近日,国家能源集团龙源工程技术公司风电机组在线状态监测项目正式启动。此次在线状态监测,是以工业互联网“云雾边端”融合技术为基础,创新性地设计风电场全场景AI技术框架,为风电场的数字化和信息化建设深度赋能。

国家能源集团全场景AI技术赋能智慧风电场-《国资报告》杂志

图为技术人员确定传感器安装测点

“云雾边端”即云计算、雾计算、边缘计算,以及物联网设备终端。在普通的云计算模型下,数据处理会有延时性,数据传输也会受到网络带宽的局限,而在此基础上利用边缘计算、雾计算,处理过程则可以在本地边缘计算层完成,进而极大的提升处理效率,减轻云端负荷,使网络延时变得不再成为问题,能够更及时地做出最优决策。通过全场景AI技术,可以将深度学习技术快速应用在不同场景下的硬件设备上,从而实现“端”“边”“雾”“云”各层级硬件设备的快速部署、高效运行、端云协同,实现各层级硬件设备在风电机组在线状态监测系统中的有机统一。

该项目在“端”侧,规划了多种传感器,以保证对风电机组各类物理量的全面感知;在“边”侧,利用智能数据采集器,将数据采集与边缘计算集于一体,对多物理量进行采集,实现数据的本地化处理,大大减轻了网络负载以及云、雾端服务器的计算压力;在“雾”端,利用风电场服务器对机组进行7*24小时的全天候监测,实现机组健康状态预警功能;在“云”端,通过部署在服务器集群的各类分析诊断工具及机器学习智能算法,进行机组故障精密诊断工作,使得机组健康状态的实时智能看护成为可能。

以“云雾边端”一体化融合技术为基础打造的风电机组,在线状态监测全场景AI技术框架,充分利用和挖掘“云雾边端”各层级设备的潜力,实现各层级设备的优势互补和整合,降低了项目的建设成本,为数字化、信息化风场的建成,打造强劲引擎。

作者:崔志斌、赵圣斯、肖剑