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秦海巖:智能化應用元年悄然來臨 風電+大數據可期待

2018-05-16 11:37  瀏覽:  

在萬物互聯的時代下,產品優化、迭代速度的加快,也給風電企業帶來新的課題。

中國可再生能源學會風能專業委員會秘書長秦海巖在2017北京國際風能大會(CWP2017)大會開幕致辭中表示,信息化、數字化、互聯網將決定風電的下一個十年。

當新的風口來臨,擺在風電企業面前的無疑是一片廣闊的藍海。在探索數字化的道路上,整個行業出現了哪些變革,未來又有什么樣的機遇和挑戰?10月19日,秦海巖就相關問題接受了記者的專訪。

談行業變革:時代迫使風電企業探索數字化

記者:此次大會的主題是“數字化”,您在大會致辭中表示,信息化、數字化、互聯網將決定風電下一個十年。這其中的根源是?

秦海巖:信息化、數字化、互聯網是時代大背景。IT技術經過30年的指數級進步,已然成為像電力一樣的通用技術,開始融入各個行業,被每一個行業廣泛應用,改變傳統行業的技術、甚至行業的規則。

移動物聯網、云計算、大數據、人工智能現在都是熱門詞匯。互聯網和數字化就像是一個先進的武器,如同時代已經進入科技導彈的時代,而故步自封的人還拿著長矛大槍,是很難生存的。

在數字化浪潮之下,不是風電企業想不想數字化的問題,而是時代的變革迫使企業需要通過數字化技術驅動變革、提升效率、創新產品。

2017北京國際風能大會已經舉辦十年,也是見證中國風電飛速發展的十年。這十年,整個行業在技術和產品上發生翻天覆地的變化。通過這樣一次產品技術的大閱兵,通過坐而論道的方式,業界的同行可以反思走過的曲折、總結成功的經驗。

記者:在此次展會上,眾多廠商都發布智能風機,并提出激光雷達技術,您認為目前這一技術在行業應用效果怎樣?

秦海巖:數字化是一個大而廣的概念,在風電領域的數字化應用主要是ICT技術。

眼下,風電發電機組設備層面已經大量使用物聯網技術、ICT技術、智能化技術,進行數據分析。

通過溫度、振動、位移,風速等更多種傳感器應用,風電機組具備了更強的感知能力,能采集更多數據,使得風機可以進行數字化建模,從而預先感知運行狀態,根據狀態偏離健康運行的情況,進行預防性維護和維修。

激光雷達是作為ICT技術的應用代表,激光雷達能得到商業化應用,一是成本大幅下降,二是分析計算能力大幅增強。通過激光雷達提前感知來風的速度方向,可以執行更好的運行控制策略,提高發電效率,降低載荷。

談技術趨勢:未來需要靈活調動需求側

記者:在您看來,未來,數字化技術應用還會給整個行業帶來哪些變革?

秦海巖:未來,是一個可再生能源為主的時代。比如德國、丹麥,都是很好的例子,丹麥當地風電占總發電量42%,德國風、光加起來33%。由于風光是不可調節的能源,未來則需運用技術把需求側的靈活性調動起來,應對發電側的波動性。

現在國外很多公司開始進行需求側管理的探索,把千家萬戶的能源結合起來,通過智慧管理,能夠實現很大的靈活性,而且還使得生活用電達到最經濟的狀態。

以前,電力系統是發電側圍繞需求側運轉;未來,在不影響正常工作生活的情況下,利用互聯網技術的靈活性調整需求側,達到“隨風而舞、隨光而動,”提升整個系統可再生能源的運用比例是一種發展趨勢。

記者:對于這種趨勢,您能否舉個例子闡述一下?

秦海巖:例如,在風資源充足,電價便宜的情況下,給汽車充電,洗衣服燒熱水;如果風停了,發電量減小了,機器會發出電價高的信號,這個時候可以停止工作,降低用電負荷。

還有一大重要應用方向是電動汽車領域應用。隨著電動汽車的普及,也會改變電力系統運行規則,成千上萬的電動車一起用電產生的功率,相當于幾個大型發電站。

通過需求側的智能化管理和靈活性調節,可以把電動汽車的“電力”價值發揮出來。在無光無風的情況下,電網缺電,電動汽車可以向電網反充電實現賣電;風光充足的時候,可以充電,這樣就能提高整個電力系統的靈活性。

談智能化未來:行業進入數字化智能應用元年

記者:今年是行業數字化智能化的元年嗎?

秦海巖:去年,在數字化應用上,整個風電行業稍有端倪,今年所有的企業基本都在提智能風機,探索智能化,應用更多、更精細的傳感器。

前幾年是大家開始認識到數字化智能化是趨勢,探索在某些地方應用,個別公司走在了前面。從今年看,所有的企業都開始意識到這方面、都開始應用。

總體而言,智能風機已經從提出“概念”、開始研究逐步步入現在的商業化階段,今年是數字化在行業廣泛應用的真正的元年。

記者:人工智能也是行業的一個“熱詞”,風電企業的智能化和其有行業的智能有何區別?

秦海巖:前不久,AlphaGo戰勝了李世石,掀起了機器智能的大討論,實際上機器智能跟人類的智能根本不是一回事。

在大數據時代之前,人類實現機器智能的方式,是采用小數據的方法,把發現的規律,因果關系,建立數學模型。把專家掌握的知識,邏輯推理過程,用程序表達實現。現在機器設備領域的狀態監測和故障診斷,依然在廣泛采用這種方法。

進入大數據時代,AlphaGo、無人駕駛汽車,采用的實現機器智能的方法不同于此前對于因果關系的把握,而是采用窮舉法解決問題,這種以數據為主的新的做法,在某種程度上顛覆了此前在科學和工程上的方法論。

而風電技術是一門相對較為確定的技術,更為合適的解決方式是:用小數據的方式配合相應的技術創新,更多地依賴于數據采集手段、傳輸、存儲、查詢,理性分析,發現規律,解決問題。

隨著數據的積累和技術革新,未來大數據在風電技術上的應用是可以期待的。

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