全自主漂浮式海上风电场运维系统关键技术与系统架构探讨

郑彦春　时旭航

摘要： 风能作为一种清洁的可再生能源，对于实现“双碳”目标以及低碳能源体系转型至关重要。分析和研究了漂浮式海上风电发展面临的挑战和潜在的技术，特别是重点探讨了信息与通信技术（Information andCommunication Technology， ICT）和机器人技术在漂浮式海上风电运维中的潜在应用，进而设计了漂浮式海上风电运维系统架构，旨在降低运维成本和提高运营安全性。所提出的解决方案涵盖了浮式平台设计、数字孪生形式的远程操作、自主水下机器人等多个方面。

关键词： 漂浮式海上风电场 自主系统 数字孪生 工业4.0 运行与维护

中图分类号： TP311.5 文献标识码： A 文章编号： 1672-3791（2023）24-0066-04

为了实现《巴黎协定》宣布的到2050 年二氧化碳净零排放目标，中国提出了2030 年前“碳达峰”及2060年前“碳中和”的目标。风能作为清洁能源，已成为当前最有前景的可持续能源解决方案之一，对于加快构建我国新型能源体系起到了关键作用。截止到2022年底，我国风电累计装机容量达到36 544 万kW，其中海上风电累计装机容量达3 046 万kW，同比增长15.4%，呈持续增长状态。现今，我国海上风电累计装机规模已跃居世界第一［1］。与此同时，世界各国也相继制定了不同的海上风电目标：美国制定了到2030 年部署3 000 万kW 海上风电的目标；德国、丹麦、比利时和荷兰制定了一个联合目标，即到2050 年四国海上风电累计装机容量达到15 000 万kW；挪威政府设定了到2040 年达到3 000 万kW 的新海上风电目标。所有这些计划都表明，海上风电作为新能源发电的重要组成部分，处在快速上升发展期，是未来高增长的产业之一。海上风电的规模化建设和并网发电，将对海上风电场的运营和维护提出更多的要求和挑战。

随着近海风力资源开发的日趋饱和，深远海风电将成为海上风电产业下一阶段开发的重点。一般而言，离海岸的距离与水深成正比，水深的增加将导致固定式海上风电基础的成本更高，投资将更大［2］。因此，漂浮式海上风电被视为深远海风电的解决方案，即每个风电机组都安装在浮动结构上，并连接到系泊系统，通过锚固装置与海床连接以起到固定作用。虽然漂浮式海上风电技术能够在固定式風电机组不适用的水深中发电，但其运行和维护是比较难以解决的问题。

与陆上风电相比，漂浮式海上风电的安装和运维成本相对较高，主要包括用于安装的服务车辆、用于检查的潜水员、远程操作车辆（ROV）以及用于配电的附加设备等。为了提升运维的质量和安全性，同时降低运维成本，漂浮式海上风电有必要采用与海上风电行业发展相关的先进技术［3］。基于此，本文分析了开发漂浮式海上风电面临的挑战以及潜在的运维技术。特别是探讨了信息与通信技术（Information and CommunicationsTechnology，ICT）和机器人技术在漂浮式海上风电运维中的潜在应用。

1 漂浮式海上风电运维面临的挑战

漂浮式海上风电的运营与维护是一个重要的成本驱动因素，占海上风电设施总生命周期成本的很大一部分。造成其运行维护成本高、难度大的原因主要有：（1）海上较难预测的天气条件和恶劣的环境条件对维护和维修构成了重大挑战，同时漂浮式海上风电场远离海岸进一步增加了维护和维修的难度和成本；（2）漂浮式风电机组、系泊系统及其他组件的维护需要专业设备和技术才能有效地进行［4］。运维面临的挑战如图1 所示。

2 漂浮式海上风电场运维赋能技术

鉴于上述挑战，亟须开发新的策略和技术以降低漂浮式海上风电场的运行和维护成本，这包括探索提高风电机组和其他部件可靠性和耐久性的新技术，制定更高效、更具成本效益的维护和维修策略。本文分析和研究了可应用于漂浮式海上风电的具有高潜力的赋能技术［5］。如图2 所示，使用自动飞行器和水下机器人等赋能技术，将有助于推动漂浮式风电场实现自主操作和自动维护，这也代表了未来海上风电机组的运行维护方向。

2.1 漂浮式海上风电机组设计

随着海上风电机组的发展，漂浮式海上风电机组的设计也在不断发展，尤其是在风机基础方面。图2左侧所示的单桩式类型是经验证的漂浮式海上风电基础的一个技术路线，其是一种压载稳定的简单结构，具有良好的水动力性能和高稳定性［6］。

图2 中部所示的驳船类型是从半潜式模型扩展而来的浮动概念。它利用水平面区域和连接到海床的悬链线系泊系统，通过分布式浮力进行稳定。驳船平台的设计能吸收波浪荷载并减少浮子运动，其优点是结构简单，可以减少总重量和施工、维护成本。

2.2 远程操作

漂浮式海上风电场进行远程运维迫在眉睫，其既关系到运维成本的降低，也关系到维护期间的运行安全。海上风电场远程运维主要是指通过接收并分析来自传感器的实时数据，构建与物理设备进行交换信息的数字模型，实现对海上风电场进行有计划的预防性维护和疲劳诊断的运维技术。下面探讨可应用于远程控制和操作海上风电场风电机组的几种赋能技术。

2.2.1 数字孪生

数字孪生是物理资产或系统的数字副本，其功能是反映其相应孪生系统的镜像。数字孪生反映物理资产的实时数据，以预测资产或系统的未来行为。数字资产与实物资产的双向通信为风电场管理提供了可靠的解决方案。它可用于跟踪设备从建模到处置的全生命周期，以估计风电机组的剩余使用寿命［7］。

数字孪生技术已在其他行业中广泛应用，特别是在制造业中。在漂浮式海上风电场中，数字孪生技术可用于远程控制和监控风电机组，以进行预测性维护及检查间隔优化。图3 显示了数字风电机组（右侧）的设计如何尽可能类似于实际的风电机组（左侧），它代表海上风电场的物理资产，可用于状态监测、实时预测和决策改进。

2.2.2 传感器系统

数字孪生的实施依赖于传感器系统。近年来，传感器系统生成的数据量显著增加。而风电机组的运行和性能由用于特定用途的各种传感器进行监控。例如：涡流传感器用于观察轴的润滑间隙；位移传感器用于监测风塔和风舱的结构稳定性；基于激光雷达的风速传感器用于风速观测以预测发电量；加速度计用于监测风塔摇摆、风舱旋转和齿轮箱振动；振动信号和温度传感器的历史和实时数据可用于预测潜在齿轮箱故障。

综上，传感器采集的实时数据对实现海上风电场的数字孪生具有重要的作用，基于它，可以实现风电机组的状态监测、发电功率预测和预测性维护等功能。因此，为了优化生产效率，漂浮式海上风电场必须配备能够现场处理数据的智能传感器，并且从传感器接收到的数据需要自动集成到通信系统的数字框架中，以用于提供决策支持。

2.2.3 物联网

工业4.0 是通过互联网，或者在工业环境中使用互联网的技术和协议实现系统互联的。在第四次工业革命中使用的许多技术，例如机器人，已经存在很长时间了。现今，“处处通万物”的可能性使工业自动化达到了一个新的水平。这些通信技术通常被称为物联网（Internet of Things， IoT），而用于工业用途的则称为工业物联网（Industrial Internet of Things，IIoT）。

工业4.0 框架内的通信系统在促进所有资产之间的互连方面发挥着关键作用，从而实现无须人工干预的自动集成。此外，数字孪生平台中的通信系统必须在所有相关利益相关者之间执行互操作性，其中特定数据可以跨部门进行交换。AAS 语境下的沟通模式有3 种：（1）被动型，采用XML 和JSON 等统一文件格式的文件交换模式；（2）被动型，采用MQTT 和OPC-UA 等API 的服务器-客户机通信模式；（3）主动型，通过具有共享语法和语义基础的标准化接口进行对等交互。根据工业4.0 标准，主动式AAS 对于集成组件和利益相关者之间的自主通信至关重要。基于物联网，实现漂浮式海上风电场建设和运维的互联互通，对于提高风电场运维效率和降低成本具有重要作用。

2.3 海上机器人

几十年来，海上机器人一直是海上作业的主力。相较于潜水员，在支援船上配备有训练有素的操作员的海上机器人可以更便宜、更有效地执行更深的水下任务。对于漂浮式海上风电的运行与维护而言，由于海上机器人不仅可以降低漂浮式海上风电场的运行与维护成本，而且还可以提高生产效率，因此海上机器人技术在漂浮式海上风电中将具有重要的意义。

2.3.1 水下自主机器人

目前正在开发用于水下检查、维护和维修的水下自主机器人。水下机器人由机械臂组成，可以永久停留在海床上，其完全自主或由操作员远程进行控制。它的整个身体包含电池、灯、传感器和工具模块，并通过配备的传感器对水下结构物进行环境调查。水下自主机器人为海底的维护提供了可靠的技术和方法，即可以为海上风电场运营商提供替换潜水员进行水下检查、维护和维修的能力，从而以最小化的风险、时间和费用完成运维工作。除此之外，還有一种被称为“蓝眼”的水下无人船，具有灯光、声呐、摄像头、定位系统和水下检查传感器等功能，也可用于漂浮式海上风电的运维。

2.3.2 自主水面船舶

自主水面船舶是指在使用方面实现一定程度自主的船舶，一般会与水下机器人协同执行海上风电运维任务，其是一种更为安全、效益更高的海洋监测运维技术。除了用于记录海洋学数据、导航珊瑚礁和采集水样外，该技术还可用于检查漂浮式海上风电支撑结构和监测水面系泊缆，执行海上风电场资产完整性检查，收集和实时处理数据，提供运维分析报告等。整体而言，该技术用于进一步改进运维技术方案和维护计划，不断提升决策分析能力具有重要作用。

2.4 海上储能

不断变化的海上天气条件导致海上风电场的发电量具有大幅波动的特点，从而造成电网的不稳定。采用电池等储能系统有助于缓解风力发电的间歇性。储能系统可实现供需的最佳协调，从而减少电力输出的可变性并稳定电网。用于海上风电场的储能解决方案包括：电池、超级电容器、飞轮储能、油气储能、氢气储能、氨基储能和压缩空气储能。根据研究，锂离子电池和压缩空气储能是最有前景的储能技术，可以满足海上能源解决方案的需要。

此外，解决电力振动的另一个潜在的解决方案是实施电网形成变流器。这些先进的电力电子设备主动控制产生的输出功率的电压和频率，有助于电网的稳定。随着先进控制策略的发展，如预测风速变化和实时调整风电机组的运行以保持稳定功率输出的预测控制算法，也可以有效地将功率波动和相关振动降至最低。

3 全自主海上风电运维系统架构

全自主海上风电运维系统架构包括感知层、通信层、应用软件层和业务应用层，如图4 所示。

3.1 感知层面

无人值守无人机和自主水面船舶系统远程部署到海上，搭载高清相机、多波束等多种载荷按预先设定的任务开展作业。任务完成后返回自动充电，无须人工搬运和干预，实现真正的自动化作业。

3.2 通信层面

远程通信系统根据离岸距离和数据传输量等需求，灵活配置 4G/5G、卫星通信、北斗、微波等通信手段。无人机与自主水面船舶作业获取的数据通过其自带的无线通信模块实时回传至智能机场和智能船坞，并由远程通信系统中继转发至远方的指挥中心，解决了数据时效性问题。

3.3 应用软件层面

指挥中心可远程设定巡检任务及航线，实时监控远程设备的位置、行动轨迹、周边状态等信息；并采用边云协同的方式，基于边云数据库和目标库，利用 AI智能算法自动开展缺陷目标识别，辅助人工筛查，所有数据最终汇入数据处理与管理平台。

3.4 业务应用层面

由数据处理与管理平台向海上风电管理部门的业务应用系统推送数据，辅助海上风电的日常运维和管理。

4 结语

本文列出了漂浮式海上风电运行和维护面临的问题和挑战，而这些问题和挑战将推动海上风电行业朝着完全自主的运维方向发展，从而降低运维成本和最大可能提高运维的安全性。此外，为了充分展示漂浮式海上风电运维自主性的潜力，本文提出了一系列已在其他行业成熟应用的支持技术，并在研究其在海上风电行业改进和应用时，提出了未来努力的方向和建议，包括技术路线、操作和维护的各个方面，如新颖的系统设计、远程操作和船舶维护。在工业4.0 背景下，借助ICT、大数据分析、物联网以及云计算等互联技术，逐步实现运维的自主性、智能化，提升漂浮式海上风电的运维决策水平，进而提高海上风电系统运行的性能、效率和安全可靠性，从而推动海上风电产业的快速稳健高质量发展。

参考文献

[1] 电力规划设计总院. 中国电力发展报告2023[M]. 北京：人民日报出版社，2023.

[2] 李姣. 基于深度学习的风电机组叶片表面故障识别及分类[D]. 北京：华北电力大学，2023.

[3] 蔡勇，朱阳，芦海，等. 无人机精准海水取样装置在海底电缆溢油排查中的研究[J]. 低碳世界，2022，12（10）：91-93.

[4] 汤翔，杨源. 海上风电场智能无人巡检方案研究[J].电工技术，2021（20）：12-14，17.

[5] 林峰. 基于迁移学习的风电机组叶片表面异常分类与检测[D]. 北京：华北电力大学，2022.

[6] 张晗，李存义，曹淑刚，等. 无人机在海上风电机组叶片巡检中的应用[J]. 能源科技，2020，18（5）：67-70.

[7] 林超峰. 海上风电多场站跨系统智能综合监测控制平台研究[J]. 海峡科技与产业，2020，33（11）：85-87.