“十三五”期間,我國可再生能源產業全面規模化發展,進入了大范圍增量替代和區域性存量替代的發展階段。隨著智能技術進步和風電產業化步伐的加快,我國風電發展已具備規模化開發應用的產業基礎。基于以互聯網、云計算、大數據、物聯網和智能制造為主導的第四次工業革命悄然來襲,將智能技術與新能源產業進行深度融合符合新能源產業發展規律。
所以,風電機組智能化風電機組智能化應運而生。智能風機過收集風機和氣象數據,供一套從前期選址到后期運維的系統化管理方案,幫助客戶盡可能地提升投資期內的收益。風機在出廠時,會在葉片和齒輪箱等關鍵位置安裝傳感器,通過收集溫度和振動等關鍵數據,來判斷風機的運行狀況。此外,安裝在風機外部的雷達,可以監控風機所在地的氣象情況。傳感器和雷達收集的數據,將暫時存儲在風電場的數據采集器中,然后通過互聯網匯總到后臺服務器,最終接入超級計算機進行處理。
不過風電行業的智能化,并非是只關注設備數據的集中——把風機從它運行的自然環境里拿出來分析,沒有多大意義。自然環境可以產生更大的數據庫,即包含風和地形在內的環境數據。有實力的整機廠商除了利用風機收集數據之外,還會在全球部署氣象站。
目前在我國風電市場應用規模不斷擴大,無論是新增市場,還是累計應用量均位居全球第一。2013年,我國風電累計并網裝機尚未達到1億千瓦,海上風電僅有3家企業在潮間帶項目上有所布局。直至2014年,風電建設步伐逐漸加快,行業全面回暖,爾后一路高歌猛進,在2015年2月正式邁入“一億千瓦俱樂部”,成為我國各類發電類型中首個完成“十二五”規劃裝機目標的能源種類。截至2017年底,我國風電累計并網裝機容量達到1．64億千瓦,占全部發電裝機容量的9．2%,裝機規模持續領跑全球。
通過智能化風電將給風電行業帶來不少好處。例如：
1．一個控制風力渦輪機能量的存儲和釋放的“智能”儲能系統將減少停電的風險,并支持全球范圍內風能使用的增加。
2．通過收集檢測數據,運維團隊所做的工作不僅是事后應對故障,而是事前預測問題。
3．打造“無人風場”,借助人工智能,運用機器人巡檢,極大地提高了工作效率。
4．大數據信息提供風能的分布,也包括地形、地貌、地表覆蓋、交通條件,甚至土地性質和電網條件。業主可以在這個地圖上理性地選擇什么樣的廠址才是最適合的投資地點。
隨著越來越多的智慧風場的逐步建設,智能化管控平臺的日益完善,打造會思考、能學習、善決斷的智慧風場,為中國未來發展提供更多清潔的能源。
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