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秦海岩:智能化应用元年悄然来临 风电+大数据可期待 2017-10-23 10:20:27

摘要:中国可再生能源学会风能专业委员会秘书长秦海岩在2017北京国际风能大会(CWP2017)大会开幕致辞中表示,信息化、数字化、互联网将决定风电的下一个十年。

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  在万物互联的时代下,产品优化、迭代速度的加快,也给风电企业带来新的课题。
  中国可再生能源学会风能专业委员会秘书长秦海岩在2017北京国际风能大会(CWP2017)大会开幕致辞中表示,信息化、数字化、互联网将决定风电的下一个十年。
  当新的风口来临,摆在风电企业面前的无疑是一片广阔的蓝海。在探索数字化的道路上,整个行业出现了哪些变革,未来又有什么样的机遇和挑战?10月19日,秦海岩就相关问题接受了《每日经济新闻》(下简称NBD)记者的专访。
  谈行业变革:时代迫使风电企业探索数字化
  NBD:此次大会的主题是“数字化”,您在大会致辞中表示,信息化、数字化、互联网将决定风电下一个十年。这其中的根源是?
  秦海岩:信息化、数字化、互联网是时代大背景。IT技术经过30年的指数级进步,已然成为像电力一样的通用技术,开始融入各个行业,被每一个行业广泛应用,改变传统行业的技术、甚至行业的规则。
  移动物联网、云计算、大数据、人工智能现在都是热门词汇。互联网和数字化就像是一个先进的武器,如同时代已经进入科技导弹的时代,而故步自封的人还拿着长矛大枪,是很难生存的。
  在数字化浪潮之下,不是风电企业想不想数字化的问题,而是时代的变革迫使企业需要通过数字化技术驱动变革、提升效率、创新产品。
  2017北京国际风能大会已经举办十年,也是见证中国风电飞速发展的十年。这十年,整个行业在技术和产品上发生翻天覆地的变化。通过这样一次产品技术的大阅兵,通过坐而论道的方式,业界的同行可以反思走过的曲折、总结成功的经验。
  NBD:在此次展会上,众多厂商都发布智能风机,并提出激光雷达技术,您认为目前这一技术在行业应用效果怎样?
  秦海岩:数字化是一个大而广的概念,在风电领域的数字化应用主要是ICT技术。
  眼下,风电发电机组设备层面已经大量使用物联网技术、ICT技术、智能化技术,进行数据分析。
  通过温度、振动、位移,风速等更多种传感器应用,风电机组具备了更强的感知能力,能采集更多数据,使得风机可以进行数字化建模,从而预先感知运行状态,根据状态偏离健康运行的情况,进行预防性维护和维修。
  激光雷达是作为ICT技术的应用代表,激光雷达能得到商业化应用,一是成本大幅下降,二是分析计算能力大幅增强。通过激光雷达提前感知来风的速度方向,可以执行更好的运行控制策略,提高发电效率,降低载荷。
  谈技术趋势:未来需要灵活调动需求侧
  NBD:在您看来,未来,数字化技术应用还会给整个行业带来哪些变革?
  秦海岩:未来,是一个可再生能源为主的时代。比如德国、丹麦,都是很好的例子,丹麦当地风电占总发电量42%,德国风、光加起来33%。由于风光是不可调节的能源,未来则需运用技术把需求侧的灵活性调动起来,应对发电侧的波动性。
  现在国外很多公司开始进行需求侧管理的探索,把千家万户的能源结合起来,通过智慧管理,能够实现很大的灵活性,而且还使得生活用电达到最经济的状态。
  以前,电力系统是发电侧围绕需求侧运转;未来,在不影响正常工作生活的情况下,利用互联网技术的灵活性调整需求侧,达到“随风而舞、随光而动,”提升整个系统可再生能源的运用比例是一种发展趋势。
  NBD:对于这种趋势,您能否举个例子阐述一下?
  秦海岩:例如,在风资源充足,电价便宜的情况下,给汽车充电,洗衣服烧热水;如果风停了,发电量减小了,机器会发出电价高的信号,这个时候可以停止工作,降低用电负荷。
  还有一大重要应用方向是电动汽车领域应用。随着电动汽车的普及,也会改变电力系统运行规则,成千上万的电动车一起用电产生的功率,相当于几个大型发电站。
  通过需求侧的智能化管理和灵活性调节,可以把电动汽车的“电力”价值发挥出来。在无光无风的情况下,电网缺电,电动汽车可以向电网反充电实现卖电;风光充足的时候,可以充电,这样就能提高整个电力系统的灵活性。
  谈智能化未来:行业进入数字化智能应用元年
  NBD:今年是行业数字化智能化的元年吗?
  秦海岩:去年,在数字化应用上,整个风电行业稍有端倪,今年所有的企业基本都在提智能风机,探索智能化,应用更多、更精细的传感器。
  前几年是大家开始认识到数字化智能化是趋势,探索在某些地方应用,个别公司走在了前面。从今年看,所有的企业都开始意识到这方面、都开始应用。
  总体而言,智能风机已经从提出“概念”、开始研究逐步步入现在的商业化阶段,今年是数字化在行业广泛应用的真正的元年。
  NBD:人工智能也是行业的一个“热词”,风电企业的智能化和其有行业的智能有何区别?
  秦海岩:前不久,AlphaGo战胜了李世石,掀起了机器智能的大讨论,实际上机器智能跟人类的智能根本不是一回事。
  在大数据时代之前,人类实现机器智能的方式,是采用小数据的方法,把发现的规律,因果关系,建立数学模型。把专家掌握的知识,逻辑推理过程,用程序表达实现。现在机器设备领域的状态监测和故障诊断,依然在广泛采用这种方法。
  进入大数据时代,AlphaGo、无人驾驶汽车,采用的实现机器智能的方法不同于此前对于因果关系的把握,而是采用穷举法解决问题,这种以数据为主的新的做法,在某种程度上颠覆了此前在科学和工程上的方法论。
  而风电技术是一门相对较为确定的技术,更为合适的解决方式是:用小数据的方式配合相应的技术创新,更多地依赖于数据采集手段、传输、存储、查询,理性分析,发现规律,解决问题。
  随着数据的积累和技术革新,未来大数据在风电技术上的应用是可以期待的。(每日经济新闻)