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行業新聞

主機廠價格“卷”至冰點,風電下半場拼的是什么?

2024-05-11 01:00:12

文 | 包校千

編輯 | 石亞瓊

封面來源 | 視覺中國

01.中國風電發展概況

縱觀人類社會發展的歷史,每一次新型能源的開發都使人類經濟的發展產生質的飛躍。作為經濟社會發展的關鍵要素和重要支撐,能源是國民經濟的命脈,關乎國計民生的重要戰略資源。

進入21世紀,世界能源結構再次發生重大變革——以風能、太陽能等為代表的可再生能源登上歷史舞臺。其中,風能發電更是當今世界最具開發前景、技術最為成熟以及發展最快的可再生能源之一,成為繼火電與水電之后的第三大能源。

我國自1986年首座示范性風力發電場在山東榮成建成并網發電,此后30余年間,風電產業經歷了從無到有,從早期示范與產業化探索階段,邁入快速發展與穩步增長的快車道。

自2010年取代美國以來,我國已連續12年風電新增與累計裝機容量位居全球雙料第一。2021年,中國風電并網裝機容量突破3億千瓦大關,占全國電源總裝機量的13.9%。截至2022年三季度末,中國風電裝機容量達3.48億千瓦,預計到全年底裝機容量可增至4.64億千瓦左右。

在國內風電賽道的上半場,中國政府實施風電電價補貼退坡政策,旨在"點燃"行業,促進產業規模提升、成本下降,形成良性循環。據統計,從2006年到2018年,全國用于可再生能源的補貼資金總計超過3200億元,其中一半以上的資金用于風電上網電價補貼。

然而,從全球能源發展歷史來看,任何一種新型能源要躋身主流能源,經濟性是必要條件。中央政府明確2020年陸上風電、2021年海上風電相繼進入零補貼"平價上網"時代。辨證而言,補貼即是為了不補貼;"平價上網"是風電向主流能源邁出的關鍵一步,同時開啟了風電賽道的下半場。

風電平價時代,行業倒逼現象顯著。如疊加產能過剩和價格戰因素,價格傳導機制作用下,2022年一季度,國內陸上風機價格(不含塔筒)一路下跌,腰斬至1375元/千瓦。

風電平價時代,產業鏈中開發商、整機廠與設計研究院等側重于通過提質降本增效,來提升行業競爭力。具體而言,主要包括針對風場提升年滿發小時數和降低單位千瓦造價兩大途徑。

為保證產業鏈上各環節的利潤空間,技術持續進步、產品持續迭代,成為風電行業的基本共識。特別地,為了進一步降低度電成本,風力機組加速大型化與全生命周期數字化成為風電行業自2021年以來的一大趨勢。

對比2011到2017年,風機的平均功率在6年內僅從1.5兆瓦提升至2.0兆瓦。2021年,國內5兆瓦陸上風機已成為主流,海上風機則以6兆瓦為主。大型化在國外市場更為明顯,13兆瓦到15兆瓦的機型相繼問世,最大功率在研機型甚至達到了30兆瓦這一驚人的數字。

風機加速大型化,一方面對企業的技術實力提出相當高的要求,另一方面也有利于龍頭企業依靠技術研發競爭勝出獲取更高的市場份額,進一步促進風電市場出清和產業迭代升級。

提到產業迭代升級,自然繞不開一個詞,那就是"數字化"。

02.數字化成為創新利器

2020年9月22日,中國在第75屆聯合國大會上正式提出2030年實現碳達峰、2060年實現碳中和的"雙碳"目標。截至2022年一季度累計3.4億千瓦裝機與2060年30億千瓦裝機的長期規劃對比,相形見絀……可見,風電承擔著能源消費革命的重要使命,任重而道遠。

雖然中國風能資源豐富,可拓展的市場增量巨大,但隨著開發深入,邊際效用遞減顯著。當前,風電企業普遍面臨電價下降壓力、開發資源變差、建設條件惡化,非技術建設成本增加、生態環保邊界條件苛刻等多重挑戰。

與此同時,在行業傳統研發模式下,一款風電機組產品從開發到并網運行需要經歷概念設計、計算負荷、控制設計、零部件校準、樣機測試、型式認證等等多個環節,研發設計、測試認證和制造投產的周期通常長達兩年以上,在風機大型化、快速迭代的背景下,這樣的產品研發節奏實在難以滿足新時代對風電產業發展的需要。

不過,自2013年以來,幾乎每年在行業內都會有一款全新的產品誕生。如今,最大風輪直徑已從過去的110米,突破至200米的級別。風電塔筒的高度從過去的80米已經上升為150米甚至更高的高度。

近距離觀察這些企業,之所以能夠引領和推動機型快速更新升級,共同特點都是不斷提升自主創新能力,開發出效率高、質量優的風電機組產品研發平臺,優化風電機組產品研發的周期。這背后,數字化在企業研發體系的創新中發揮了重要的支撐作用,

在行業人士看來,風電數字化作為一項復雜且龐大的系統工程,是產品工業化和信息化的"兩化融合"。對整機制造商來說,數字化的創新性融入能夠激活整個風電制造產業的價值鏈整合,從風機產品設計CAD、產品仿真分析CAE,到產品集成制造CIMS/CAM,以及后期的智能運維、風電場能源管理EMS……風電企業可以從產品設計、生產規劃、運營管理、生產制造、運輸銷售等各個環節實現數字化,并進行無縫的數據平臺建模。

截至目前,金風科技、遠景能源、明陽智能、上海電氣風電等國內知名風機制造商均已開啟數字化轉型,這些企業普遍把數字化貫穿于風電全生命周期中,并推出了相應的數字化應用和行業級平臺,力求實現低成本的高效發展。

為此,36氪進行了相關調研,對風電整機制造商在數字化建設方面重視度最高的五大方向,以及對應的核心產品進行梳理,總結了一份2022年度數字化行業Mapping。

03.風電數字化產品應用

2020年5月,迫于美國政府的政策,哈工大、哈工程兩校被禁用工科常用的數據計算與模擬仿真類軟件MATLAB一事引起了廣泛關注。

這款在工科領域被廣泛應用的軟件,涵蓋數學計算、建模仿真、電子通信、機械化工、汽車航空、電力能源、經濟金融和生物醫學等多個領域。其中,風電行業非常依賴于集成在 MATLAB 中的仿真模塊 Simulink。而這起事件也讓行業不得不重新審視自主核心工業軟件缺失的問題。

國內的風電整機制造商對于風機葉片、齒輪箱、變流器等核心部件的研發能力十分看重,可我國風電發展的早期由于忽視設計研發,導致國產專業軟件發展緩慢,加之風電制造業曾受制于有限的市場規模,專業軟件的商用價值較小,因此風機制造商在機械、電氣等部件的設計尚未擺脫對國外主流軟件的依賴。載荷仿真軟件和風資源分析軟件部分外采,部分基于開源軟件或商用軟件的二次開發。

當然,伴隨著中國風電三十余年的發展,在低成本精益化設計、數字化升級等市場需求推動下,近年來風電整機制造商走上了風電專用軟件自主研發的道路,一些第三方軟件也陸續推向市場,距離快速迭代、精細化建模、成本優化設計等目標更進一步。

國內風電整機的研發設計工具,國產化率有待提高

(一)風電核心零部件設計

1.翼型氣動設計軟件——RFOIL

RFOIL是由荷蘭國家能源研究中心開發的一款專用于風機翼型氣動性能分析軟件。其主要優勢在于,可針對風機的工作特性,改進翼型失速區域氣動性能分析的穩定性和準確性。

2.齒輪箱設計軟件——KISSsoft

KISSsoft是一款功能強大的專業齒輪傳動設計分析軟件,齒輪設計、齒輪傳動系統設計及軸、軸承設計的專業軟件工具,能夠從單個零部件一步一步完成整個齒輪箱的系統建模,是目前功能最強、覆蓋面最寬、技術最深、實用性最強、集傳動系統選配、設計與開發為一體的大型專業軟件。

基于KISSsoft軟件,對風電齒輪箱進行強度計算和修形參數優化設計,能夠得到合理的修形參數。同時,該軟件能夠對修形前后的各項齒輪評價指標進行對比分析,修形后齒輪接觸強度、彎曲強度和抗膠合能力有很大程度的提高,齒輪傳動平穩性提高,改善齒輪載荷分布,提高使用壽命。

3.國產齒輪箱設計軟件——ZGCAD

ZGCAD是目前國內軟件功能最齊全的、實際工程應用較好的一套齒輪傳動 CAD 商品化軟件,被國內600多家齒輪制造廠使用。ZGCAD囊括了常見的齒輪傳動設計計算方法,并針對風力發電齒輪箱推出了CAD集成系統。

4.風機葉片翼型設計軟件——Profili

Profili是一款功能強大翼型設計工具,它可以幫助氣動模型制作提高機翼處理、動力分析、機翼數據庫和過濾等功能,可以繪制龍骨和模板,還可以合并兩個機翼,快速完成機翼的調校,從而更快的完成作品的設計和制作。Profili軟件內置超過2200種空氣動力學特性的翼型,能夠有效的提高翼型設計的效率,滿足多種設計需求。

5.葉片結構建模設計軟件——SolidWorks

SolidWorks是法國達索系統旗下子公司開發的一款同名的3D CAD設計軟件。SolidWorks的三維CAD解決方案是目前市場,設計過程比較簡便方便的軟件之一,能夠提供不同的設計方案、減少設計過程中的錯誤以及提高產品質量。同時使用SolidWorks,整體產品設計過程100%可編輯,當工程師修改圖紙時,三維模型、各個視圖、裝配體都會自動更新。

6.國產智能化葉片設計軟件——AIBlade

AIBlade是南京天洑軟件有限公司自主研發的國產智能化葉片設計軟件,提供了葉片設計、葉片擬合、葉型數據庫、數據轉換等多種葉片相關功能。主要針對葉輪機械在設計、分析以及優化過程中,遇到的各類葉片造型、葉片擬合以及各類系統間的幾何數據轉換、網格數據轉換的相關問題,提供了一整套的解決方案。

Artificial Intelligence Blade智能葉片設計,旨在幫助用戶進行快速、準確的葉片設計,同時針對已有數模進行快速的葉片擬合和相關數據轉換。

7.結構疲勞分析軟件——nCode

nCode疲勞分析軟件在裝備制造行業擁有舉足輕重的的地位。在風機制造領域,其主要用于輪轂、主軸、機架等結構的疲勞分析。nCode公司推出的新一代疲勞分析軟件DesignLife繼承了nCode的產品特性,基于有限元的疲勞分析包,可用于識別危險點位置并計算疲勞壽命。除了民通常的應力、壽命計算和應變外,DesignLife還提供了點焊疲勞分析和縫焊疲勞分析,從而為焊接件的疲勞分析提供了支持。

8.國產結構疲勞分析軟件——WRfat

WRfat是風行泰克研發的風機疲勞計算分析軟件,支持殼單元、梁單元和節點的疲勞計算。在疲勞應力準則方面,WRfat內置了關鍵平面法、第一主應力、帶符號von Mises應力等選項,目前已經過中國船級社質量認證測試,準確性可與國外商業軟件競爭。

9.國產陸上風機基礎設計軟件——WPFD

WPFD是同濟啟明星自主研發的一款專用于陸上風電機組基礎輔助設計的分析工具軟件,采用模塊化設計,能夠分析風機基礎的承載力、變形、穩定、內力、配筋,以及裂縫寬度、疲勞度等風機基礎運行的耐久性問題。

(二)風電整機系統建模仿真

1.挪威船級社(DNV)——Bladed

精確的仿真計算對于優化風力機設計的每個階段至關重要。過去二十多年來,來自挪威的商業設計軟件Bladed,作為一款計算水平軸風力機載荷和性能的仿真工具,為工程師提供有關風力機動力學和優化的重要決策信息,其模型的成熟性和可靠性受到國內外風電行業的信賴和認可。因用戶界面友好、覆蓋完全IEC工況,幾乎壟斷了中國整機制造商的設計市場。

2.美國可再生能源實驗室NREL——OpenFAST

OpenFAST是一款開源的風機載荷仿真軟件,主要面向研究實驗室、學術界和工業界開發,產品能夠滿足用戶二次開發的需求,同時工程師可以出于自己的研究需要做自行開發,以此提升軟件使用的便捷性。

3.美國Mathworks公司——Simulink

Simulink是美國Mathworks公司推出的MATLAB中的一種可視化仿真工具。Simulink是一個模塊圖環境,用于多域仿真以及基于模型的設計。它支持系統設計、仿真、自動代碼生成以及嵌入式系統的連續測試和驗證。Simulink提供圖形編輯器、可自定義的模塊庫以及求解器,能夠進行動態系統建模和仿真。Simulink與MATLAB相集成,能夠在Simulink 中將MATLAB算法融入模型,還能將仿真結果導出至 MATLAB 做進一步分析。

4.法國達索公司——Simpack Wind

Simpack是一款針對機械/機電系統運動學/動力學仿真分析的多體動力學分析軟件,最初由德國INTEC GmbH公司研發,2014年被歐洲軟件巨頭達索公司收購。Simpack以多體系統計算動力學為基礎,包含多個專業模塊和專業領域的虛擬樣機開發系統軟件。Simpack Wind是風機行業應用最廣、客戶最多的動力學軟件,可以建立風機任意結構的齒輪箱及整機模型,包括塔筒、吊艙、輪轂、葉片等。其在風機行業的應用主要有:傳動鏈振動分析、載荷分析、整機動態性能仿真、控制策略優化分析、變槳及偏航機構分析、動應力和疲勞分析等。

5.MSC公司——ADAMS

ADAMS作為世界上使用最廣泛的多體動力學(MBD)軟件,被應用于風電機組多體動力學仿真分析,幫助工程師研究運動部件的動力學特性以及在整個機械系統內部荷載和作用力的分布情況。Adams 由基本模塊、擴展模塊、接口模塊、專業領域模塊及工具箱5類模塊組成,提供的可選模塊使用戶能夠將機械部件、氣動、液壓、電子及控制系統技術集成在一起,用于構建及試驗虛擬樣機,從而準確地了解子系統之間的相互作用。

6.金風科技——GTSim

GTSim是金風科技自主研發的整機仿真軟件,在2022年5月獲得國際認證機構TüV NORD權威認證,成為亞洲范圍內首個獲此認證的風電整機廠商。GTSim耦合多體動力學、空氣動力學、水動力學、控制等多學科算法,具備全流程全工況整機仿真功能,其仿真設計能力通過了大量測試數據的對比驗證,并針對葉片模型、傳動鏈模型、整機穩定性模型等做了專項優化,目前可支撐大葉輪、長柔葉片、高塔架風電機組的仿真設計。

7.遠景能源——ENFAST

ENFAST是遠景能源自研的風機系統設計核心工程軟件,支持全IEC工況模擬,基于自由渦尾跡、海浪拉伸Stretching方法等理論,ENFAST優化了空氣動力和水動力代碼的計算方式和參數,可對湍流、波浪,超長大變形葉片和漂浮式基礎做出高精度的仿真。

結構方面,ENFAST結合有限單元理論與隨動梁理論,在多體動力學計算中考慮相對于慣性參考系的剛體運動和結構部件的彈性變形,使得軟件能夠準確仿真彎扭、剪扭耦合等現代柔、長葉片常見力學行為,并且在柔性多體理論中,覆蓋幾何剛度、離心鋼化、科式力等多類非線性效應,從而在超長大變形柔性葉片和高柔塔建模中,以較少的自由度與計算量,獲得較高的計算精度。

(三)風場機組選型和微觀選址

1.丹麥Riso國家實驗室——WAsP

WAsP 在風力氣象和風力相關產業擁有超過20年的歷史,是世界范圍內公認進行風場風資源分析的行業基本工具,也是風電場前期微觀選址應用最為廣泛的風資源評估系統,目前在全球100多個國家擁有超過1500個客戶。其具體功能包括測風數據處理、風能資源分析、風場微觀選址、風機和發電量計算、風機最優化布局,能夠科學地評估風能資源成本,提高風電場建設投資決策的準確性。

2.英國GH公司——WindFarmer

WindFarmer是與WAsP齊名的風電場設計優化軟件工具。它把數據處理、風電場評估等集成在一個程序中,并能夠快速精確地計算處理。WindFarmer自動有效地進行風電場布局優化,使其產能在最大程度上符合環境、技術和建造的要求。幫助用戶生成高質量風電場環境影響評估文檔,包括噪音、陰影閃爍、視覺影響、雷達、累積影響等。風電場的視覺影響可以通過采用動態或靜態視覺圖像、虛擬漫游(Fly-through)或集錦照片的方式演示。

3.法國美迪——Meteodyn WT

Meteodyn WT是法國美迪公司使用計算流體力學(CFD)進行風力建模,以專門解決大氣邊界層問題的風能自動測算軟件。與WAsP和WindFarmer相比,Meteodyn WT更能適應復雜山區的風資源評估,最大程度上減少復雜地形下計算結果的不準確性,從而得到整個場址范圍內的風資源情況

4.美國UL——Windographer

Windographer是一款世界知名的風資源分析和可視化軟件,是UL認證軟件和數據產品套件的一部分,它支持整個風電場開發過程——從初始場地勘探到最終設計和能源估算,可以處理高于地面的任何高度的速度、方向等傳感器采集的數據,并對數據進行全面的統計分析,輸出高品質的分析結果,幫助工作人員更好地開展評估工作。

2021年UL發布經過全新設計的,這款軟件目前在市場上處于技術領先。通過多個數據集、多個窗口和更大的數據集處理,Windographer 5用于分析、可視化和驗證來自氣象塔、遙感系統的風資源數據。

5.挪威Windsim

Windsim是挪威Windsim公司開發的基于計算流體力學的風資源分析與風電場設計軟件,其開發的風資源評估軟件獲得了全球風電行業的廣泛認可。Windsim適用于各種地形,對于復雜地形,尤其是坡度超過16.7。,同樣具有較高的計算精度。其主要特點是計算氣流在三維方向上的變化,計算呢規劃風電場任何位置的湍流強度,風速與風向在葉輪掃風面內的變化,規劃風場任何位置的垂直風廓線。

6.金風科技——風匠

風匠是一款面向"平價時代"的風電場微觀選址平臺,平臺采用微服務架構,自主研發風場仿真內核,針對中國的風資源特征,融合CFD、WRF、GIS、數學等專業技術。金風科技自主開發了適用于復雜地形的大規模自適應網格生成技術和適用于風資源評估的致動盤尾流模型及綜合算法。整合風數據處理分析、地形處理分析、風電場環境分析、自動報告、風電場數字化建模等模塊,打破傳統風資源計算工具互相不兼容的壁壘,大幅提升風資源評估精度和速度。

7.明陽智能——Deep Matrix Space(DMS)

DMS是明陽智能的數字化解決方案平臺,可為客戶提供從項目預可研前期到項目建設和運行全生命周期內為客戶提供定制化的整體解決方案。其中,DMS數字化解決方案平臺融入了CFD仿真模塊,提高山地地形通過現有軟件模擬計算分析的偏差。此外,CFD仿真可以模擬分析出各個機位點由于地形的影響導致風資源的變化,更加準確地評估各個機位點風資源情況。

通過內部神經網絡算法,DMS可根據選定區域的風資源情況自尋優評估出該區域的風資源情況,自動化完成布機方案、道路設計、集電線路設計等。

8.十灃科技——SimFARM

十灃科技是國產自主工業仿真軟件領域代表企業之一,主要研發設計類工業軟件、數字孿生系統與仿真云服務平臺。旗下SimFARM是該公司自研的風資源評估與風場數值優化設計軟件。風能開發人員可以通過SimFARM獲得全面、準確、高效的風場仿真數據,并以此為基礎制定后評估優化策略。

基于致動盤模型和致動線模型,SimFARM開發了風機尾流計算功能,可以在不改變計算域網格和計算量的前提下,精細模擬風機陣列的尾流特征及其功率變化規律。SimFARM具備風機、氣象、地理信息數據庫功能模塊,用戶可以統一維護和管理所有風資源統計與分析所需要的各類數據和參數,并進行快速計算、分析與評估。

(四)產品生命周期管理(PLM)

1.Windchill——美國參數技術公司(PTC)

WINDCHILL是全球功能最強大的PLM軟件,受到國內風電整機制造商的歡迎。其產品功能涵蓋文檔管理、產品結構管理、生命周期管理、工作流程管理、工程變更管理、零部件分類及重用管理、項目管理、制造過程管理、供應商管理、用戶需求管理等。WINDCHIL采用模塊化的設計,用戶可根據自身需求選擇合適的功能模塊,并根據企業的發展逐漸增加新的模塊,從而很好地適應企業的發展需求。同時,WINDCHILL還提供開放的開發接口,用戶可以系統進行二次開發,以便能夠更好地滿足企業個性化需求。

2.ENOVIA——達索

達索ENOVIA是的PLM產品之一。其敏捷型的研發項目管理,能夠幫助企業通過數字化的方式管理項目進度。ENOVIA以設計部門應用為主體,提供的核心功能包括:產品數據管理、項目管理、BOM管理、流程管理、配置管理、CAD軟件集成等,能夠做到設計一體化管理,保障研發與生產的前期對接,最終實現PLM與SAP系統的數據集成。

3.SIPM/PLM——思普軟件

SIPM/PLM是思普軟件開發的國產PLM產品。其優勢在于集中控制了質量體系要求的關鍵節點和產品數據的完整性、正確性、一致性,同時充分考慮了企業產品開發流程的自主性、可變性和可擴展性,從流程標準化、設計標準化、人員與知識管理標準化,幫助制造企業建立屬于自己的個性化產品開發體系,目前已得到運達股份在內的國內風電整機制造商認可。

4.InforCenter——華天軟件

InforCenter是華天軟件面向制造業產品全生命周期管理的 PLM產品全生命周期管理系統,為企業提供從需求收集、產品設計、工藝設計到車間生產的智能制造管理平臺。InforCenter以項目計劃為主線,把企業研發設計和工藝制造過程中所有與產品相關的信息和過程集成統一管理,從而實現數據的有序規范、設計過程的優化和資源的共享和上下游數據的一致,幫助企業規范研發流程,提高設計和工藝工作效率,縮短產品研發周期、降低成本。

(五)風場智能運維

1.金風科技——SOAM?智慧運營系統

金風科技智慧運營系統SOAM?集成了集中監控、設備健康管理、資產管理、功率預測、電力交易、數據資產管理和智能場站等模塊,整合風電場運維過程中的各個環節,可兼容不同品牌的風機設備,利用大數據、人工智能、物聯網、移動互聯、AR/VR、數字孿生等技術,融合先進的資產運營管理模式,滿足客戶定制化的需求,實現新能源資產的降本增效。

2.遠景能源——EnOS? Wind智慧風場系統

EnOS? Wind 是遠景推出的一套風電場生產運營的操作系統,可以讓傳統風電場轉型為數字化的智慧風場。該系統能夠自動識別并預測設備的異常運行狀態,提前預警自動下達故障通知單,現場檢修人員第一時間接到工作任務,有效縮短設備故障時間,提高設備可利用狀態。通過打通移動監測與工單,EnOS? Wind幫助客戶大幅降低運維成本,基本可以做到運維人數2.03人/萬千瓦,運維成本40萬元/萬千瓦。

3.電氣風電——風云集控

"風云"是上海電氣風電集團2014年開始自研的智慧風場系統,目前已迭代為風電全生命周期的智能化管理平臺,并接入了150余個風場,監控7000余臺風機,大幅降低運維成本。

"風云集控"則基于互聯網技術的分布式數據處理技術,目標是從"無人值班,少人值守"到最終的"無人值守"。該系統利用ABC技術(人工智能+大數據+云計算)來監控資產,通過預測性控制技術"預言"風機的運行,進而實現用戶資產使用價值最大化。

4.運達股份——風電智慧平臺

運達股份結合歷史風電運維數據,自研了風電機組智慧狀態監測系統和故障預測和健康管理系統(PHM),并推出了運檢一體的"托管式"全生命周期智慧運維服務,實現"人工運維"到"智慧運維",全面升級風電現場運維管理,提高風機可利用率,為用戶實現降本增效。

其中,故障預測與健康管理系統作為運達智慧風電生態體系的一環,旨在實現機組的全方位健康監測,輔以智能化的運維排程和備件調度策略,從而實現風電場MTBF提升50%以上、發電量提升3%以上、運維成本降低20%以上。通過對多源遙感信號的綜合特征提取與分析,該系統可實時跟蹤風力發電機組的健康狀況,辨識故障停機風險。該系統實現了對槳葉、變槳系統、傳動鏈、變流器等核心部件的全方位健康監測,預警準確率高于85%。

5.擴博智能——風機葉片智能化巡檢系統

擴博智能是國內為數不多的整合AI和數字化技術的第三方風電運維企業。其瞄準風機葉片推出了智能化巡檢系統,包括無人機自動巡檢系統和葉片數字化管理平臺。其中,無人機自動巡檢系統基于計算機視覺技術,可實現無人機100%自主飛行并以每臺風機15-25分鐘的速度完成巡檢。巡檢完成后將提供清晰完整的圖像資料,可準確定位的初檢缺陷圖形和尺寸。數據處理及管理平臺將無人機自動巡檢采集到的圖像數據進行智能識別,并提供兼備原始數據圖像、分類缺陷等級、巡檢維修建議的綜合檢測報告。

6.智擎信息——風電設備預測性運維解決方案

智擎信息的數字化智能風電場平臺與北京郵電大學等國家重點科研單位聯合研發,基于AI、深度學習、邊緣計算等技術生成風電場的預警模型。針對風電機組葉片、發電機、齒輪箱、變槳等核心大部件的核心故障隱患,該平臺可以進行提前預測,預測準確率達到88%-97%之間,改變了傳統風電機組維護維修的被動方式,提前防止故障的發生,幫助業主降低運維成本,為平價上網提供技術保障。

(感謝上海電氣風電集團、十灃科技、擴博智能對本文提供的大力支持)

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