如何打造一个会思考、能学习、善决断的智慧风场？

随着平价时代的到来，如何实现平准化度电成本（LCOE）最低和全生命周期收益最大，成为了整个行业最关注的焦点。对于整机商而言，提高风电机组的可靠性以及发电能力，是解决这一难题最行之有效的途径。

从更长更大 到更聪明更智能

纵观风电机组的发展历程，中国海装引领了加长叶片时代，即通过加长叶片来提升单位千瓦扫风面积、加大单机容量、提升塔筒高度等。每年都能看到各家新的大功率、长叶片机型问世，但在基础制造能力没有颠覆性突破的情况下，叶片长度不可能无休止加长、功率等级也不可能无限制增大。目前，可以看到各整机商主推机型的单机功率和叶片长度已经基本相差无几。因此，在零部件结构如此同质化的时代，需要思考的是如何提升风电机组的软实力，如何让风电机组更聪明、更智能。对此，中国海装提出了面向未来的解决方案——智能风机&智慧风场。

会思考的大脑、能行动的肢体、会感知的触觉

如何打造一个会思考、能学习、善决断的智慧风场，首先得从智能风机说起。中国海装始终坚持把风场视同一个组织，要想让整个风场实现高智慧运行，需要有运筹帷幄的场群管理系统作为“领头羊”。但仅凭 “领头羊”的一路狂奔无法实现发电量的最大化提升，还需要强有力的执行者——智能风机。如何去赋予风机智能呢？这要求我们不能单纯地把风机当成一个只知道执行命令的机械设备，中国海装视风机为一个能够拥有智慧的生物，精心为其打造会思考的大脑、能行动的肢体、会感知的触觉。风机的感知能力需要应用各种先进传感器对风电机组所处环境、状态、行为的全方位、深层次的获取。通过丰富的数据获取，为智能风机的管理和控制提供准确有效的数据输入。除常规的风速风向、温湿度、振动等传感器之外，中国海装还提供了叶片振动监测系统、传动链振动监测系统、塔筒监测系统等各类智能型传感器系统。大规模传感器的部署和应用，构成智能风机的眼睛、耳朵、触感，实时感知机组运行过程的全状态。“观”状态、“听”频谱、“感”振动，实现机组状态全方位的监测。通过大量传感器实测数据实时反馈到风机的PLC控制单元，机组就能第一时间感知到当前所处的环境、状态，并做出正确的反应。怎样让它做出的反应是最优最合理最智能的呢？这就需要风机有一定的学习、总结、思考能力。

通过各种智能传感器完成对所处环境、状态和行为的认知后，机组运用自主学习能力对数据进行科学分析，提高对机组运行状态的洞察力和理解力。对先后逻辑、因果关系进行深度挖掘；对数据进行机器学习和深度学习的建模，建立面向场景的更细分维度分析模型和控制策略模型；运用自适应寻优，寻找最适应于当前状态的风机运行行为，如此实现机组从自我识别、自我学习、自主控制到自主适应的过程。以中国海装研发的偏航自学习技术为例，该技术是基于风电机组运行状态多维数据库，利用数值计算模型来实现风电机组在线偏航校准。同时，通过长期的偏航自动校准，不断进行计算模型修正，配合原有自动偏航技术，能够有效提高机组偏航对风性能。与此类似的风况识别自适应控制技术，也是通过数值算法优化、风电机组动力学复杂模型修正，借助现有风电机组运算设备，实现较高精度的等效风速在线计算，获得用于风况识别较为准确的输入风速。风况识别技术（根据模型反向推算风速）已经经过技术测试，产品化实施也正在研究中，预计可在2年内逐步应用。以上是中国海装在单机智能方面的部分研究成果，我们将在后续逐步介绍中国海装在打造智能风机、智慧风场过程中的最新进展。
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