2017年12月28日，中國首個省級海上風電大數據平臺——廣東省海上風電大數據中心在廣東院舉行建設方案發布會，標志著廣東省智慧海上海上風電場建設已進入快車道。
廣東院針對風電場的風機、海纜等核心設備，打造了國內首個具有自主知識產權的風機輔控系統，擁有了海底電纜設計與智能運維核心技術，建立起風機、海纜等主要設備健康狀態的預警模型，實現了設備初期劣化和故障預警、診斷，有效防止了設備欠維護和過維護。
特別值得一提的是，廣東院主動對接海洋工程、海事規范，研發了自主品牌、自有知識產權的國內首個海上風電場智慧基建管理系統，并打造出數字化的工程產品，解決了海洋工程安全管控、船舶調度的難題，形成了有深度的“人無我有、人有我精”優勢。
《南方能源建設》先后刊出了“智慧型海上風電場一體化監控系統方案設計“（陽熹，2019年第1期）和“海上風電場智能船舶調度及人員管理系統”（楊源，2020年第1期），本次海上風電專欄邀請廣東院陳亮等介紹了智慧海上風電場，論文是對廣東院智慧海上風電場建設階段性工作的總結和提煉，首次提出了智慧海上風電場的定義，提出了智慧海上風電場的架構體系，從智能設備、智能控制、場級管控、集團監管四個層級，系統闡述了怎樣建設智慧海上風電場，為覆蓋項目設計、基建、運營的全生命周期過程、實現全場設備、資產的數字化、智慧化監控與管理的智慧海上風電場指明了發展路徑。
特摘選論文部分內容如下：
1、智慧海上風電場的定義
智慧海上風電場是指廣泛采用云計算、大數據、物聯網通信、人工智能等新技術，集成智能設備、控制和管理等技術，把傳統風電場中無感知、無思想的設備、系統，孕育成狀態感知、自主適應、智能融合、精準可控的更安全、更高效、更經濟的全新海上風電場。
智慧海上風電場實施的關鍵在于理清結構體系。縱向上看，智慧海上風電場主要包括四個層級結構，由低到高分別是智能設備層、業務控制層、場級管控層和集團監管層。四層架構各有分工、高度融合，在保證網絡信息傳輸安全的前提下高效組織指令流和信息流，如圖1所示。
圖1 智慧海上風電場結構
2 智能設備
智能設備層是智慧海上風電場的底層。智能裝置是智能設備層的基本元素，應使用標準通信接口和協議，實現數字化監測和網絡化控制；應具備就地綜合評估、實時狀態報告、故障診斷等功能，為智能控制、場級管控、集團監管奠定數據基礎。
2.1 智能風機
智能風機，是能夠自主感知、分析和決策的風電機組，是在風機上采用先進的狀態監測、數據分析、決策支持、智能控制技術，使機組準確地感知自身狀態和外部條件，優化調整自身以始終運行在最佳工況。
2.2 海纜診斷
海底電纜是海上風電場電能傳輸的關鍵部件，然而由于傳輸功率的變化、海底環境復雜、海洋晝夜溫度變化、季節性的溫差，以及捕魚、航運和海底活動，海底電纜易于發生超溫、錨害等事故，導致極大的損失。有必要實時監測海纜的溫度和應力變化。
具體的監測方法，是借助海纜中的光纖線芯，采用光纖分布式傳感新技術，判斷電纜是否受損及周圍環境是否發生變化，并對海纜異常進行報警和定位，保障海纜安全運行。
遠距離海纜輸電情況下，考慮到傳輸距離、空間分辨率、測量重復性的互相制約關系（這幾個指標無法同時做到最佳），可在長距離海纜的兩端采用雙儀器配置，利用2根光纖組成環路，引入布里淵光時域分析(BOTDA)方法進行雙端測量，并在后臺整合并優化兩側儀器的測量重復性。
2.3 海上升壓站診斷
海上升壓站平臺在運行過程中受到海水沖擊、泥沙沖刷、腐蝕等影響，其結構安全性會降低，有必要通過在線連續測量并存儲主要結構件的關鍵安全參數，評估并判斷海上升壓站的結構響應是否在安全限值內，發現早期安全隱患及主要根源，避免倒塌等災難性事故及惡性不可逆結構問題出現。海上升壓站診斷包括基礎力學監測和基礎腐蝕監測。
基礎力學監測通常應提供應力應變、結構振動、傾斜和地基不均勻沉降共4類功能監測模塊，傳感器選型、安裝位置、安裝數量見圖2。
基礎腐蝕監測通常根據犧牲陽極的布置，在海上升壓站鋼基礎(也含風機鋼基礎)距離水面不同高度設置參比電極，用于采集保護電位信號，實現電位實時監測、數據存儲、電位超限報警、電位趨勢預測等功能，全面掌握鋼結構基礎的防腐情況。
圖2 海上升壓站結構監測
2.4 機器換人智能巡檢
針對海上風電工程水域大、環境復雜、維護人員少、海上升壓站平臺無人值班的特點，在海上升壓站GIS室、配電室等主要區域，設置“機器換人”的智能巡檢機器人；對風機葉片進行全自動無人機航測、巡檢，結合物聯網、遠程圖傳、AI、射頻識別、三維建模等多種先進技術，從管理、安防、節能、隱患排查等多維度對海上風電場實施動態監控及預警。
3 業務控制
業務控制層位于智能設備層與場級管控層之間，旨在實現風電場生產過程的智能監控，確保風電機組在不同條件下達到最佳運行狀態。
3.1 風機監控(SCADA)系統
風機監控(SCADA)系統是風機廠成套提供的、以計算機、網絡通信和智能調節技術為基礎的風機監測控制系統。它對風機設備進行全面監視和控制，監測功率、電流、電壓、風速以及溫度、壓力等信號，實現數據采集、設備控制、參數調節以及信號報警，完成風機的能量管理。
3.2 風機輔控系統
考慮配置風機主要部件狀態監測——風機輔控系統，整合風機部件狀態監測系統的信息，實現風機的動力設備、環境、安防的統一后臺監控，以及對風機多個關鍵部件的全面狀態監測、故障早期預警和診斷。
圖3 風機輔控系統結構示意圖
3.3 海上風電場電氣監控系統
海上風電場電氣監控系統在陸上集控中心內實現對海上風電場電氣部分（陸上集控中心、海上升壓站電氣設備）的統一監視與控制，作為全場電氣設備數據的集散中心，建立與電力調度中心的傳輸通道，完成海上風電場遠動信息上送，并接受調度中心的調度指令（包括AGC、AVC控制），完成電氣設備五防功能。
海上風電場電氣一體化監控系統采用開放、分層、分布式網絡結構，雙網、雙冗余配置，雙網均應同時進行數據通信，網絡拓撲采用星型。
整個系統從縱向上，分成站控層和間隔層。站控層實現整個系統的監控及管理功能。間隔層由就地保護測控裝置、智能單元組成，在站控層及通信網絡失效時，間隔層應能獨立實現設備的就地監控閉鎖。
整個系統從橫向上看，應按電力系統二次安全防護的有關規定，按安全分區、網絡專用、橫向隔離的原則，設置3個安全防護分區[7]。安全區Ⅰ是具有實時監控功能、總線連接使用電力調度數據網的實時VPN 或專用通道的各業務系統構成的安全區域；安全區Ⅱ是不直接參與控制，使用電力調度數據網的非實時VPN 的各業務系統構成的安全區域；安全區Ⅲ為生產管理區。如圖4所示。
圖4 海上風電場電氣監控系統結構
4 場級管控
場級管控層應以數據深度融合共享、大數據分析為基礎，以資產高效利用為目標，實現對全場設備資產數字化、智能化的監管，以及生產經營關鍵環節的輔助分析、智能診斷、決策支持。
4.1 設備智能管理
智慧海上風電場的主要設備都設置了設備狀態診斷，如前文3.2節提到的風機輔控系統。基于各風電場海量的歷史數據，可以立起設備健康狀態的預警模型，提取主要故障特征量，結合風機運行的實時數據，比對模型特征量，判斷設備的實時運行狀態，實現設備初期劣化和故障預警；基于設備狀態初期預警，尋找設備可用、可靠和維修成本的最佳平衡，有效防止設備欠維護和過維護。
4.2 基建智能管理
海上風電項目的建設、運維過程中，始終存在以下痛點問題：海陸之間通信困難；無法掌握海上作業船舶和人員的實時畫面情況，安全管控難；施工作業環境特殊，施工窗口期對海上風電施工管理極為重要。有必要結合海洋工程的特點，建立一套實用有效、穩定可靠的海上風電場智慧基建管理系統。
可以建立海上氣象及海洋環境觀測，實時測量并顯示風速、風向、氣溫、相對濕度、氣壓；并對作業海區未來7天的天氣現象、氣壓、風向、風力、氣溫、浪高、能見度等要素進行預報，安排預警和預處理方案及出海作業策略；
可以在陸上項目部和海上測風塔區域分別設置甚高頻（VHF）電臺中繼臺，建立覆蓋陸上項目部和海上作業現場的人、船通信對講平臺，確?？煽客ㄐ?；
可以結合海事船舶信息系統(AIS)，對海上升壓站、風機、海纜敷設等所在海域進行船舶識別以及定位，對船舶減速、拋錨、停航等各種狀態進行實時監測，通過在海圖上劃定警戒線，對進入警戒線的船只進行重點監測，如果發現在警戒線以內的船只發生拋錨，通過AIS接收的船舶海事部門備案信息，提醒船舶禁止拋錨、迅速離開，如果未見船舶響應則通過高頻電臺喊話通知，以防止海上風電場被入侵。
當人員落水后，救生衣AIS MOB設備(個人示位標)自動向AIS基站、衛星發送求救信號，系統收到求救信號后自動標記處落水人員在電子海圖中的位置，實時發出報警警示，同時聯動遠距離光電設備功能，將攝像頭自動對準落水位置，鎖定落水人員， 確保第一時間及時展開救援程序。如圖5所示。
針對沒有安裝或者沒有開啟AIS的船舶，可以借助近海雷達實現監測區內全天候、全方位、無盲區監控。雷達也可與光電設備聯合，通過攝像頭實時、自動跟蹤進入警戒區內的船舶，攝像頭自動定位轉向威脅目標、跟隨目標移動而實時調整攝像頭位置，并顯示實時視頻畫面并留影。
圖5 人員落水監測示意圖
4.3 運維智能管理
1）海上升壓站環境監測與控制
對無人值守海上升壓站，設置溫濕度和壓力自動化調節系統，實現對海上升壓站暖通空調系統壓力、溫度、濕度的實時采集和處理，并根據相應邏輯對除濕機、空調、電動閥等設備進行自動控制，維持海上升壓站壓力、溫度、濕度在設定范圍；
構建電氣火災超前預警技術，實現剩余電流監測、電氣絕緣老化實時監測和故障電弧監測，采用智能線型熱點探測器，實時探測受熱面大小，實現實時溫度顯示、溫度超過設定值預警、溫升速率預警，探測早期電氣火災隱患，實現從“報警”到“預警”跨越。
2）能效評估：開展場站風資源評估，結合功率預測系統的預測結果和能力管理設備的實時數據，評估風電場整體運行效果，開展風電機組間對比、可利用率和單機性能深度分析，促進風電機組性能提升、改造以及風電場運維優化。
3）風機調整
一機一控：通過風機本身的狀態感知和智能調節，提升單臺機組發電量。可采取的措施有：通過辨識風機SCADA數據中風機出力與風速、風向角存在對應關系，尋找“頂點”進而標定偏航對風偏差角度，以提升單臺機組發電量；對傳統風機，當風吹到風速儀和風向標位置時，機組才做出反應動作。機組反應滯后，載荷加大?？煽紤]引入激光雷達精確測風，探測葉輪前部200米左右的風速，機組可以提前根據風況做出最佳的反饋調節，從而降低機組載荷；結合風場實際風況，分析風場超出切出風速的風頻，測算發電量增加的潛力，如發電量增加明顯，則進一步評估風機載荷。通過調整控制策略，優化機組切出風速，提升單臺機組發電量。
集群出力優化：風機集群在時間、空間、運行方式、預防性維護等維度上的配置，實現全場效益最優?？梢曰陲L機運行的歷史數據，通過數據挖掘技術，找出問題機組及其差異存在點，通過在線矯正、補償，自動改善問題機組的運行性能；考慮風力機組安裝時可能存在誤差、一些核心部件性能會隨著運行環境變量變化而發生改變，可以設置動態智能矯正算法，實現偏差自動矯正或最大功率自動追蹤，實時響應由于制造安裝過程中的細微偏差、或環境參量的變化，使風力機組的性能控制更加精準；可以持續開展風資源后評估，在風電場內選取少量代表機組，安裝載荷測量設備，實時測量機組關鍵部件載荷，推算全場機組的載荷情況，在線估算每臺風機的剩余壽命，掌握機組的健康狀態，根據機組安全裕量動態調整機組控制，充分發掘機組發電潛力。
備件管理：恰當的備件管理能夠適應海上風電場珍貴的可及時間，減少故障設備維修等待，做到因備件所耗用的成本小于該部件的故障停用損失。綜合設備實時運行監測信息和預判的設備工況走向，分析預測未來備件需求，針對長期閑置的備件物資給出預警及處理意見，形成備件采購和儲備規則以及預警規則。結合備件調配的周轉成本分析，還可以針對性地建立區域級備件集中倉儲管理。
5.集團監管
海上風電項目分布相對分散、集中管理難，在當前海上風電降補貼的背景下，風電運營商開始建設區域集控中心/集團數據中心，實現“遠程集中監控、現場少人值守、平臺數據共享、專業運維檢修”的創新管理模式。
區域集控中心/集團數據中心，是在電力專用網絡或運營商企業專線網絡環境下，滿足二次安全防護要求設立的遠程集控系統。
橫向來看，安全區Ⅰ(實時I區)和安全區II (非實時區II區)之間經硬件防火墻防護，生產控制(I、II區)與生產管理區(III區)之間安裝正向物理隔離裝置，生產管理區(III區)和internet網之間經硬件防火墻防護。
縱向上看，安全區Ⅰ和安全區II數據 通道兩側安裝縱向加密裝置，III區單獨使用一條物理通道，通道網絡通道兩側安裝硬件防火墻?？v向通道可選用電力專線通道或運營商企業專線。
區域集控中心/集團數據中心挖掘各風電場子站的風機監控(SCADA)系統、風機輔控系統、電氣一體化監控系統融合的業務數據中所蘊含的關鍵信息，提供安全可控乃至個性化的實時監測，結合海上風電大數據分析，實現生產過程監視、性能監測及分析、運行方式診斷、主要設備診斷及故障預警、遠程維護指導，形成集團數據資產，形成“互聯網+”電力技術服務業務。
6.結論
建設智慧海上風電場，實現海上風電場設備、資產的智慧化監控與管理，對提高海上風電場自動化水平和運維效率、降低運維成本、提高海上風電的經濟和社會效益、提高抵御風險的能力具有重要意義。
論文首次提出了智慧海上風電場的定義，提出了智慧海上風電場的架構體系，從智能設備、智能控制、場級管控、集團監管四個層級，系統闡述了怎樣建設智慧海上風電場，為覆蓋項目設計、基建、運營的全生命周期過程、實現全場設備、資產的數字化、智慧化監控與管理的智慧海上風電場指明了發展路徑。
