吳智泉：推進智慧風電建設 提高風電核心競爭力

　　風力發電是可再生能源的重要力量，持續引領著能源革命深入推進。隨著人工智能等相關技術的迅猛發展，國內外各相關機構都在推進智慧風電工程。

　　針對風電的基本特征與智能化水平現狀，筆者以異構計算為基礎，采用彈性資源配置策略，從風電生產管理和信息系統兩個維度對智慧風電的體系架構進行了探索和研究。

　　由于風電的單機系統相對簡單，自動化、信息化程度高，場群分散，智能遠控需求強等特點，風電成為智慧能源的先行者。

　　智慧不是智能的簡單升級，而是充分展現“類人”的思維模式、價值判斷和相機決策。智慧風電的概念需要進一步明晰，其體系架構要能滿足功能的實現。同時，研究智慧風電的實現不能脫離當前信息化發展水平的現狀，數據的獲取、存儲、通信和安全是必須充分考慮的因素。

　　目前，基于數字化轉型的智慧風電研究已引起國內外廣泛關注，如美國國家可再生能源實驗室的SMART戰略，GE公司的數字化風電場，遠景的能源互聯網平臺EnOS，上海電氣(5.270,0.03,0.57%)的“風云集控”系統。他們都在探索大數據、互聯網和人工智能技術如何為風電場賦能，挖掘風電場的運行規律和最佳運營模式，實現降本增效。

　　當前，智慧風電的建設大多側重于智能算法、智能運維等局部功能智能化，距離智慧風電還有一定的距離，充分利用人的智慧進行創新的智慧風電體系架構研究迫在眉睫。

　　關于智慧電廠的體系架構，各方也展開了不少研究。但這些研究多是針對煤電、燃機和水電，而由于風電的高度分散特性，這些智慧電廠的架構不完全適用。就我國電力行業現狀而言，智慧風電發展任重道遠，需要對智慧風電的概念、體系架構、關鍵技術繼續進行探索和研究，讓未來的風電場更好地自我學習、適應和運行。

　　智慧是一個哲學范疇，由智力系統、知識系統、方法與技能系統、非智力系統等多個子系統構成的復雜體系所蘊含的能力，這種能力表現為及時做出正確抉擇，且具有較強的相對性。

　　智慧風電是先進風力發電技術發展的產物，與數字化、信息化、智能化發展水平密切相關，具有更強的發現問題、分析問題、解決問題能力，具有更強的創新發展能力。

　　研究認為，未來的智慧風電以數字化、信息化、標準化為基礎，以管控一體化、大數據、云平臺、物聯網為平臺，以數字孿生技術為輔助，以異構計算（包括計算能力、計算方法和計算層次）為核心任務，高效融合計算、存儲和網絡，通過“人—機—網—物”跨界融合，形成“邊緣+云端”結合的全層次開放架構，實現不同層級的智慧，追求不斷提升風電智能化水平（包括智能感知、智能運維、智能控制、智能決策）的目標，完成更加友好、安全、經濟、可靠的能源供應。

　　智慧風電具有學習性、成長性、開放性、異構性、友好性等基本特征。智慧風電系統從感知到決策，在數據的全生命周期過程中，不同層級的計算能力和側重點不同。隨著系統的演化，每個層級持續自我學習，有所側重地提升，具備自我成長性。下層提供計算處理后的數據支撐，上層完成更加綜合的數據計算和處理，并對下層予以指導、協調和完善，構成一個不斷自我完善的生態系統。

　　智慧風電體系每層提供標準化、模型化的開放接口，通過“人—機—網—物”跨界融合，實現架構的全層次開放。智慧風電需要構建融合不同層次的多元異構的計算架構體系，實現多種智能技術在風電行業的集成應用。智慧風電更要實現與自然環境、生態環境、人文環境、電網環境的高度融合，其內部的交互性也必然是友好的。

　　在一定意義上，每一個風電場都相當于一個小型電網，是地理位置較廣，具有一定規模的網絡結構，且控制手段復雜多樣。構建智慧風電，離不開對廣域分布的“小型電網”的智能化及其與骨干電網智能交互的研究。智慧風電架構可以從以下兩個維度展開：

　　一是智慧風電的生產管理維度，分為：1.風機級，也就是要能自我調節、自我保護，對重大故障直接反應等基本功能的智能風機；2.場站級，也就是基于智能電網技術，能自主控制、自主優化，對環境（包括風資源、電網）的快速反應能力；3.集控級，要求全面分析、全面統籌，對所屬場站的智能化管理，實現智能運維；4.集團化管控級的任務是實現智慧發展，要求持續學習、持續優化，分類、分階段指導風電智慧化發展。

　　二是智慧風電的信息系統維度，分為：基礎設施級（硬件基礎）、支撐平臺級（軟件基礎架構）、應用平臺級（建設目標的各類應用）等三個部分。

　　對上述兩個維度的有機融合是智慧風電建設的基本要求。

　　智慧風電體系架構高效融合計算、存儲和網絡，以多元異構可信計算為基礎來構建，具備計算資源彈性配置能力以滿足不同需求，整個體系結構的不同層次引入不同計算能力使之更加高效、實時地處理數據，使風電系統達到精準感知、快速應對、系統思維和全面開放不同層級的智慧。

　　風機、場站、集控、集團各層級涉及的關鍵技術是智慧風電生產管理體系架構的技術支撐。

　　智能風機具備深度感知、自我認知和控制、協同決策的特征，智能風機技術的研究可提升機組在惡劣工況下的穩定性和適應能力。

　　風資源評估及微氣象預測技術對風電場的運行效益有重要的影響，緩解電力系統調峰、調頻壓力，提高風電接納能力的有效手段，為風電場AGC有功自動調節系統提供技術支撐。

　　風電場精細化網絡建模及全狀態感知為后期的智能分析提供初始的運行狀態。智能優化控制技術可增強風電對電網安全穩定支撐能力，是系統穩定靈活運行的保障。適合風電場分散性的網絡通信技術是風電場監控通信系統可靠性和安全性的保障。

　　風電數據從感知、采集、傳輸、存儲、處理到應用的整個生命周期過程中，各個階段的關鍵技術構成了智慧風電的信息系統體系架構的技術支撐。

　　智能傳感器技術是實現精準感知的基本硬件保證；風機數據精準標準化采集和知識圖譜技術是評估性能及運行狀況，評估風機健康狀態的保證和手段；快速有效的數據存儲策略是智慧風電數據高效傳輸和快速挖掘的可靠保障；多維異構、時空關聯等特性的風電數據融合策略研究，是智慧風電精準系統地決策分析的數據質量保證。

　　而異構資源的彈性配置技術，是智慧風電體系架構的核心特征，也是智慧風電適應不同外部環境，實現智慧風電系統思維，構建良好風電生態的有力保證。

　　同時，利用數字孿生技術在虛擬空間中構建實體風機映射，通過大數據分析技術分析風機/風場實時狀態，實現機組優化控制；借助大數據、云計算、人工智能等信息技術，通過技術手段實現數據指定范圍內可查、可控、可信，是不可或缺的一部分。

　　智慧風電是發電過程中的數字化、信息化和標準化發展的必然產物，是物聯網、大數據、云計算、人工智能等多種技術的深度融合，具有開放性、學習性、成長性、異構性和交互性的特點。

　　智慧風電對推進風電行業發展，打造我國風電的核心競爭優勢，建設綠色低碳、安全高效的現代智慧新能源體系，推動能源革命縱深發展具有重要意義。

　　（作者系中國大唐集團新能源科學技術研究院院長）