，效果不错，但对组建平整度提出了要求，我建议看怎么能把成本降下来。还有亚健康/低功率预警，低功率预警基本都能做到，说实话这套系统也是很有用的，哪些是低功率能及时发现，大家如果有兴趣可以参观一下，现在我们有个柱状图；还有故障报警，配合巡检机器人、无人机等设备，故障报警诊断我们上了，无人机我们上了，大家最感兴趣的是无人机跟诊断效果怎么样？我现在给大家分享一下，无人机刚才有专家提到，我觉得跟我们不谋而合，无人机我们到了夏天使用效率就降低了，我这个电站特别大，我这个电站最远需要飞出5公里，再一个无人机电池冬天飞出去20分钟就得返航，无人机还有一个不好的弊端，它识别不了电池板引力，就是我接了很多电池板有引力的是600多块，无人机识别不了，也诊断不了，最后还得靠人巡检。没办法我买了两台山地摩托车人为去发现，诊断和无人机我们都使用了。我总结一句话，技术尚未成熟，同志还需努力，还要提升它的功能，看怎么给电站把这些问题解决掉。专家也提出来用氢能无人机，我也想用一下，起码在空中能悬浮2小时，对于大型电站，用电池驱动无人机确实不太适用。
下来事故应急处置，我不多说了。
这是我们的组串级精细化监视，还有组串式数字化预警这些，电站健康体检，还有远程集中监控，这个是我们现在实现的区域集控。
下来是智慧维护，智慧维护我电站巡检机器人、轨道机器人、无人机、IV扫描，还有智能清扫机器人，设备管理也存在问题，不知道你们对现场了解不？有时候2、3人，外边的人跑到库房取东西，拿上东西就跑了，最后不知道谁把备件拿走了，下一步我们在这方面还要做智能化工作，起码他在拿的时候要扫脸，并且拿出去的时候摄像头要对他这个人脸进行抓拍，这样你就能知道到底谁把东西拿走了，因为有的人不自觉，现场实际使用情况是这样。我建议如果咱们能开发一套系统，并且申请个专利，能把这个东西实现，不管谁去拿，我就能发现是谁拿的，起码对你的身份进行验证，这样你才能拿走，这个就类似咱们现在快递里面的丰巢或者是什么，谁去拿的时候，我先识别你的人脸，然后才允许你拿，是这样，这样设备管理包括智能仓储联动起来，才能起到作用。
下面检修管理，包括缺陷管理、预防性检修这些东西，标准化内容，这些我们都有相应的标准。还有巡检系统这些。
站内巡检刚才我说了用机器人，这是真实的升压站，挂钩机器人确实也能起到一定作用。
这是无人机，我们用的大疆无人机，这是我们装的清扫机器人，我说了这个东西是好东西，就是价格太贵，增加了运维成本，跟人工比较不太核算，我建议下一步把这个成本降下来。还有设备管理，智能仓储，这些我不多说了。
下面再说一下智慧安全，智慧安全这一块，我们也做了三维虚拟环境，包括数字孪生这些，说起数字孪生，三维这一块，我们计划还要做一块模拟设备运行状况，我给大家举个例子，数字孪生这块，比如值班员存在什么问题呢？及时发现不了问题，大家可能有一种视觉疲劳，如果你看数字看得时间长了，已经产生视觉疲劳了，感觉发现不了异常，刚才有专家说，我可能达到80度，那么达到60度的时候，如果值班员能发现得了，这个时候就是优秀的值班员，咱们预警系统可以提醒他，我只是举个例子。如果风力发电机齿轮箱油温已经达到75度，80度就要报警，咱们值班员能发现得了吗？发现不了，因为他看的太多了，1千多台，如果我们把它模拟出来，他就可以看得特别清晰和真实。
说到智慧安全，我们分为几个部分，作业人员识别，只要你在里面抽根烟我们就能把你识别出来，包括设备安全识别，因为我们弄了天眼摄像头，高度是50米，它可以不断运转，还有虚拟电子围栏，违章行为识别还有环境安全识别，还有外委作业人员的安全管控这些。
智慧电站无线局域网、智能安全帽这些我不说了，高风险作业这些都属于安全类，还有智慧办公类，就是我刚才给大家说的，我们现在准备打造企业大脑，智慧党建、智慧财务、智慧计划、计划营销，包括生产上的一些数据，都把它基于各种算法做成企业大脑。
还有一些智慧交互，我们电站有可视化三维展示，还有AR虚拟现实，还有全息投影、移动应用，都是给不同的人用的。
非常感谢有机会跟大家一起分享，谢谢大家，我汇报完毕。
主持人：感谢康站长的发言分享。
我国发电行业在迎来光伏高速发展机遇的同时，也面临国家补贴取消带来的经营压力，如何通过科技创新能力降低运维成本、提升发电量是光伏高质量发展必须解决的核心问题。今天很荣幸邀请到了中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司运维技术部三级业务经理武青先生，就相关问题与我们一起畅所欲言。请大家掌声欢迎他带来《集团级光伏智慧运维系统》的主题发言，大家欢迎！
武青：各位领导、专家，大家下午好！
我是来自中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司运维技术部武青，接下来我给大家汇报一下我们开展的一些工作。
首先我先简单介绍一下中国华能集团清洁能源技术研究院，它成立于2010年，目前有400余人员工人数，博士占比超过50%，新能源运维建设部主要开展了智慧集控、智慧装备、智慧场站和智慧资源四大业务板块，我们应用华能自主知识产权的光伏架构系统，以及对接华能集团智慧运维中心，开发光伏板块的高级应用。
我的汇报分为三部分，一是继承光伏发展概况，二是我们开发光伏相关的工作内容，三是未来研究与展望。
首先继承光伏发展概况，华能集团顺应时代潮流，紧跟光伏发展步伐，集团“十四五”规划指出到2025年新能源装机要在8千万千瓦以上，目前华能集团新能源光伏悠悠400余场站，容量超1600万千瓦。
对于华能集团来说，在光伏管理经济和发展方面也存在一些问题，管理方面目前集团缺乏统一评测标准与监管手段，在经营方面要通过大数据、人工智能技术，在提升发电量的同时降低运维成本，最后是发展方面，发展方面如何让光伏能更好地助力集团发展战略，以及双碳战略，也是一个急需要解决的问题，为此部门在场站侧和集团侧，分别开发了光伏故障监测系统。
接下来介绍一些我们的工作内容，首先光伏监控系统，光伏厂站它也存在多个系统，功能差异比较大，还存在软硬件设备架构不统一，还有数据采集、通信、编码，以及算法不统一等等一些问题，所以基于这些问题，我们也是开发了具有自主知识产权自主化、标准化等五化的光伏架构系统。
右边的图展示了监控系统的一些功能，主要是有故障报警的一些功能，除了故障报警查看，其中一些阈值也可以进行设定，还有全场工艺控制功能，包括实时监测功能，以及数据统计，包括各种报表自动生成，可以进行自定义生成，这是列举的一些功能，还可以根据这些厂站需求进行定制化开发。
然后是针对光伏电站软件问题以及服务问题，我们提供了华能解决方案，该系统也是能打破厂站间各个系统之间的壁垒，实现云、检、维、一体调度，构建了数字底座。
接下来有一个短视频大家可以看一下，就是对这个系统的简单介绍。
以上是这个驾控系统的介绍，接下来我简单介绍一下我们在集团智慧运维中心开展的一些工作，首先简单介绍一下华能集团智慧运维中心，是三家单位联合开发形成的，运维中心接入华能集团所有新能源场站，实现了新能源场站全生命周期管理，包括从机电到生产，再到运维，形成华能一体化的解决方案。截止到2023年3月底，已建成新能源生产实时系统，光伏板块已接入33家区域公司，超过400个光伏场站，接入装机容量超过1600万千瓦，已接入总点数超过千万点，此外还有月报、周报自动生成等功能，以下图片是系统的电量展示。
基于运维中心海量运行实时监控数据，我们利用这个优势，开展基于数据驱动的光伏电站智慧运维管理体系研究，主要分为四个部分，第一部分是性能分析评估，主要对光伏电站运行可靠性分析，然后评价，再对它的发电性能做一个分析，还有对光伏进行故障诊断和预警，通过海量实时运行数据分析光伏电站的各个部件、各个系统出现哪些问题，三是开展预测性维护，根据光伏电站欢迎特性进行广联，实现预测性维护，以及维护策略制定；最后基于前三个内容开发了集团级光伏电站故障诊断预测运维系统。
首先性能分析评估方面，我们是通过六段五段模型完成，它对厂站整体发电情况进行整体分析，建立以电量为基础的元素，其他模型围绕光伏、电量服务，对造成的电量损失原因进行分析、统计和汇总，总得来说通过厂站辐照度，根据厂站容量，以及衰减特性，算出理论发电量，再通过各个部件发电效率，看它到底是哪一个部分出现了问题，再对这个部分进行着重分析。
我们也是在华能100来兆瓦试点场站进行了应用，之前我们这个模型主要是组串方面的一些故障，之前像专家所说的，现在每个厂站组串数量尤其组件数量很大，如果我们只针对组串报出来很多故障，现场人员难以进行消缺，也满足不了消缺问题。为此我们首先通过六段五段能效分析，将工作重点放在整场电量损失方面，在组件上主要考虑脏污情况，判断场站哪部分损失电量比较大，它应该是数量少、概率低的特点，主要包括逆变器和相连方面问题，可以让运维人员进行消缺。我们结合环境数据再通过历史动向数据分析各个系统之间，到底哪里出现了问题。
在故障诊断方面我主要介绍两个模型，一个是组串低效模型，一个是逆变器异常模型。组串低效，主要通过常见的大数据分析、人工智能、神经网络来分析，这当然是一部分，还有我们通过分析结构，厂站运维人员进行现场核实工作，对预警进行反馈，告诉我们预警是否正确，现场出现了什么问题，我们根据现场反馈不断优化组串低效模型；还有逆变器故障模型，这个也是通过多数据手段，对逆变器的一些特点，包括温度、运行状态、功率的这些数据，结合逆变器工作原理判断它是否出现效率异常等。
三是预测性维护策略，基于现场运营数据，对光伏电站发电过程进行仿真分析，针对出现的不同诱因进行运维指导，这个是在故障诊断系统中，向场站推送的过程中我们会加入下拉选项，包括出现各种问题，遮挡什么的，让现场进行确认核实，方便现场进行反馈，便于我们进行统计。
除此之外项目组去到集团各个区域公司进行现场实地调查，包括甘肃、山东、辽宁等地，去过的厂站包括山地、戈壁、水面、光伏等，发现各类运维问题，我们对这些问题做到及时调整以及优化。
底下几个是我们开发这个系统的界面图，目前该系统已经接入了场站184个，这个和之前我们运维中心接入场站数量有些差别，接入到集团运维中心的场站接入我们系统必须再进行数据标准化过程，这个过程是比较麻烦的一个过程，我们也是慢慢在接入厂站数量，上线部署及测试模型15个以上，目前系统已经稳定运行了2年，不断对全集团光伏厂站进行预警推送，完成了系统迭代以及场站适配工作。左上面图是运维中心光伏板块主界面图，右边的图是我们开发的光伏系统诊断界面图。左边下面这个图是组串低效模型详情页界面，右下角那个图是我们故障统计界面。
第三部分我简单介绍一下，我们未来的研究以及一些展望。
未来我们也是申请到了集团光伏场站双光检测以及无人机管控平台的项目，未来我们会结合这个项目开展图像+寿命光伏诊断、光伏运维，双光是可见光和红外，再结合我们现场的数据进行一个融合，对发现问题进行一个确认以及核实。
除此之外光伏场站还遇到一些问题，就是智慧系统的管理，我们要根据场站实际情况管理现场要求，不能给场站增加工作，让现场在力所能及范围内进行故障消缺，为此我们提升了现场的管理水平。还有场站定制化故障模型开发，因为区域公司场站特点不一样，像西北的一些厂站就是大规模戈壁的厂站，像云南、山西山地光伏，它的特点又和大规模的平原的，不是戈壁的场站不一样，我们要针对场站实际情况进行适配，有些场站会出现循环遮挡，比如白天不出现遮挡，下午会出现山体遮挡，这些都是我们需要考虑的。对此我们制定了特征库、历史库来记录场站遮挡信息，相当于这样提高现场运维效率。
还有厂站信息化建设，因为光伏场站设备众多，占地面积也大，现场人员比较少，有以下几个特点，对设备监盘重视程度不够，存在组件级故障定位难的问题，未来我们对场站的图纸、基站信息，通过数字化的方式，或者在场站建设之后通过无人机将整个场站信息进行电子化过程，生成场站电子地图，结合5G或者北斗定位技术，对故障点定位，实现导航等一些功能，方便现场人员去现场消缺。
最后是一些展望，未来光伏场站应该是数字化、智能化和便捷化的，通过数字化将场站基础信息进行提取，智能化就是多源数据融合对光伏厂站故障进行预警与诊断；最后是消缺工作便捷化，通过引入一些智能化的设备，包括无人机、机器人等，减少现场人员消缺的一些工作量。
以上就是我的一个汇报内容，不足之处希望大家批评指导，谢谢！
主持人：谢谢武青经理的发言，让我们深入了解了华能集团光伏发电的数字化转型的经验与成效。
下面是本场分论坛的最后一位发言嘉宾，让我们有请中国三峡新能源（集团）股份有限公司四川分公司巫山公司总经理熊菲，他发言的主题是《新能源智能运维系统》，大家掌声欢迎。
熊菲：各位领导、各位专家，各位来宾，大家下午好，很荣幸来到西安古城参加这次论坛，也很荣幸作为最后一个发言的，前面各位专家、老师对整个智慧电厂进行了分享包括预测以及未来的展望都提出了很好的见解，这次来参加这个论坛也颇有收获。
我们三峡新能源作为三峡旗下的新能源公司，我来自四川分公司，我们整个新能源板块起步相对较晚，整个智慧运维工作、科技创新也是在极力的追赶当中，接下来通过我们的理解去发表我的一些观点和看法。
下面我从五个方面，首先第一个介绍一下我们整个场站情况，我们巫山两坪蘸位于巫山县三溪乡，在整个区域来说它具有比较特殊的位置，另外我们巫山两坪汇集电站又属于山地、丘陵地带，前面之前提到很多都是我们平原地区，它们的光伏生产运维特点跟我们山地的生产运维还是有区别的。
我简单说一下山地光伏情况，我们一期光伏涉及到13个行政村2个乡政府，往往给我们造成了很多运维困扰，我们从升压站所属位置驱车也要最快2个小时到达最后一个点，整个支路达到2万多条，光伏板达到2万6千多块，加上山路崎岖变化，山高陡坡，造成了很多运维的一些困扰，确实也给我们的工作效率造成了很多的影响。
这里有一个传统新能源，我简单的说一下，针对传统新能源往往都是在一些偏远地区，存在几个方面原因，一是人员不足，二是人员成本高，前面老师提到我们降本增效，目的是为了减人增效。刚才也说到我们在山地光伏这块地势特点，环境影响，造成整个安全风险，包括人员投入，成本投入，物资的一些投入，带来了一些影响，甚至于这些偏远地区可能有些刚毕业大学生愿意去，这是新能源场站的共性特点。还有项目特点，山地光伏由于地形影响，还有最大的影响就是火灾防范，杂草丛生，这些问题引入了下一步智慧运维课题和摆出的一些问题。
从这里可以看到电站难点和痛点问题，三高“海拔高、人员幸福指数、场区点多面广”现场造成的这些因素，针对这些因素我们将智慧运维的科技产品，包括打造整个生产数据，包括数字孪生相关的一些特点，引入到整个厂站运维当中去。这里我们需要解决四个方面原因，一是及时性，按照传统新能源工作的规律包括一些特性，因为面积大，刚才我提到了我们驱车最远的地方两个小时，可能上去半天什么事也干不了事，再就是追溯性，我们按照传统的方式离不开人，不管智能还是智慧始终离不开人的管理和控制。
所以我们在原有生产运维的方式，我们的追溯性，容易出现一些容错，容错率还是比较高的。再就是风险高，人员是最大的风险，再就是设备风险，再加上环境因素影响，造成价格极其高。
再一个利用率低，我们在厂区里面现在布的全部是按照传统的光纤通讯，前面很多也提到了，各个集团公司一些专家领导，运用5G技术包括4G技术，实际上在无线网络应用方面，我们可以进行最先进的技术，来替代我们传统的光纤通讯。现场我们有一次我们光纤被挖断之后，我们持续半个月没有找到断点在哪里，我们可以借助测光仪测它的距离，但距离太远，我们没办法找，智能通过无线调节方式，无线调节方式它的发射距离又有限，所以我们可以在智慧运维中不断应用新的通信技术。这是四个方面的原因。
解决问题就是解决整个厂站困难，深度挖掘厂站运维数据，提高电站管理以及深度降本增效。
我们提出了一个思路和未来的规划，我们按照三步走的形式，前面各位专家讲到也是发展的策略：
我们要解决实际问题，前面各位专家讲到我们从管理层面、从集团层面，怎么样集中的、集约化的我们去实现智管，智能和智慧，我们第一步替代人，把容错率降低、把风险降低，把现场结合实际的情况，这些矛盾怎么去把它通过我们的科技产品，我们智慧创新的课题迎刃而解，我们第一步将机器人、高清技术产品跟电站设备有机结合，期待人的容错。
第二步打造智能运维平台，将信息整合在一个平台统一管理，这个前面介绍了很多，这里我不展开说了。
第三步我们实现更高阶的管理层面，就是构建智能运维智能生态体系，我们以平台为基础，基于平台、大数据、包括数字孪生，包括科技产品的融入，能够在我们这个平台当中结合更多设备、生产数据，包括人员培训、安全、态势感知，包括市场营销，还有分析决策，远程协助，专家库，很多方方面面我们可以在更高阶的第三步去实现。
第二方面，实施与应用。
这里我简要说一下，实际上机器人各位专家领导非常熟悉，目前我们电站部署了3台机器人，1台无人机，无人机我们是在场区里设置无人机机床，供无人机充电，还有2台双视云台和2台场区欢迎检测系统。
这是室内轮式机器人，进行日常巡检，有1千多个点位，是变电站设备的全覆盖，在工作方式上面我们可以实现自动巡检和人工下达指令，可以自定义任务，也可以在自定义任务前提之下做特许，因为我们经常遇到暴风暴雨，包括一些极端天气，我们远远不局限于计划工作开展，还是要满足我们根据现场的特点、特性，然后来临时增加工作任务，包括它能自动循环观测。
为了弥补这里的一个问题，我们的智能机器人毕竟要充电，它电池毕竟也是有限的，出去巡检一次一个小时左右，电池耗电量挺大，充电也需要时间。为了满足整个厂区实时数据监控，我们就加了装视云台实现设备巡视，装视云台可以全天候24小时对主要部位进行监控，同时监控数据可以实时传入到后台。
接下来是我们这个轨道机器人，主要是35V的开关室，我们这个采用的是轨道式，结合区域环境特点，轨道式机器人主要用到的是高清的可见光图片识别，包括红外测温、声音识别，还有居放检测和气体检测，用的是通用的检测手段。目前我们有一个问题，就是说在声音检测的过程当中，尤其是组片对组片只能检测到分贝，分贝大小，不能对声文进行识别，因为组片根据大小会有所变化，有一定规律，但是通过分辨噪声的分贝大小，这个还不一定具有科学依据性，我们接下来还会更进一步优化对声音的检测。
这个是我们室内轮式机器人，它采用精准定位，对我们的开关位置信号，还有装置相关读数，都可以通过机器人巡检替代人的一些工作。
这个是我们机器人传回来，因为机器人在进行巡检之后，它会把相关的，所有点位，巡视过点位相关数据进行一个存储，包括照片的拍照，高清拍照，传回到智能管理系统进行数据库比对，进行数据分析和学习算法，得到相关的一些数据，给我们提供预警预报。它的预警预报准确率目前达到99.6%以上，但是我们设计还必须有人员进行二次确认，到现场确认，甚至在系统上要进行确认，提高了我们对工作的严谨性。
接下来无人机应用，针对山区特点无人机作用是很大的，大家也能看到我们整个布板，不像平原地区布板一字排开，包括刚才老师提到的光伏板可以清洗，可以加装清洗装置，也有人提能不能在山区能不能加清洗光伏板的装置，我说不可能，因为有它的特殊性，确实没办法实现这些功能。在智能化产品运用过程当中，可能我们在下一步，未来的工作中，我们可以提出这样的疑问和问题，可以不断地去改进。
我们借助无人机对光伏板热斑进行一个检测，刚才也有老师提到有它的短板之处，因为它是高空垂直拍摄角度，不可能近距离拍摄你表面锂电情况，但是可以检测我们整个场区智驾，包括边角、外形结构，这方面它可以起到作用。另外我们设想在山区里因为防火压力比较大，风险比较高，我们也是有一个假设，提出一个疑问，通过无人机来采取灭活，现在很多项目也能具备这个功能，也已经有这样的产品，有些地方也尝试过。从我们降本增效，提质增效还有一段路需要走，确实在整个山区防火已经是巨大的，也是需要借助无人机这块接入，真正起到积极作用。
针对机器人，包括无人机，还有云台，还有平柜里的卡片机，通过产品接入初步替代我们人的工作，能够提高我们工作的效率，同时也能为我们智能运维工作提供科学依据。我们打造的这个平台，有了意见设施加持之后，我们还需要生产运维平台的一个上线，毕竟通过我们这个平台系统，能够把所有生产数据，包括设备产品，包括我们的这些辅助科学产品，能够把它融入到一起，我们主要分为三个部分：
第一部分全面智慧感知。这就是打通所有生产数据，但这个打通生产数据有个很大问题，包括前面有专家也提到了，我们生产数据首先第一你要过关，一个是调度部门，随着生产数据是属于调度数据，我们目前从山区提供数据接入进来，这个还必须通过我们调度部门，像目前的智慧运维也是必须要过的关，这是我们调度部门。再一个方面生产数据打通，还有各个厂家的，因为设备工业转化不一样，包括文件格式上传不一样，最后就造成接入到中台所有的链路打不通。除了生产数据，除了外部的要求以外，还要针对内部设备参数进行进一步的疏通。
第二部分是整个运维管理，我不多一一介绍了。
第三部分智能分析决策，我们做这个智慧运维就是提质增效，降低安全风险，分析决策包括设备管理，设备管理离不开设备数据，运营可靠的安全数据，再一个是人员信息，包括人员资质，包括外来人员的相关资质，这个在里面我们都可以通过智能分析决策来进行。
另外是我们对资源情况的预测、分析、评估，结合资源包含的就是我们发电量的预测，因为我们现在发现有时候我们在做分析预测的时候，可能各个场站，包括风电场也好，光伏厂区也好，可能就是一套装置放在场区，风电场区也好，还是放在升压站楼顶，我们整个场区5千多亩，升压站这边在出太阳，那边在下雨，在资源分析的时候往往没有一定的科学依据，往往是不合理的。
接下来我们积极探索，想通过与高校的一些合作做厂区精准资源分布预测，能够接入到整个决策分析系统里面去，为我们场站良性考核也好，为年度生产目标也好，能够做到一定的依据，有一份依据，能够提供一些指导性的意见。
这个是一体化界面，相当于功能模块，像态势感知我们也接入到了网络安全、态势感知，都可以把我们厂区还有电子围栏，还有智能门锁，包括五防系统放在里面，再就是智能巡检、辅助检修，辅助检修可以根据设备故障报警信息生成检修工单，这个检修工单我们可以同时配发，资源配置怎么配，我们的时间怎么安排，我们需要做哪些准备，我们在检修运维当中可以提供工作前的一些准备。同时也可以有智能协同，智能协同我们可以通过终端设备在现场做远程会议、远程技术协助，包括远程救援还有远程专家库的支持，都可以通过我们这个终端系统来建立。
这个就是我们整个平台的主界面，下面这张图是我们升压站的数字孪生，一个三维动画，这个三维动画主要是以界面简约化为主，通过整个升压站主体，点击主体进入到主体相关设备，通过路径、捷径，直接查阅设备运营状态、故障情况，可以通过整个界面，你想点那就可以进入到那，这是一个快捷方式。这也是我们作为智能管理系统希望把它做的简单化、集约化。
我们平台亮点主要是这几个方面：
一是感知全面化，因为风和电汇集到一个站，风光互补，未来我们二期项目投产之后整个电站装机容量可以达到接近50万。
二是无人智能化，我们面向于未来无人值班和少人值守，我们把所有值班人员换到检修部门，来参与我们的检修工作，毕竟山地光伏有别于平原地区的工作条件和环境，确实也离不开人，智能通过智能装备、智能的预测分析，这些软件，包括这些系统，为我们的工作效率来提供一些帮助。
后面的几个亮点我不一一赘述了。
这个是我们的一个主界面，可以通过一屏全览，主动运行、数据挖掘，背景图一个是升压站，另外一个是无人机床位置，这个机床可以放大缩小，如果有预警相关信息，包括风机、光伏组建，包括还有一些其它设备，还有火情监测，我们都可以在这一张图上展示，如果有预警信息出来，可以在上面有个红色报警，一闪一闪，这样我们可以通过鼠标放大点进去，通过现场起动机及时捕捉到现场的情况。
再一个经济效益，比较简单，因为智慧运维创新也是从2021年开始起步，我们也经历了1-2年时间，在不断探索和摸索，我们在这简单做了经济效益分析，我们做智慧运维主要是为了降低人工成本，我们厂区按照执行任务，通过无人机系统替代人工，减少两轮投入，一旦所有数据链打通，包括设备全部上线应用，可靠性应用，我们可以把现在七个预值人员划到检修，在综合室就不需要有人值班，全年节省人力支出36万元，巡检方面全年可节约2920工时，为机器人实现有效收益约27.375万元；最后是检修工作，我们引用智慧运维智能分析有助于帮助我们检修工作的提示，同时降本增效，能够真正为多发电、应发尽发起到积极作用。
成果及获奖情况，目前我们获得了电力行业相关技术学会奖项两项，或者软著两项，发表论文四篇，获得实用新型专利3项，发明专利5项，参与团标编制包括发布我们有3项。
第五个方面，我们下一步的工作展望，以及对智慧运维工作的推进。
我们还是想数据打通，这个是我们最关键的，因为我们谈到了数字孪生，你没有任何生产数据哪来的孪生，所以数据打通是我们的重中之重，也是关键，打通数据的同时还要考虑网络安全，网络的可靠性，包括我们现在做的很多网络资质认证，这个据我了解也是在全国很多项目也在开展资质认证，包括国际认证。针对项目工作我们也将加大力度，全覆盖，对于整个厂区，乃至于对于整个风电场实现机器人巡检和智能运维的提升。
完善智慧电站逐步实现智能穿戴系统，我们项目上已经实现了智能穿戴，包括这两天谈到智能头盔，智能头盔确实对于我们的帮助，尤其除了保护我们自身以外，智能头盔也能够联网到整个生产系统，联网到一体化平台，在现场起到很好的帮助作用。智能穿戴也是下一步工作，我们准备打通智能穿戴跟整个系统的互动。
另外风机智能巡检方面的探索，前面有专家和老师讲得非常透彻、非常深入，我们在这逐步把智能化产品，包括智能运维这一套生产数据管理系统融入，融到风机的板块去，希望能够有更多专家包括老师，我们有机会可以共同探讨，也可以借鉴前面很好的经验、做法，引入到整个平台里面去，提高风机运行稳定性和发电量。
最后是集控中心智能运维平台，刚才也有专家提到了，我们从降本增效来说，我们在打造智慧平台的时候，对于基层单位包括场站，在这方面不需要很大的，功能性很强，或者数据量很庞大的数据分析和决策，这个我们也是在思考问题，毕竟它的投入比较大，智慧运维项目启动是一个过程，包括整个成本非常高。我们在做这项工作的时候，先是从无到有，刚刚有专家提到从无到有，我们从零到一，我们也是把能想到的，结合生产实际，现场实际，把这个板块内容，我们先把它摆出来，摆出来之后按照我们的一些生产需要，功能需要，把这个平台先建立，建立完之后我们不断集约化、简约化，实现管理层甚至集团控制层，这样分级去管控，做到建立清晰的，在管理统一的基础之上，能够更好的为企业发展作出一些贡献。
最后感谢各位领导、专家，有些没有讲到之处还请各位批评指正，谢谢。
主持人：谢谢熊总的精彩分享，今天我们新能源智慧化分论坛的主题发言已经全部结束了，再次感谢各位发言嘉宾的分享交流，也感谢每一位与会者的真诚聆听和积极分享。
相聚有时，后会有期。最后再一次向各位领导和嘉宾致以真心的问候，祝大家身体健康、工作顺利，谢谢大家。
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