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在陸上資源日趨枯竭的背景下，海洋資源的開發(fā)利用成為了國家維護能源安全的重要途徑。海洋風能是可再生能源供應體系的重要組成部分，海上風電更是重要能源產(chǎn)業(yè)之一，因其資源豐富，風速穩(wěn)定，可以供給人類大規(guī)模開發(fā)，已成為全世界各國關(guān)注的焦點，近幾年全球海上風電裝機容量平均增長速度達到80%以上。我國具有豐富的海上風能資源，在發(fā)展海上風電方面占有天然優(yōu)勢，并且國家政府為了支持海上風電的發(fā)展提出了大量的優(yōu)惠政策，海上風電近年來發(fā)展迅速，市場前景非常廣闊。根據(jù)可再生能源“十三五”規(guī)劃的初步預計，2020年至2030年每年新增容量將可達到200萬至300萬千瓦。

海上風能總規(guī)模為陸上風能的2~3倍,且風質(zhì)量更加穩(wěn)定。英國、法國、德國、荷蘭等歐洲風電強國均出臺10 GW 量級海上風電規(guī)劃,美國計劃2030年完成30GW 海上裝機容量,韓國、日本、越南等亞洲國家預計2030年完成25GW 海上裝機容量,海上風電已成為業(yè)界全新的“藍海戰(zhàn)場”。在海上風電蓬勃發(fā)展之際,滯后的運維技術(shù)成為其進一步發(fā)展的隱憂。傳統(tǒng)風電運維是平面化、后置化的,只能在單一或少量參數(shù)背景下探討風機狀態(tài),運維過程中依賴專業(yè)人員的主觀判斷,各流程相對孤立,難以保持信息的實時流通。而真實的風電場是立體、瞬變的,后發(fā)式、周期式等離散化方案均不能完全適配現(xiàn)代海上風電場的運維要求。狀態(tài)評估、故障預警、運維船路徑、窗口期預測等全周期要素需要在綜合性平臺上共融呈現(xiàn),才能以最小成本換取最大效益。同時,由于通信技術(shù)受限,現(xiàn)場監(jiān)測設備必須具備過濾噪聲、初篩信息、散點覆蓋、重點回傳的自適應能力,才得以在帶寬有限的條件下完成全天候有效監(jiān)測。菲律賓以西生成的南海“土臺風”路線詭異莫測,越接近登陸點其能量越強,會給海工結(jié)構(gòu)物以措手不及的毀滅性打擊,臺風“暹芭”造成風電運維船事故便是例證。智能運維模式能夠?qū)㈥懟⒑；?、近端、遠端的大范圍天氣海況參數(shù)進行集成分析,發(fā)揮一線氣象站的作用,及時發(fā)出風暴預警并安排人員和船只撤離避險,并能基于大數(shù)據(jù)對故障進行精細識別與預警,對保障人員安全、提升運維效率具有重大意義。

然而，隨著全球投產(chǎn)的海上風機數(shù)量不斷增加，海上風電系統(tǒng)設備自身運行特點和環(huán)境所造成的故障風險與維護成本控制問題也日益突出，如何降低海上風電行業(yè)運維費用，提高系統(tǒng)可用度和總回報率，發(fā)展相關(guān)的第三產(chǎn)業(yè)即風機運行監(jiān)測、故障診斷、維護方法等已成為亟需解決的新課題和行業(yè)新的增長點。海上風電系統(tǒng)設備結(jié)構(gòu)復雜，系統(tǒng)失效模式數(shù)量龐大，在不利的海洋環(huán)境下使風機的故障率升高，為避免海上風電系統(tǒng)在設計使用壽命內(nèi)發(fā)生損傷破壞，風機各個設備及結(jié)構(gòu)必須具有很高的強度和健康的工作狀態(tài)，然而，近些年來，由于設備監(jiān)測工作的疏忽及損傷預測方法的不精準，海上風電系統(tǒng)損傷破壞事故在不斷發(fā)生，不但造成大量的財產(chǎn)損失，同時還引發(fā)了海洋環(huán)境的破壞。2015年11月，丹麥Samson島附近的PaludansFlak海上風場的一臺2.3ＭＷ西門子海上風機出現(xiàn)垮塌事故，如圖1所示，機組葉片和機艙均落入海中，該事故造成整個海上風場的關(guān)停檢修，造成了巨大的經(jīng)濟損失。因而，研究怎樣精準預測結(jié)構(gòu)和設備的健康狀態(tài)，根據(jù)系統(tǒng)的實際情況進行針對性的維修，使各個設備維修活動相互協(xié)調(diào)，提高海上風電的可靠性和經(jīng)濟性，已成為亟待解決的問題。故障預測與視情預防性維修是裝備和系統(tǒng)實現(xiàn)自主保障的關(guān)鍵技術(shù)，然而在海上風電系統(tǒng)領(lǐng)域仍需要進行方法改進以提高海上風機的可靠性，并且降低整體維護成本。鑒于此，本文研究了海上風電系統(tǒng)基于分步識別的結(jié)構(gòu)損傷預測方法和視情維修模型，還提出了合理有效的維護策略。經(jīng)過對大豐田海上風電場的算例分析，對本文優(yōu)化維護策略在提高風電系統(tǒng)可用度和節(jié)約維護成本方面所產(chǎn)生的有效性進行了驗證，從而對海上風電場的運行和維護工作起到實際工程指導作用。

海上風電技術(shù)發(fā)展趨勢

1.1 大容量與規(guī)?；?br />
使用大容量海上風電機組可大幅度減少機位，降低基礎建設造價；海上風場的大規(guī)模、集約化開發(fā)可降低海纜鋪設、換流站建設及后期運維成本，是攤薄海上風電度電成本的關(guān)鍵措施。同時，大容量風電機組具有更大的掃風面積，通過搭載先進的運行控制系統(tǒng)， 發(fā)電效率也會更高。

當前，國外大容量海上風機的研究已從美國可再生能源實驗室的5 MW機型、丹麥科技大學的10 MW機型發(fā)展到國際能源署發(fā)布的15 MW海上風電機型。我國5~8 MW海上風電機組已實現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化運行，8~10 MW海上風電機組已實現(xiàn)批量應用或示范運行，10 MW以上的更大容量機型也相繼發(fā)布。表1 匯總了國內(nèi)外整機制造商最新發(fā)布的部分大容量型號風機，涵蓋固定式與漂浮式，涉及雙饋、永磁直驅(qū)和半直驅(qū)3 種技術(shù)路線。

海上風場發(fā)展中，江蘇如東已經(jīng)建成包含三峽、中廣核、國電投等投資的11 個海上風電場集群項目，成為亞洲最大海上風電場群；江蘇大豐國內(nèi)離岸最遠海上風電場實現(xiàn)并網(wǎng)運行；廣東陽江實現(xiàn)國內(nèi)首個百萬千瓦海上風電全容量并網(wǎng)。同時，在山東、江蘇和廣東等沿海省份相繼出臺的“十四五”規(guī)劃中均明確提出要打造千萬千瓦級海上風電基地，加快推動海上風電集中連片開發(fā)。

1.2 深遠海與漂浮式

在“雙碳”目標驅(qū)動下，未來幾年內(nèi)我國近海(水深<60 m)固定式海上風電的可開發(fā)資源將趨于飽和。在水深大于60 m的海域，固定式海上風電的基礎建設成本將呈指數(shù)增長，不再具備成本優(yōu)勢。國家氣候中心數(shù)據(jù)顯示，我國深海風資源總量約10億kW，是近海風資源的近2 倍，發(fā)展?jié)摿薮?。而大容量漂浮式風機技術(shù)將成為海上風電走向深遠海的突破口。

技術(shù)研究方面，為支持海上風電工程的設計和分析，國際能源署已經(jīng)于2007—2019 年先后完成海上代碼比較協(xié)作項目OC3及延續(xù)項目OC4和OC5。其中，OC3(固定式和立柱漂浮式風機)和OC4(半潛浮式風機)主要通過海上風電機組的模擬響應來進行仿真軟件代碼間的比較，以驗證不同耦合建模工具的準確性；OC5項目(半潛式)則將工作擴展到通過對比模擬響應與實際測量值來驗證建模工具，觀察建模工具與測量數(shù)據(jù)間的差異；2019—2023 年進行的OC6項目將更有針對性地進行海上風電系統(tǒng)工程級建模工具、高精度建模工具與實測數(shù)據(jù)三方之間的對比驗證，目前已經(jīng)完成前2個階段工作。

實際工程中，2009 年，挪威首臺立柱(Spar式)漂浮式風機的成功安裝開啟了漂浮式海上風電發(fā)展的序幕，在此之后葡萄牙、日本、英國、法國等國家相繼開展漂浮式海上風電的示范項目[20]。我國的風電制造企業(yè)，如金風科技、三峽能源、龍源電力聯(lián)合明陽智能、中國海裝和上海電氣等，也開展了漂浮式風機技術(shù)的相關(guān)研究。2021 年7月，全球首臺半潛式抗臺風型漂浮式海上風電機組“三峽引領(lǐng)號”在廣東陽江沙扒順利安裝；同年12 月，由海裝牽頭研發(fā)的“扶搖號”半潛式基礎平臺成功下線。

1.3 數(shù)字化與智能化

隨著海上風電單機容量不斷增大，風場向深遠海不斷延伸，其運維難度、運維成本和風險等級顯著提升。據(jù)測算，海上風電后期運維成本占整個風電場全生命周期度電成本的23%左右，而陸上風電僅為5%左右。通過引入數(shù)字化技術(shù)、人工智能技術(shù)等降低整體運維成本、提升單機與場群的運行控制水平，是控制海上風電度電成本的有效途徑。

在海上風電智能化技術(shù)研究方面，基于機器學習、深度學習的海上風況、風功率預測，基于數(shù)字孿生的海上風電機組實時狀態(tài)感知與智能診斷等引起了廣泛關(guān)注。海上風電的數(shù)智化產(chǎn)品也不斷取得新進展：遠景能源的“伽利略”超感知風機利用海量實測數(shù)據(jù)，具備一定的學習、感知、判斷能力；上海電氣的D2X 數(shù)據(jù)治理平臺、Park-Agent 智能監(jiān)控平臺，E-CMSPlus 智能診斷平臺、Prognostic-Agent 故障預測及健康管理平臺等產(chǎn)品，具備一定的保障風機全生命周期高效高可靠運行的能力；中國海裝的全生命周期管理PLM 系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)平臺，搭配海上運維船， 能夠為海上風電運維提供保障。

原標題：人工智能在海上風電中的應用