2017年12月28日，中国首个省级海上风电大数据平台——广东省海上风电大数据中心在广东院举行建设方案发布会，标志着广东省智慧海上海上风电场建设已进入快车道。
广东院针对风电场的风机、海缆等核心设备，打造了国内首个具有自主知识产权的风机辅控系统，拥有了海底电缆设计与智能运维核心技术，建立起风机、海缆等主要设备健康状态的预警模型，实现了设备初期劣化和故障预警、诊断，有效防止了设备欠维护和过维护。
特别值得一提的是，广东院主动对接海洋工程、海事规范，研发了自主品牌、自有知识产权的国内首个海上风电场智慧基建管理系统，并打造出数字化的工程产品，解决了海洋工程安全管控、船舶调度的难题，形成了有深度的“人无我有、人有我精”优势。
《南方能源建设》先后刊出了“智慧型海上风电场一体化监控系统方案设计“（阳熹，2019年第1期）和“海上风电场智能船舶调度及人员管理系统”（杨源，2020年第1期），本次海上风电专栏邀请广东院陈亮等介绍了智慧海上风电场，论文是对广东院智慧海上风电场建设阶段性工作的总结和提炼，首次提出了智慧海上风电场的定义，提出了智慧海上风电场的架构体系，从智能设备、智能控制、场级管控、集团监管四个层级，系统阐述了怎样建设智慧海上风电场，为覆盖项目设计、基建、运营的全生命周期过程、实现全场设备、资产的数字化、智慧化监控与管理的智慧海上风电场指明了发展路径。
特摘选论文部分内容如下：
1、智慧海上风电场的定义
智慧海上风电场是指广泛采用云计算、大数据、物联网通信、人工智能等新技术，集成智能设备、控制和管理等技术，把传统风电场中无感知、无思想的设备、系统，孕育成状态感知、自主适应、智能融合、精准可控的更安全、更高效、更经济的全新海上风电场。
智慧海上风电场实施的关键在于理清结构体系。纵向上看，智慧海上风电场主要包括四个层级结构，由低到高分别是智能设备层、业务控制层、场级管控层和集团监管层。四层架构各有分工、高度融合，在保证网络信息传输安全的前提下高效组织指令流和信息流，如图1所示。
图1 智慧海上风电场结构
2 智能设备
智能设备层是智慧海上风电场的底层。智能装置是智能设备层的基本元素，应使用标准通信接口和协议，实现数字化监测和网络化控制；应具备就地综合评估、实时状态报告、故障诊断等功能，为智能控制、场级管控、集团监管奠定数据基础。
2.1 智能风机
智能风机，是能够自主感知、分析和决策的风电机组，是在风机上采用先进的状态监测、数据分析、决策支持、智能控制技术，使机组准确地感知自身状态和外部条件，优化调整自身以始终运行在最佳工况。
2.2 海缆诊断
海底电缆是海上风电场电能传输的关键部件，然而由于传输功率的变化、海底环境复杂、海洋昼夜温度变化、季节性的温差，以及捕鱼、航运和海底活动，海底电缆易于发生超温、锚害等事故，导致极大的损失。有必要实时监测海缆的温度和应力变化。
具体的监测方法，是借助海缆中的光纤线芯，采用光纤分布式传感新技术，判断电缆是否受损及周围环境是否发生变化，并对海缆异常进行报警和定位，保障海缆安全运行。
远距离海缆输电情况下，考虑到传输距离、空间分辨率、测量重复性的互相制约关系（这几个指标无法同时做到最佳），可在长距离海缆的两端采用双仪器配置，利用2根光纤组成环路，引入布里渊光时域分析(BOTDA)方法进行双端测量，并在后台整合并优化两侧仪器的测量重复性。
2.3 海上升压站诊断
海上升压站平台在运行过程中受到海水冲击、泥沙冲刷、腐蚀等影响，其结构安全性会降低，有必要通过在线连续测量并存储主要结构件的关键安全参数，评估并判断海上升压站的结构响应是否在安全限值内，发现早期安全隐患及主要根源，避免倒塌等灾难性事故及恶性不可逆结构问题出现。海上升压站诊断包括基础力学监测和基础腐蚀监测。
基础力学监测通常应提供应力应变、结构振动、倾斜和地基不均匀沉降共4类功能监测模块，传感器选型、安装位置、安装数量见图2。
基础腐蚀监测通常根据牺牲阳极的布置，在海上升压站钢基础(也含风机钢基础)距离水面不同高度设置参比电极，用于采集保护电位信号，实现电位实时监测、数据存储、电位超限报警、电位趋势预测等功能，全面掌握钢结构基础的防腐情况。
图2 海上升压站结构监测
2.4 机器换人智能巡检
针对海上风电工程水域大、环境复杂、维护人员少、海上升压站平台无人值班的特点，在海上升压站GIS室、配电室等主要区域，设置“机器换人”的智能巡检机器人；对风机叶片进行全自动无人机航测、巡检，结合物联网、远程图传、AI、射频识别、三维建模等多种先进技术，从管理、安防、节能、隐患排查等多维度对海上风电场实施动态监控及预警。
3 业务控制
业务控制层位于智能设备层与场级管控层之间，旨在实现风电场生产过程的智能监控，确保风电机组在不同条件下达到最佳运行状态。
3.1 风机监控(SCADA)系统
风机监控(SCADA)系统是风机厂成套提供的、以计算机、网络通信和智能调节技术为基础的风机监测控制系统。它对风机设备进行全面监视和控制，监测功率、电流、电压、风速以及温度、压力等信号，实现数据采集、设备控制、参数调节以及信号报警，完成风机的能量管理。
3.2 风机辅控系统
考虑配置风机主要部件状态监测——风机辅控系统，整合风机部件状态监测系统的信息，实现风机的动力设备、环境、安防的统一后台监控，以及对风机多个关键部件的全面状态监测、故障早期预警和诊断。
图3 风机辅控系统结构示意图
3.3 海上风电场电气监控系统
海上风电场电气监控系统在陆上集控中心内实现对海上风电场电气部分（陆上集控中心、海上升压站电气设备）的统一监视与控制，作为全场电气设备数据的集散中心，建立与电力调度中心的传输通道，完成海上风电场远动信息上送，并接受调度中心的调度指令（包括AGC、AVC控制），完成电气设备五防功能。
海上风电场电气一体化监控系统采用开放、分层、分布式网络结构，双网、双冗余配置，双网均应同时进行数据通信，网络拓扑采用星型。
整个系统从纵向上，分成站控层和间隔层。站控层实现整个系统的监控及管理功能。间隔层由就地保护测控装置、智能单元组成，在站控层及通信网络失效时，间隔层应能独立实现设备的就地监控闭锁。
整个系统从横向上看，应按电力系统二次安全防护的有关规定，按安全分区、网络专用、横向隔离的原则，设置3个安全防护分区[7]。安全区Ⅰ是具有实时监控功能、总线连接使用电力调度数据网的实时VPN 或专用通道的各业务系统构成的安全区域；安全区Ⅱ是不直接参与控制，使用电力调度数据网的非实时VPN 的各业务系统构成的安全区域；安全区Ⅲ为生产管理区。如图4所示。
图4 海上风电场电气监控系统结构
4 场级管控
场级管控层应以数据深度融合共享、大数据分析为基础，以资产高效利用为目标，实现对全场设备资产数字化、智能化的监管，以及生产经营关键环节的辅助分析、智能诊断、决策支持。
4.1 设备智能管理
智慧海上风电场的主要设备都设置了设备状态诊断，如前文3.2节提到的风机辅控系统。基于各风电场海量的历史数据，可以立起设备健康状态的预警模型，提取主要故障特征量，结合风机运行的实时数据，比对模型特征量，判断设备的实时运行状态，实现设备初期劣化和故障预警；基于设备状态初期预警，寻找设备可用、可靠和维修成本的最佳平衡，有效防止设备欠维护和过维护。
4.2 基建智能管理
海上风电项目的建设、运维过程中，始终存在以下痛点问题：海陆之间通信困难；无法掌握海上作业船舶和人员的实时画面情况，安全管控难；施工作业环境特殊，施工窗口期对海上风电施工管理极为重要。有必要结合海洋工程的特点，建立一套实用有效、稳定可靠的海上风电场智慧基建管理系统。
可以建立海上气象及海洋环境观测，实时测量并显示风速、风向、气温、相对湿度、气压；并对作业海区未来7天的天气现象、气压、风向、风力、气温、浪高、能见度等要素进行预报，安排预警和预处理方案及出海作业策略；
可以在陆上项目部和海上测风塔区域分别设置甚高频（VHF）电台中继台，建立覆盖陆上项目部和海上作业现场的人、船通信对讲平台，确保可靠通信；
可以结合海事船舶信息系统(AIS)，对海上升压站、风机、海缆敷设等所在海域进行船舶识别以及定位，对船舶减速、抛锚、停航等各种状态进行实时监测，通过在海图上划定警戒线，对进入警戒线的船只进行重点监测，如果发现在警戒线以内的船只发生抛锚，通过AIS接收的船舶海事部门备案信息，提醒船舶禁止抛锚、迅速离开，如果未见船舶响应则通过高频电台喊话通知，以防止海上风电场被入侵。
当人员落水后，救生衣AIS MOB设备(个人示位标)自动向AIS基站、卫星发送求救信号，系统收到求救信号后自动标记处落水人员在电子海图中的位置，实时发出报警警示，同时联动远距离光电设备功能，将摄像头自动对准落水位置，锁定落水人员， 确保第一时间及时展开救援程序。如图5所示。
针对没有安装或者没有开启AIS的船舶，可以借助近海雷达实现监测区内全天候、全方位、无盲区监控。雷达也可与光电设备联合，通过摄像头实时、自动跟踪进入警戒区内的船舶，摄像头自动定位转向威胁目标、跟随目标移动而实时调整摄像头位置，并显示实时视频画面并留影。
图5 人员落水监测示意图
4.3 运维智能管理
1）海上升压站环境监测与控制
对无人值守海上升压站，设置温湿度和压力自动化调节系统，实现对海上升压站暖通空调系统压力、温度、湿度的实时采集和处理，并根据相应逻辑对除湿机、空调、电动阀等设备进行自动控制，维持海上升压站压力、温度、湿度在设定范围；
构建电气火灾超前预警技术，实现剩余电流监测、电气绝缘老化实时监测和故障电弧监测，采用智能线型热点探测器，实时探测受热面大小，实现实时温度显示、温度超过设定值预警、温升速率预警，探测早期电气火灾隐患，实现从“报警”到“预警”跨越。
2）能效评估：开展场站风资源评估，结合功率预测系统的预测结果和能力管理设备的实时数据，评估风电场整体运行效果，开展风电机组间对比、可利用率和单机性能深度分析，促进风电机组性能提升、改造以及风电场运维优化。
3）风机调整
一机一控：通过风机本身的状态感知和智能调节，提升单台机组发电量。可采取的措施有：通过辨识风机SCADA数据中风机出力与风速、风向角存在对应关系，寻找“顶点”进而标定偏航对风偏差角度，以提升单台机组发电量；对传统风机，当风吹到风速仪和风向标位置时，机组才做出反应动作。机组反应滞后，载荷加大。可考虑引入激光雷达精确测风，探测叶轮前部200米左右的风速，机组可以提前根据风况做出最佳的反馈调节，从而降低机组载荷；结合风场实际风况，分析风场超出切出风速的风频，测算发电量增加的潜力，如发电量增加明显，则进一步评估风机载荷。通过调整控制策略，优化机组切出风速，提升单台机组发电量。
集群出力优化：风机集群在时间、空间、运行方式、预防性维护等维度上的配置，实现全场效益最优。可以基于风机运行的历史数据，通过数据挖掘技术，找出问题机组及其差异存在点，通过在线矫正、补偿，自动改善问题机组的运行性能；考虑风力机组安装时可能存在误差、一些核心部件性能会随着运行环境变量变化而发生改变，可以设置动态智能矫正算法，实现偏差自动矫正或最大功率自动追踪，实时响应由于制造安装过程中的细微偏差、或环境参量的变化，使风力机组的性能控制更加精准；可以持续开展风资源后评估，在风电场内选取少量代表机组，安装载荷测量设备，实时测量机组关键部件载荷，推算全场机组的载荷情况，在线估算每台风机的剩余寿命，掌握机组的健康状态，根据机组安全裕量动态调整机组控制，充分发掘机组发电潜力。
备件管理：恰当的备件管理能够适应海上风电场珍贵的可及时间，减少故障设备维修等待，做到因备件所耗用的成本小于该部件的故障停用损失。综合设备实时运行监测信息和预判的设备工况走向，分析预测未来备件需求，针对长期闲置的备件物资给出预警及处理意见，形成备件采购和储备规则以及预警规则。结合备件调配的周转成本分析，还可以针对性地建立区域级备件集中仓储管理。
5.集团监管
海上风电项目分布相对分散、集中管理难，在当前海上风电降补贴的背景下，风电运营商开始建设区域集控中心/集团数据中心，实现“远程集中监控、现场少人值守、平台数据共享、专业运维检修”的创新管理模式。
区域集控中心/集团数据中心，是在电力专用网络或运营商企业专线网络环境下，满足二次安全防护要求设立的远程集控系统。
横向来看，安全区Ⅰ(实时I区)和安全区II (非实时区II区)之间经硬件防火墙防护，生产控制(I、II区)与生产管理区(III区)之间安装正向物理隔离装置，生产管理区(III区)和internet网之间经硬件防火墙防护。
纵向上看，安全区Ⅰ和安全区II数据 通道两侧安装纵向加密装置，III区单独使用一条物理通道，通道网络通道两侧安装硬件防火墙。纵向通道可选用电力专线通道或运营商企业专线。
区域集控中心/集团数据中心挖掘各风电场子站的风机监控(SCADA)系统、风机辅控系统、电气一体化监控系统融合的业务数据中所蕴含的关键信息，提供安全可控乃至个性化的实时监测，结合海上风电大数据分析，实现生产过程监视、性能监测及分析、运行方式诊断、主要设备诊断及故障预警、远程维护指导，形成集团数据资产，形成“互联网+”电力技术服务业务。
6.结论
建设智慧海上风电场，实现海上风电场设备、资产的智慧化监控与管理，对提高海上风电场自动化水平和运维效率、降低运维成本、提高海上风电的经济和社会效益、提高抵御风险的能力具有重要意义。
论文首次提出了智慧海上风电场的定义，提出了智慧海上风电场的架构体系，从智能设备、智能控制、场级管控、集团监管四个层级，系统阐述了怎样建设智慧海上风电场，为覆盖项目设计、基建、运营的全生命周期过程、实现全场设备、资产的数字化、智慧化监控与管理的智慧海上风电场指明了发展路径。
