深远海域风电场智慧运维管理系统的探索与研究

■ 张志宏 施永吉 黄建平 张雯 李寅峰 李海港

(1.上海绿电建设有限公司；2.华锐风电科技(集团)股份有限公司)

0 引言

风能作为一种清洁绿色能源，随着风电技术的发展成熟，已经从补充能源逐步转变为替代能源，在全球范围内受到重视。相对于陆上风电，海上风电技术发展较晚，但其具有风资源丰富、不受土地限制、生态环境影响小、发电功率高等特点[1]，已成为国际新能源发展的重要方向。据欧洲风能协会统计，截至2017年底，欧洲海上风电装机容量约15.8 GW，预计到2020年，欧洲海上风电装机容量将达到25 GW，且明显呈现出从近海向深远海域风电发展的态势。位于英国苏格兰的世界首个深远海域漂浮式风电场Hywind Scotland已于2017年底投入商业运行[2]。

我国海上风电起步相对较晚，主要以潮间带及近海区域为主。2009年，由上海绿色环保能源有限公司(下文简称“上海绿能”)主导开发建成国内第一个海上风电场——上海东海大桥风电场，标志着我国海上风电正式起航。目前，海上风电场已遍布山东、上海、江苏、浙江、福建和广东等沿海地区，占全球海上风电容量的22%。为了发展清洁能源，充分利用我国丰富的海岸线风资源，我国《可再生能源发展“十三五”规划》指出，要大力发展海上风电，在2020年底，海上风电并网装机量要达到500万kW以上。因此，“十三五”时期将是海上风电快速发展的黄金时期。

随着海上风电规模日益发展，近海资源紧张、海上生态环境影响等问题日益突出，而深远海域不会影响海上航道、渔场、海洋生物迁徙路线等，且具有比近海更加丰富的风资源。据权威机构统计，我国大部分海上风资源分布在50 m水深线以外，风电开发潜力至少10亿kW以上。因此，开发深远海域风电场将是必然趋势。《全国海洋经济发展“十三五”规划》中也提出因地制宜、合理布局海上风电产业，并鼓励建设深远海域风电场。目前，上海市已率先开展深远海域风电相关技术研究，上海绿能组织了国内知名的海上风电机组制造商、大专院校、设计院、海上作业施工企业等相关单位开展基础和整机的关键技术攻关和产品设计工作，并取得了预期的效果。

1 海上风电运维现状

目前海上风电场运维模式还主要借鉴陆上风电场模式，采用故障检修、定期检修和状态检修3种方式[3]。

1)故障检修是指故障发生后进行的维护，是当前海上风电机组技术条件下不可避免的一种维护方式[4]。故障检修需要运维人员就地对故障原因进行排查，因此对天气状况、船只和备品备件状态等有较高的要求。维护成本及停电的损失等与故障类型、维护时间有关，进而会影响机组可靠性和整个风电场的发电量收益。

2)定期检修是依据事先制定的维护计划进行的风电机组预防性检查与维护，主要是对风电机组各部件进行状态检查与功能测试[4]。定期检修可以让风电机组处于最佳运行状态，同时考虑到风资源的利用率，定期检修一般安排在小风季实施。合理的定期检修时间间隔非常关键，时间间隔过大易导致机组维护不足，可靠性下降；时间间隔过小会导致维护成本增加。当前，我国海上风电场通常根据不同定检事项采用不同固定周期的维护策略。

3)状态检修是指通过风电机组状态监测系统提取的相关状态信息，结合在线或离线健康诊断或故障分析系统的结果而制定维护策略[5]。其优点是结合了风电机组的健康状况、备件情况、天气情况等，选择最优的时间点预先安排维修，保证风电机组较高的可利用率。但目前为止，由于风电场数据分析系统的建立不够完善，采集数据的有效性受到限制，海上风电机组通常还需借助人工就地检测的方式进行风电机组健康与故障状态的进一步分析与确认[4]。目前，海上风电场运维也在通过各种手段，借助大数据及人工智能技术，积极探索基于风机健康状态的检修方式。未来随着技术的不断发展成熟，以及风电场管理的自动化水平不断提高，该方式最具发展潜力。

2 深远海域风电运维面临的挑战

深远海域风电场离岸较远，相对近海的维护难度更大、成本更高。同时，由于深远海域风电场采用大功率机组，运行环境更加恶劣，受潮汐、海流、内波等多种水文现象及振动、腐蚀、台风、雷电等因素影响较大，机组潜在故障率较高。因此，深远海域风电场运维将面临更加严酷的挑战。

2.1 风电机组及部件潜在故障率高

由于深远海域风电场较陆上、潮间带及近海风电场的工作环境更加恶劣，如盐雾的腐蚀、台风的破坏、雷电、海浪的荷载、机组的振动和海上撞击物的影响，深远海域风电机组潜在故障率相对较高。据统计，海上风电机组近50%的停运时间是由于机组大部件损坏造成的，13%的部件故障与电控系统有关，严重影响了海上风电场的经济效益。

2.2 缺少深远海域风电运维经验

深远海域风电技术起步较晚，虽然国外一些国家已经开始了深远海域风电技术的研究及样机试验，但到目前为止，全球首个深远海域漂浮式风电场刚开始投入运行，运维管理经验也相对较少。由于运行环境的特殊性，深远海域风电场对运维管理及专业水平要求也更高。而我国深远海域风电场开发正处于起步阶段，缺乏经验，同时对于安全规范、信息体系建设、机组维护、运维交通工具及调度等方面尚未有相应的标准，需要不断探索研究。

2.3 深远海域风电运维成本高

在深远海域项目全寿命周期成本之中，运维成本仅次于风电机组的成本。据统计，近海风电场的运维费用占整个海上风电项目成本的18%～23%，远高于陆上风电场运维费用占整个项目成本12%的比例[4]。

影响深远海域风电场运维成本的因素主要包括以下几方面：

1)交通工具。深远海域风电场的运维一般采用船舶或直升机，用于重型设备的吊装及运输，运维人员、运维工具的运输等，出海费用较高。目前近海风电场大都采用长期配置与短期租赁相结合的方式，以降低交通工具费用。

2)海上气候条件。海上气候对船舶或直升机的出航、风电机组的登陆，以及海上作业影响较大，造成了海上运维的不确定性，延长了风电机组的停机时间。

3)机组可靠性及备件管理。深远海域风电机组可达性差，较高的部件可靠性及合理的备件管理可减少机组停机时间及维修成本。

3 深远海域风电运维管理模式

深远海域风电机组运行环境特殊，面临着机组潜在故障率高、运维成本高、缺乏运维经验等挑战，需要综合风电场气候条件，从设备状态监控、备件管理、人员调度、船舶调度等各方面综合分析决策，以精益化理念为指导，探索集中化、智能化的运维管理模式。

3.1 集中化、智能化的风电场设备监控

深远海域风电场监控采用远程、集中监控模式，借助智能化的监控平台，在集控中心配置少量专业的值班人员，通过集控中心指令调度管理风电场，减少因决策失误及人员安排不合理导致的运维时间及费用的浪费。

3.2 在线式、透明化的设备、备件及运维人员管控

海上风电场规模较大，机组潜在故障高，设备、备件及运维人员信息的透明化决定了机组运维的响应效率。

设备信息对于风电场运维至关重要。通过信息化技术，可对设备的巡检、维护等信息在线更新、透明管控，并与其他数据共享，实现风电机组全生命周期管理。

备件管理直接影响运维时间及风电机组的可利用率。合理的备件储备可避免因备件缺失导致的风电机组发电量损失。借助智能化运维平台，实现备件信息的在线化、透明化，根据备件实时损耗情况决定备件存储数量，实现标准化管理。此外，备件储备涉及到备件自身费用、仓库使用费用、管理费用等。集中仓储式的备件管理可减少备件储备数量，节约在备件储备及管理上的费用。

深远海域风电的特殊性决定了运维人员要有较高的专业水平。通过对运维人员专业水平的了解，结合运维工作，做到合理调度，提高运维效率。同时，可通过专业的技术平台，实现线上线下互动交流，远程指导，逐步提高人员的专业水平。

4 深远海域风电场智慧运维管理平台建设

深远海域风电场智慧运维，以实现风电运维成本最低、可靠性高、提高发电量为目标，将精益MRO与智能化相结合，对业务链进行信息化管理，并通过智能算法对海上风电场维护策略、业务工序、时间周期、交通工具、维护人员等做出安排[6]。因此，搭建深远海智慧运维管理平台，实现风电场远程、集中管控模式，提高风电机组可靠性及可利用率，保证风电场的经济效益是非常必要的。

深远海域风电场智慧运维管理平台的整体架构如图1所示，包括：风电场智能监控和运行优化系统、风电场综合信息管理系统、风电场运维调度管理系统、风电机组状态监测与健康管理系统、能力提升与评估系统。

4.1 风电场智能监控和运行优化系统

风电场智能监控和运行优化系统是集风电机组监控、电力调度、气象信息、基于大数据的运行优化等为一体的系统，可以让风电场管理者及时了解风电机组的运行状态、故障信息、气象环境及电力调度信息，对风电机组运维决策起指导性作用。

图1 深远海域风电场智慧运维管理平台

1)环境气象信息子模块用于分析记录海上天气、台风、暴雨雪、灾害预警等气象信息。根据气象信息，安排预警和预处理方案及出海作业策略。

2)电力调度信息子模块不仅要平衡深远海域长距离输电的特征性要求，还需要接收并执行当地电力调度部门的指令，参与电网的调压调频和消峰填谷；同时，随着新型电力市场的不断发展，深远海域风电场也会参与到电力交易中，进一步满足负荷特性需求。

3)风电场智能监控和数据采集子模块包含了风电场的所有设备的状态监控、预警和故障展示，以及基于专家库的故障处理方案的嵌入应用等，可提高风电场的信息化和智能化水平；同时，搭载智能化的数据和信息采集策略，为风电场运行优化提供基础支撑。

4)风电场运行优化子模块是结合风电场综合信息管理系统开展风电场整体运行效果评估、风电机组间对比、可利用率和单机性能深度分析等工作，并利用分析结果为后续风电机组设计优化、性能提升、改造，以及风电场运维优化系统提供参考依据。

由于可参考的案例和数据较少，深远海域风电场在建设初期需要逐步积累更多的数据和经验，以指导后续的风电机组优化设计和风电场运维管理工作。风电场智能监控和运行优化系统的应用不仅可以实现风电场的远程、集中监控，逐步形成风电场运维“线上决策、线下处理”的高效快速响应机制，还可以为风电场后续的运行优化奠定基础。

4.2 风电场综合信息管理系统

风电场综合信息管理系统至少包含4大数据库：设备档案库、设备信息库、库房及部件更换维修管理库、巡检和故障工单库等。

1)设备档案库记录了风电机组的各类设备基本信息，如风电机组机型、配置、部件型号、船舶的信息等[7]，便于后续开展设备分类统计、器件质量跟踪、运营调度管理等。

2)设备信息库的对象为风电机组维护过程中涉及的技术规格和运维手册、备品备件、工具及交通工具。交通工具以船舶为主，记录船舶基本信息及出海作业情况，若船舶为临时租赁，则还需记录租赁相关信息。

3)库房及部件更换维修管理库用于记录备件和工具数量、质量、存储的位置及进出库等基本信息，同时详细记录备件更换前后的相关信息及备件自行维修或委托第三方维修的全过程，便于后续进行查询和统计分析。

4)巡检和故障工单库用于记录风电机组故障信息、维护信息等。故障工单信息涉及机组历史故障、故障处理方法、更换部件时间及型号等，利用这些经验建立并完善专家库。维护信息根据计划管理的需求，涉及需求、计划、过程及报告等涵盖维护全过程的信息记录和跟踪。

通过风电场综合信息管理系统，可实现设备信息的透明化、巡检工作的移动化和自动化；同时可记录风电机组全生命周期的运行轨迹，有利于分析风电机组的可靠性。

4.3 风电场运维调度管理系统

深远海域风电由于受到海洋因素的制约，无法采用陆上风电实时维护的模式，而是需要在综合分析出海维护成本、停机发电损失及海洋气候条件的基础上选择适当的维护策略。

风电场运维调度管理系统包括计划性调度管理和触发性调度管理。计划性调度管理主要针对风电场各类维护需求、巡检工作制订计划，以维护单台机组为任务，列出操作项、工具、所需备件和船只需求，并将工作落实至个人。实施过程以子任务为单位，维护结束后对维护工作进行总结，包括对维护工作完成质量的评价。

当综合信息管理系统及风电机组状态监测与健康管理系统中累计维护工作量达到一定阈值或发出严重故障预警后，就会触发风电场运维调度管理系统，其根据维护需求从能力提升与评估系统中匹配出相应的维修方案，然后系统根据该维修方案提出船舶需求，进行工装工具、维护人员、备品备件等维护资源的分配，并根据气象信息制定合理的MRO计划，以保证维护业务高效、顺利的开展，从而提高海上风电场的运维效率。

风电场运维调度管理系统的应用需要依托于风电场智能监控和运行优化系统、风电场综合信息管理系统、风电机组状态监测与健康管理系统，以及能力提升与评估系统，五者相辅相成，才能将精益化理念更好的应用到运维管理中。

4.4 风电机组状态监测与健康管理系统

海上风电机组与陆上风电机组结构基本相同，常见的故障也集中于叶片、齿轮箱、发电机等几个关键部件上[8]。风电机组状态监测与评估系统主要是对叶片、主轴、齿轮箱、发电机、电气系统零部件等状态进行监测，并评估各部件的健康状态，如发生故障或隐患，进行预警并给出合理的检修建议，以延长部件的使用寿命。

风电机组状态监测与健康管理系统与风电场综合信息管理系统、风电场运维调度管理系统关联，维护人员根据状态监测与健康管理系统的预测结果调用风电场运维调度管理系统，并将计划列入计划管理库中；同时系统还关联设备机组档案库、设备信息库、库房及部件更换维修管理库、环境气象信息等，可对维护时间、维护周期、交通工具、维护人员等做出安排。

4.5 能力提升与评估系统

运维人员的专业水平和整体素质是海上风电机组安全运行的保障。能力提升与评估系统将安全管理、备件管理、风电机组作业流程标准化文件整合于同一系统中，供员工查阅和学习，以提升运维人员的综合水平。

1)首先要建立员工能力矩阵库，主要是对风电场运维所需具备的能力、员工自身能力及能力等级、在岗状态的评估。通过技能评估，能让员工客观的评价自己，明确努力的方向；对于管理者，可随时了解各岗位人员的技能水平，清楚需要加强培训的方向，易于安排人员的调动，减少人员变动对风电场运维的影响。

2)其次，需要建设故障案例平台，其故障案例不局限于风电机组，还涉及输变电及其他。员工可根据自己的兴趣选择相应的故障案例进行学习，同时也可编制并分享故障案例供他人借鉴。故障案例由专人进行审核，分成不同的等级，如优秀、良好等，同时根据等级不同给予一定的积分奖励，激发员工学习和编制故障案例的兴趣。

3)能力提升与评估系统中还包含考核评估系统，员工可根据个人实际情况定制学习计划和周期，考核评估系统会根据学习内容随机出题进行学习效果考核评估，便于员工根据考核结果制定下一步学习计划；也可由项目经理制定项目所有成员的学习计划，并对项目成员进行考核和评比。

能力提升与评估系统以培养多能员工为目标，注重于激发运维人员的学习兴趣，提升其专业能力和整体素质，为深远海域风电运维提供持续不断的专业知识和经验保障。

5 结论

深远海域风电场运行环境的特殊性，导致其在运维管理方面面临诸多挑战与考验。随着信息化技术的发展，借助互联网思维，探索集中化、智能化的深远海域风电场运维管理模式，降低运维成本，提高风电场经济效益是非常必要的。通过智能化的运维管理平台，从多维视角实现风电机组全生命周期的管理，做到各个环节的自动化、信息化、透明化，可在一定程度上减少风电场人员配置，提高运维响应效率。在系统的实际运行过程中，不断总结经验，并根据流程和业务的变化及时调整优化策略，以适应深远海域风电场运维未来发展的需要，促近风电产业健康、经济地发展。

[1]郑小霞, 赵华, 刘璐洁, 等.考虑可及性的海上风电机组综合维护策略[J].电网技术, 2014, 38(11): 3030－3036.

[2]姜楠.深海风力发电技术的发展现状与前景分析[J].新能源进展, 2015, 3(1): 21－24.

[3]张宏.基于可靠性理论的海上风电场运维研究[J].理论测试, 2016, (22): 49－50.

[4]黄玲玲, 曹家麟, 张开华, 等.海上风电机组运行维护现状研究与展望[J].中国电机工程学报, 2016, 36(3): 729－738.

[5]郑小霞, 叶聪杰, 符杨.海上风电机组状态监测与故障诊断的发展和展望[J].化工自动化及仪表, 2013, 40(4): 429－434.

[6]宋庭新, 张甜, 张一鸣, 等.基于精益MRO的海上风电场运行维护管理技术[J].计算机集成制造系统, 2017, 23(2): 387－395.

[7]梁艳辉.海上风电状态监测与故障诊断技术[J].科技创新与应用, 2013, (30): 52－53.

[8]黄必清, 张毅, 易晓春.海上风电场运行维护系统[J].清华大学学报(自然科学版), 2014, 54(4): 522－529.