究竟什么是数字化？风电行业数字化现状如何？本期“工程师说”将从风机运维阶段的数字化解决方案详述数字化工具如何助力风机运维。
“数字化”作为近几年经常被提及的词，对于风电行业而言，其重点在于如何将互联网、大数据、人工智能等新兴技术应用于风电项目的规划、建设、运维等全生命周期。
本文，我们将风机运行数据从时间维度和空间维度进行划分，分两个部分，探讨风机运维阶段的数字化解决方案。
按照数据的时间维度，可以将风机的运行简单划分为：过去时、现在时、将来时。
要分析已发生的故障原因，就需要对风机的历史运作时的状态进行数字快照，即通过对风机运作时的状态高频数据的记录与保存，实现故障时刻数据的反演，从而分析定位故障原因。主要的数字化工具有故障录波、数据上云、大数据存储、数据可视化工具等。
举一个简单的例子：当风机发电机驱动轴承过温造成停机时，远程运维人员基于D2X大数据分析平台分析上传云端的SCADA数据和CMS（传动链振动监测系统）数据。SCADA数据可以分析轴承的冷却、润滑情况，而CMS数据可以分析轴承自身的故障，例如点蚀、剥落等。基于上述数据诊断，能够找到轴承过温问题的根因，从而避免故障逐步扩大，造成风机不可挽回的损失。
随着风机大型化的持续不断的发展，目前风机的各种传感器的数据慢慢的变多、控制策略愈发复杂，系统监视的对象持续不断的增加。风机控制管理系统采用基于模型设计（MBD）的工程开发方法，以应对复杂的控制逻辑设计。风场监控系统SCADA，则采用模块化设计、容器化部署的思路，来满足个性化的业务需求。
以拥有100+传感器的电气风电海神平台EW8.5-230机组为例：结合风机双大脑的智能判断，对风机各个部件的运作时的状态进行监视。异常状态通过声光报警，及时提醒设备监盘人员处理。通过能量管理系统的控制，可以使全场上百台风机快速精准响应电网的一道道指令。
主要是指通过大数据及人工智能技术的应用，对风机运作时的状态进行趋势变化分析、劣化分析，以此来实现预测性的运维与生产管理。
台风对风机而言，不仅是一种考验和挑战，更是一种性能的比武场。充分的利用风功率预测系统的气象预报功能，可以让风机安全运作并获得更高的发电量。大数据气象预报基于实时云图分析获知台风路径和距离，让风场做好迎接准备；智能场控获知台风方位以后，实时告知智能主控做好台风策略切换，以便在保证自身安全的情况下最大化利用台风带来的资源。
风电齿轮箱断齿是一个严重的故障，轻则齿轮箱损坏，重则导致机组整个传动链故障。通过对振动数据的分析，结合SCADA中的运行数据，可以对齿轮箱中的细微缺陷进行甄别。当发现异常征兆后，一方面通知现场运维人员加强巡检，另一方面准备更换的备件，这样做才能够在齿轮箱的剩余寿命内对齿轮箱来更换。基于多源数据的齿轮箱齿轮健康度预警分析手段，既充分的利用了齿轮箱的残余寿命，又节省了备件等待的时间，以此来实现发电量收益最大化。
可以看到，数据串联起了风机运行生命周期的过去时、现在时、将来时，是数字化时代风电行业运维的焦点。智慧风场、主动运维、无人值守等解决方案都是基于对风机数据的采集、传输、存储、应用等展开。
针对数据的焦点，电气风电提供了从风机边缘端到风场端、集控侧，再到云平台的风电数字智联一体化解决方案。
按照数据的空间维度，可以将风机的运行简单划分为：边缘端、风场端、集控端或云端。
边缘端包括：主控系统、智能终端、箱变测控装置，以及各种辅助监测类的传感器和采集器等。
风场端包括：SCADA系统、场控系统、风功率预测系统、CMS/TCM系统、油液监测系统等。
集控端或云端包括：是对风场端各类监控系统功能的扩充，一方面体现在多风场、多系统的集成即集中监控功能，另一方面会增加故障预警与诊断、运维工单派发、备品备件管理、人员车船调度等方面功能。
在边缘端，我们推出了Edge-Agent智能终端这款数字化产品。它是风机的可靠数据黑匣，高质量的数据矿山在风机侧进行“挖掘、清洗、分拣、冶炼、提纯、加工”，与主控系统来进行联动，并将数据处理结果上传给SCADA做进一步处理。
在风场端，数字化的发力方向是多系统高效集成。关键词是：一体化监控，目的是将风电场多个分散的监控系统来进行有效整合。生产控制大区的各类系统将主要集成至风机SCADA系统中，智能监测系统将集成至一体化智能诊断平台。
在集控与云端，数字化要解决的是高价值数据的有效流转与多系统的有效联动。例如：设备集中监控、运维工单下发与备品备件联动、人员与车船科学调度等。
随着风电行业新产品推出的速度不断加快，电气风电上线推广应用了Fleet-Agent与Flowable平台，通过标准化、流程化的工具，加快风场问题处理与闭环，快速提高新产品的可靠性。
是为解决样机与批量项目问题闭环处理流程及统计问题而研发的平台化管理系统；
形成了Web+App多端访问，与SCADA、Flowable等多个系统集成应用的综合平台。
会根据故障码自动匹配相关责任工程师，工程师针对故障问题分析后可直接下发处理方案至现场；
以应用Fleet-Agent与Flowable平台的山能渤中B海上风场项目为例，风场工作人员可通过在平台上导入风机故障数据，拉动企业内部的专业工程师资源，提升问题处理效率，支撑机组可靠性提升。
不同的数字化技术和工具能解决不同的问题。降低度电成本、提高风机可靠性、智慧运维、提高人均效能、无纸化移动化办公等方向很多，还可以细分为更多领域。数字化是一种方法论，是一个工具箱，重要的是我们想要用数字化解决什么样的问题，数字化本身也是在解决一个个实际问题中持续不断的发展的。
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