大型海上风电关键技术与装备

海上风电的发展现状及关键技术研究作者：万宏罗文东谢国华来源：《科技资讯》2023年第24期摘要：风能是一种可再生的洁净能源，在新能源越发得到关注的情况下，风能利用也被各国先后提上日程。

以海上风电的发展现状为切入点，分析中外有关技术现状，在此基础上研究其关键技术，包括基础结构设计、建设区域选择、资源评估、重点参数计算以及辅助性技术等。

最后简析海上风电的技术难点，提出发展建议，为未来的风电建设提供参考。

关键词：海上风电基础结构通信活动风力资源中图分类号： TM75 文献标識码： A 文章编号： 1672-3791（2023）24-0070-03海上风力发电技术简称海上风电，是指以海上作业平台为基础、利用风力进行发电的综合性技术，其特点在于绿色无污染、可再生能力强。

与地面风力发电相比，海上风力发电不存在噪声、建设地形限制，这为其大规模运用提供了空间。

当前，各国都在广泛利用风力发电技术，我国东南沿海各地也在尝试利用风能进行发电，且收效良好［1］。

从可持续发展、科学发展的角度出发，加强洁净能源的利用已大势所趋，《中华人民共和国可再生能源法》《关于完善风力发电上网电价政策的通知》的颁行也为各地海上风电系统建设和发展提供了明确思路。

在此背景下，分析海上风电的发展现状及关键技术具有一定的积极意义。

1 海上风电的发展现状1.1 国外发展情况洁净能源的利用始于西方，包括海上风电技术。

当前，欧洲各国家和美国的海上风电技术具有一定的技术优势。

20 世纪80 年代，石油危机以及环境污染等因素对发达国家的影响日渐突出，这也使发达国家更重视新能源的研究。

到20 世纪90 年代，北欧和西欧一些工业强国开始大规模尝试海上风力发电，已知全球最早的海上风电机组由瑞典建设并投入使用，命名为Windworld，其容量为220 kW。

随后，荷兰和丹麦等国家先后组织海上风电研究，这一阶段的海上风电机组主要集中于浅水区域，不超过海岸线100 m［2］。

海上风电场及其关键技术发展现状与趋摘要：随着社会不断向前发展，经济水平不断提高，用电需求的保证成为各国必须确保的基本问题。

然而，传统的火力发电所造成的煤炭资源大量开采以致储量不足和大气污染以及全球变暖等诸多问题亦接踵而至。

海上风电具有清洁、安全、可持续的特点，在世界各国能源战略的地位不断提升，为全球低碳经济发展提供了有力支撑，为人类应对气候变化提供了重要选项，具有广阔的发展前景。

基于此，本文就针对海上风电场关键技术的应用现状及发展趋势进行了分析。

关键词：海上风电场；关键技术；发展趋势中图分类号：TM75 文献标识码：A引言在可再生能源技术中，风力发电是最成熟、最具大规模开发条件和商业化发展前景的发电方式之一。

与陆上风电相比，由于海洋环境的特殊性，海上风电的开发仍然存在一些问题，如施工难度大、运营维护困难以及成本更高等。

但海上风电的优点也同样明显：海上风速通常较陆上风速更高，因而同等条件下海上风力发电机的发电量要高于陆上；海上很少有静风期，因而海上风电具有更高的利用小时数；与陆地复杂的地形相比，海上的环境简单，更均匀的风速对设备损坏更小；海上风电不需要占用土地资源，更适宜大规模开发；与陆上风电相比，海上风电一般更靠近负荷中心，可以减少输电损失，电力的消纳也有保障。

凭借这些优点，海上风力发电将成为未来风电技术研究的重心和前沿，并成为未来风电产业发展的主要方向。

1 海上风电场特点⑴风电机组数量多。

尽管从现有海上风电场的角度来看，风力涡轮机的单位容量继续增加，但大多数海上风电场的单位容量都集中在(2-6)MW范围内。

结果，大型海上风电场通常设置有十个甚至十几个单元。

⑵风电场内部电气线路长。

由于风车和跟随风车的叶片长度的限制与影响，风车之间的距离通常为500-600m。

此外，海上风电场通常离海的距离超过10km，而拟议的海上风电场甚至超过30km。

因此，大型风力发电场需要在几十公里内甚至上百公里内的电缆。

海上风力发电及其关键技术分析摘要：随着我国社会的不断发展和能源的日益短缺，低碳环保的理念已经引起人们的关注，并被应用到电力企业中，企业越来越重视清洁新能源的开发利用。

本文探讨了海上风力发电及其关键技术。

关键词：海上；风力发电；关键技术引言能量转换技术是现代人类社会生产和生活中最关键的技术之一，而发电技术是影响最深远的技术之一。

因此，利用自然能源最有效的方式是先将这些能源转化为电能，向个人或企业用户提供电能，然后根据具体使用需要将其转化为动能、热能、光能等形式。

1 海上风电的概述虽然一些学者在20世纪70年代提出了使用海上风力发电的假设，但直到上世纪末才真正开始全面的科学探索和具体应用。

这是因为与陆上风力发电技术的研究相比，可以看出海上风力发电面临的繁琐的施工地质条件缺乏成熟的参考工程技术作为基础，对于海水的波浪冲击和风向变化，还不能形成一套实用的计算标准和分析标准。

此外，由于受工程环境和运维技术需要等诸多因素的影响，海上风电场建设缺乏丰富的经验作为参考依据，导致海上风电场建设的规模和回报率存在一定的安全隐患，因此，海上风力发电的商业推广才真正开始于近十年来相关技术的不断成熟。

2 海上风力发电的优势海风比陆风有很大的优势。

首先，当风吹过陆地时，风的大小和方向会发生变化，因为陆地非常粗糙，有许多障碍物。

但由于海面相对平坦，摩擦力小，海洋风速小，风向相对稳定。

其次，由于海风比陆风更稳定、更强，因此无需建造该装置。

塔太高，这降低了风力涡轮机的成本。

据统计，距海岸线10公里的海域风速通常比沿海地区高20%左右，发电量可增加70%。

因此，海上风力发电不仅成本低，而且产量高。

最后，海面上的气流是稳定的，海面是复杂的，海上发电机不需要承受太大的工作强度。

陆上使用寿命为20年，海上发电机组的使用寿命可延长至25至30年。

此外，海上风力发电不受噪音、电磁、鸟类等因素的影响。

3 海上风电与陆上风电的对比及其技术难点3.1 海上风电与陆上风电的对比（1）随着高度的变化，近海风速呈下降趋势。

海上风电场及其关键技术发展现状分析摘要：风力发电属于近些年来世界各国普遍较为关注的一种可再生能源开发方案，这一技术发展速度较快，已经得到了全面落实与开展，而海上风力发电由于干扰较小，并且风力发电量较大，因此广受欢迎与重视。

江苏省具有较长的海岸线，具有良好的风力发电条件。

本文主要针对海上风力发电关键技术进行分析，希望可以起到参考的作用。

关键词：海上；风力发电；关键技术随着现如今非再生能源逐渐稀少，能源问题已经成为人们关注的重点。

能源危机的出现，意味着人们必须要寻找更加合理的能源获取方式，而风力就属于一项较为关键的可再生能源。

通过海上风力发电，可以有效地完成供电，而发展这一类的新能源是我国未来走向可持续化发展的关键途径。

因此，必须要针对海上风力发电技术进行分析讨论，积极优化技术体系，提升工作质量。

一、海上风力发电建设的主要趋势（一）技术整体发展速度较快风力发电不需要消耗非再生能源，同时也不会污染环境，属于一种发展潜力巨大的清洁能源技术，不仅拥有环保效益，同时也具有一定的社会效应。

随着风力发电技术的不断优化与改进，现如今风力发电生产成本也开始逐渐降低，我国各地都开始建设风力发电场。

由于海上风力资源更加丰富，并且风速也更加稳定，因此适合在海上建设大功率风力发电机组，不仅节约用地，同时对环境造成的影响比较小，这意味着现如今我国风力发电技术不断提升与改进。

以江苏省为例，现如今我国江苏省建设了江苏如东海上风力发电场、江苏东台海上风力发电场，都属于主要的海上风力发电场所[1]。

江苏开发风力发电资源具有巨大的优势和好处，可以缓解江苏省一次能源不足、用电荒等问题，更有效的促进地方经济走向发展与改革，因此可以说这一技术属于建设生态大省的一项关键要求。

（二）单机容量提升现如今大型风力发电机组一般都会选择水平轴风力发电设备，这一设备包括风轮、增速齿轮箱、发电机、偏航装置、控制系统、塔架等部件。

大型风力发电机组的单机容量越大，意味着发电能力越强，而对于技术的需求也就越高。

2023年 第6期海洋开发与管理117海上风电智能运维关键技术与发展建议陈金路1,2,张翔宇1,郑向远1,2,邹荔兵1,2,杨如嫣1(1.清华大学深圳国际研究生院 深圳 518071;2.明阳智慧能源集团股份公司 中山 528437)收稿日期:2022-09-22;修订日期:2023-04-28基金项目:漂浮式海上风电与海洋牧场融合关键技术研究项目(粤自然资合[2020]016号);深圳市高等院校稳定资助重点项目 海洋浮式风机选址㊁基础设计和智能运维关键技术研究 (WD Z C 20200819174646001);海上风能制氢工程示范项目(粤自然资合[2022]33号).作者简介:陈金路,硕士研究生,研究方向为海工装备与海洋新能源摘要:风电运维是海上风电的控制性模块,其成本约占海上风电建设总成本的25%,但目前对风电运维尤其是智能运维的研究与应用呈现双重缺位㊂文章提出海上风电发展趋势及传统运维痛点,总结海上风电智能运维的重大意义;充分结合工程经验与中外文献,凝炼海上风电智能运维关键技术,阐释其内涵㊁应用㊁特点及研究现状,指出相关研究的成果与不足,进而提出数据融合㊁自主适应㊁实时监测㊁无余调配的 集管控 一体化海上智能运维平台方案,并以风场实测数据验证其经济价值;明确风电智能运维的发展趋势,从集成管理㊁装备赋能㊁智慧调度㊁融合开发四大方向,有针对性地给出跨越式提升我国海上风电智能运维水平的发展建议,助力我国风电产业发展水平跻身国际前列㊂关键词:海上风电;智能运维;降本增效中图分类号:P 74 文献标志码:A 文章编号:1005-9857(2023)06-0117-12K e y T e c h n o l o g i e s a n dD e v e l o p m e n t S u g ge s t i o n sf o r I n t e l l ig e n tO pe r a t i o na n dM a i n t e n a n c e o fOf f s h o r eW i n dP o w e r C H E NJ i n l u 1,2,Z H A N G X i a n g y u 1,Z H E N G X i a n g y u a n 1,2,Z O U L i b i n g 1,2,Y A N G R u ya n 1(1.T s i n g h u aS h e n z h e n I n t e r n a t i o n a lG r a d u a t eS c h o o l ,S h e n z h e n518071,C h i n a ;2.M i n g Y a n g S m a r tE n e r g y G r o u pL i m i t e d ,Z h o n gs h a n528437,C h i n a )A b s t r a c t :A s t h e c o n t r o lm o d u l e f o r l a t e r i n v e s t m e n t a n d p r o f i t o u t p u t ,t h e o pe r a t i o n a n dm a i n -t e n a n c e (O &M )c o s t o fw i n d p o w e r a c c o u n t sf o r a b o u t 25%o f t h e t o t a l c o s t o f o f f s h o r ew i n dp o w e r c o n s t r u c t i o n .H o w e v e r ,t h er e s e a r c ho n w i n d p o w e rO &M ,e s p e c i a l l y t h e i n t e l l i g e n t O &Mi s s c a r c e .T h i s p a p e r p u t f o r w a r d t h e d e v e l o pm e n t t r e n do f o f f s h o r ew i n d p o w e r a n d t h e p a i n p o i n t s o f t r a d i t i o n a l O &M ,a n d s u mm a r i z e d t h e g r e a t s i g n i f i c a n c e o f i n t e l l i g e n tO &Mo f o f f s h o r ew i n d p o w e r .T h e n t h e p a p e r p r e s e n t e d t h e d e f i n i t i o n a n dk e y t e c h n o l o g i e s o f i n t e l l i g e n t O &Mo f o f f s h o r ew i n d p o w e r t h r o u g h s u mm a r i z i n g t h e c u r r e n t r e s e a r c hh o t s p o t s ,a n d p o i n t e d o u t t h e a c h i e v e m e n t s a n d s h o r t c o m i n g s o f r e l a t e d r e s e a r c hb y f u l l y i n t e g r a t i n g e n g i n e e r i n g e x pe -r i e n c e a n d l i t e r a t u r e .O n t h i sb a s i s ,a c o l l e c t i v em a n a g e m e n t a n dc o n t r o l i n t e gr a t e d m a r i t i m e i n t e l l i g e n tO &M p l a t f o r mt h a t i n t e g r a t e dd a t a f u s i o n ,s e l f -a d a p t a t i o n ,r e a l -t i m em o n i t o r i n g,Copyright ©博看网. All Rights Reserved.118海洋开发与管理2023年a n du n r e s t r i c t e dd e p l o y m e n tw a s a d v a n c e d a n d i t s e c o n o m i c v a l u ew a s v e r i f i e db y t h em e a s u r e d d a t ao fw i n d f i e l d.F i n a l l y,t h i s p a p e rm a k e d c l e a r t h e d e v e l o p m e n t t r e n do f i n t e l l i g e n tO&M o fw i n d p o w e r f r o mf o u r d i r e c t i o n s a n d g a v e d e v e l o p m e n t s u g g e s t i o n s f o r l e a p i n g f o r w a r d t o i m-p r o v e t h e l e v e l o f t h a t i nC h i n a.K e y w o r d s:O f f s h o r ew i n d p o w e r,I n t e l l i g e n t o p e r a t i o n,C o s t r e d u c t i o n0引言海上风能总规模为陆上风能的2~3倍,且风质量更加稳定㊂英国㊁法国㊁德国㊁荷兰等欧洲风电强国均出台10GW量级海上风电规划,美国计划2030年完成30GW海上装机容量,韩国㊁日本㊁越南等亚洲国家预计2030年完成25GW海上装机容量,海上风电已成为业界全新的 蓝海战场 ㊂在海上风电蓬勃发展之际,滞后的运维技术成为其进一步发展的隐忧㊂传统风电运维是平面化㊁后置化的,只能在单一或少量参数背景下探讨风机状态,运维过程中依赖专业人员的主观判断,各流程相对孤立,难以保持信息的实时流通㊂而真实的风电场是立体㊁瞬变的,后发式㊁周期式等离散化方案均不能完全适配现代海上风电场的运维要求㊂状态评估㊁故障预警㊁运维船路径㊁窗口期预测等全周期要素需要在综合性平台上共融呈现,才能以最小成本换取最大效益㊂同时,由于通信技术受限,现场监测设备必须具备过滤噪声㊁初筛信息㊁散点覆盖㊁重点回传的自适应能力,才得以在带宽有限的条件下完成全天候有效监测㊂菲律宾以西生成的南海 土台风 路线诡异莫测,越接近登陆点其能量越强,会给海工结构物以措手不及的毁灭性打击,台风 暹芭 造成风电运维船事故便是例证㊂智能运维模式能够将陆基㊁海基㊁近端㊁远端的大范围天气海况参数进行集成分析,发挥一线气象站的作用,及时发出风暴预警并安排人员和船只撤离避险,并能基于大数据对故障进行精细识别与预警,对保障人员安全㊁提升运维效率具有重大意义㊂1海上风电运维1.1海上风电的发展趋势1.1.1政策驱动产业高速发展德国于2000年正式颁布‘可再生能源法“,而后经过5轮修订,在海上风电领域最终形成 丰富扩张路径㊁延长补贴期限㊁优化竞标模式 的利好政策㊂英国大力推行可再生能源义务(R O)与差价合同(C f D)机制,前者确保通过审核的风电项目的补贴力度不因政策调整而减损,后者以 多退少补 的原则使发电商具备抵御市场电价波动的能力㊂荷兰于2015年颁布新的‘海上风电能法案“,规定海上风场选址㊁评估㊁接入等前端工程设计的费用将由政府承担㊂我国发布一揽子文件,明确提出鼓励建设海上风电㊁完善海上风电产业链㊁探索退役风机循环利用等举措㊂世界各国均以碳中和为最终旨归,风电逐步实现从替补能源向主力能源的转换,发展海上风电成为进一步壮大风电规模与提高风电竞争力的必然选择㊂1.1.2机组更新换代速度加快2018年全球主要风机厂商的设计能力在5M~6MW徘徊,代表性风机包括东方电气的D E W-G5000(5.0MW)㊁明阳智能的M y S E5.5MW-155㊁湘电风能的X E140-5000(5.0MW)㊁中国海装的H152-6.2MW㊁金风科技的GW154/ 6700(6.7MW)㊁D o o s a n的W i n d S500(5.5MW)㊁G E的H a l i a d e150-6MW,其中V e s t a s的V164-10.0MW代表当时最高设计水平,但也未能突破10MW㊂2021年S i e m e n s G a m a s a连续推出S G14MW-222D D㊁S G11.0MW-200D D F l e x㊁S G8.0MW-167,G E推出H a l i a d e-X13MW,东方电气推出D E WD13MW-211与D E WD7.5MW-186,明阳智能推出M y S E12MW-242与M y S E 16MW-25X,远景能源推出E N-236/12MW与E N-245/13MW,运达股份推出WD14MW-242㊂仅3年时间,全球海上风电机组的主流设计水平跃升超过12MW,且各大厂商已经有能力同时推进多款大功率机型的研发,海上风机更新换代愈演愈烈㊂1.1.3浮式风机商业化布局如火如荼我国在2021年㊁2022年陆续取消陆上㊁海上风Copyright©博看网. All Rights Reserved.第6期陈金路,等:海上风电智能运维关键技术与发展建议119电补贴,荷兰开始推行海上风电 零补贴 乃至 负补贴 政策,海上风电平价时代已经到来㊂去补贴意味着业主必须持续降低度电成本㊁合理管控服务成本,因此单台容量更大㊁桩基投入更低的深远海浮式风电成为核心着力点㊂2017年苏格兰东北海岸的H y w i n dS c o t l a n d成为人类首个浮式风电场,装机容量30MW;2020年葡萄牙W i n d F l o a t A t l a n t i c25MW浮式风电项目全部投产发电,成为全球首个半潜式海上风电场;2021年苏格兰北海K i n c a r d i n e50MW浮式风机项目竣工,其采用的V164-9.525MW风机是目前最大的浮式机组; 2021年我国首台漂浮式样机 三峡引领 号在阳江风电场安装完毕,单机容量5.5MW,标志着我国正式吹响浮式风机研发号角;2021年韩国正式为蔚山1.5GW浮式风电项目颁发业务许可证;2022年挪威装机容量达88GW的全球最大浮式风电场H y-w i n dT a m p e n开始海上建设;近日法国宣布将在地中海建设0.5GW浮式风电场㊂不到5年,全球已经从兆瓦级试验电场向吉瓦级商业电场快速转型,浮式风机必将成为超大规模海上风电场的主流方案㊂1.1.4融合开发成为重要指标随着海上风电场投资规模的愈发扩大,仅具备单一发电功能的风电场已不能满足业主期待,海上风电与绿色制氢㊁能源岛组网㊁海洋牧场建设㊁海洋综合试验场建设等相结合的方案在竞争中逐渐占据上风㊂挪威石油公司于2016年首提 多功能平台 的概念,认为海上风电与水产养殖相结合,其规模足以搭建商业渔场㊂西班牙加那利群岛的MA R I B E项目将5MW漂浮式机组与鲈鱼和贝类养殖相结合㊂我国广东揭阳的 新能源+海洋牧场 融合创新示范基地已经开工建设;2021年明阳智能于阳江沙扒300MW海上风电场安装周长为80m的漂浮式网箱,目前养殖的金鲳鱼已丰收;河北沽源风电制氢项目总投资超20亿元,包含200MW风电场㊁10MW制氢模块与整合调度系统3个部分㊂德国预计在2026-2030年建成900MW 超大型海上风电制氢工程,以落实该国的 气候碳汇 目标㊂海上风电融合开发需要具备综合服务能力的人员和装备,是极具前沿性与全局观的研究议题,并成为衡量海上风电能力的重要指标㊂1.2海上风电运维的挑战基于海上风电的发展特点,适配的运维方式及运维手段亦在急剧变化,新一代运维诉求与滞后的运维模式之间的错位困局日益凸显㊂1.2.1作业环境多样,自然条件恶劣2002年丹麦H o m sR e v风电场是全球首个大规模海上风电项目,平均离岸距离17k m,水深6.5~13.5m㊂经过20年的发展,近岸浅水海域风电已趋于饱和,目前欧洲主流海上风电场的离岸距离均突破50k m,水深向50~200m区域迈进[1]㊂与近海相比,深远海风能资源更加丰富,但处于无遮蔽海域,水文气象条件恶劣,且更易受风暴㊁雷暴㊁腐蚀㊁寒潮等复杂海洋现象的袭扰[2]㊂随着 一极一道 全球能源互联网 等概念的提出以及北冰洋冰川的持续消融,在风能资源更加集中的极地地区进行风电开发成为未来趋势㊂极地风㊁浪㊁冰的耦合及金属材料的低温脆性意味着传统运维经验与模式需要重铸,恶劣海况会增大风场机组与船舶等维护载具的潜在故障率,备件消耗㊁出海频率㊁检修成本将大幅增加㊂受窗口期限制,运维作业难以及时展开,某些风电场甚至需要租赁特种设备以保证运维工作的可达性,由此造成的发电机组长时间停机将严重减损发电量与发电效率㊂1.2.2地质条件复杂,离岸距离遥远远海地质勘探难度大,崩塌㊁淤积㊁地裂缝等地质岩石危害对固定式风机的桩基础与漂浮式风机的系泊系统都带来巨大挑战,而这些模块浸没于海面,维护困难㊂大型海上风电场总投资动辄百亿,在全生命周期内,海上风电运维成本约占项目总成本的25%,其中运载工具的输运成本处于核心地位㊂远海风电场将增加载具的调度难度与行驶距离,导致产生高昂的运维成本㊂远海工程地质条件沿海岸线差异较大,施工现场通信保障㊁测量控制㊁物资补给㊁交通运输㊁安全管控等的难度成倍增加㊂一旦风电场靠近海上牧区㊁海底暗礁,在避险要求下风电运维船仅能于日间开展作业,导致抢修进度迟滞[3]㊂开阔的海面与大功率机组使海上风电场的Copyright©博看网. All Rights Reserved.120海洋开发与管理2023年机组数量众多且纵深分布,具有点散㊁线远㊁面大等特点,不利于统一维护㊂基于复杂性与危险性,远海风电场须装备更多的监测设备,其中不乏精密仪器,提高了故障率,使海上风电可用率比陆上风电低5%㊂1.2.3控制策略迥异,运维经验缺失固定式风机尚可照搬陆上控制方案,但漂浮式风机基础具有时刻变化的运动响应,是机组㊁基础㊁系泊三大模块构成的气动-水动-伺服-弹性全耦合非线性系统,对其动态全耦合机理尚缺乏深入研究[4]㊂复杂的运动响应会影响扫风面积,采用传统控制策略进行变桨等姿态控制将造成气动负阻尼,加剧基础运动响应㊂海上机组尺寸更大,但水面摩擦系数又远低于陆地,使尾流难以耗散,时常形成蔚为壮观的尾流场,由此降低下游风机的风能捕获率,并增加其疲劳与激振㊂海上难以组建实时高通量的通信网络,以5G㊁大数据为依托的信息化㊁智能化技术不便应用,实现 自检㊁自营㊁自决 的三位一体智能化运维挑战重重㊂海上风电发展尚不完善,缺乏标准化的深远海风电场运维经验㊂目前我国在相关领域人才培养㊁制度建设㊁工程实践等方面多重缺位,建造先进运维设备㊁打造专业运维团队需要付出长期艰苦的努力㊂2海上风电智能运维现状2.1定义风电智能运维是以大数据㊁5G㊁V R㊁传感网等最新 互联网+ 技术为依托的智慧集成系统,其通过全天候监测设备搭建终端平台,彻底改变传统的基于故障与周期的后知后觉运维模式,将种类各异的监测设备以及分散的风机统一成状态可知㊁精度可控㊁自主可适㊁模块可融的整体㊂由于生命周期长㊁不确定性大㊁运维流程复杂,海上风电智能运维须融入以深度学习为依托的海况㊁风功率预报和以数字孪生可视化为基础的海上机组动态分析与故障智能诊断,共同归纳汇总风电生产信息[5-6]㊂海上风电智能运维基于传统风电运维积累的宝贵经验,将离散数据整合分拣为若干大类,而后启动干预策略,从而快速响应,以实现 经济化,高效化,安全化 的目标(图1)㊂图1海上风电智能运维流程框架F i g.1I n t e l l i g e n tO&M p r o c e s s f r a m e w o r kf o r o f f s h o r ew i n d p o w e r2.2关键技术2.2.1风电场在线监控海上风电场在线监控可分为海缆监控㊁运维船监控㊁风机部件监控与环境监控㊂①海缆是实现陆海能量交换与信息传输的最重要部件,具有距离长㊁精密度高㊁可达性差㊁干预因子多的特点㊂海缆监控需要整合船舶㊁气象㊁潮汐㊁潮流㊁水深㊁海缆本体等各类数据,以矢量化模型对数据进行重构后接入G I S系统,是海上风电场监控中的难点(图2)㊂②运维船监控基于普通船舶定位系统,由终端㊁通信网络㊁监控服务平台㊁船舶监控应用4个板块构成,其特色在于A I S基站反馈的数据将直接汇入风电场智能运维体系㊂③风机部件监控的难点在于监控参量的选取㊁数据的传输㊁集成化布置㊂④环境监控与风机部件监控相辅相成,共同完成风功率预测㊁偏航调节㊁故障预警及台风避险等作业㊂图2海缆监控在线监控系统的逻辑架构F i g.2 L o g i c a l a r c h i t e c t u r e o f o n-l i n em o n i t o r i n gs y s t e mf o r s u b m a r i n e c a b l em o n i t o r i n g2.2.2故障预警愈发精进的数据传输与处理技术不断驱动故Copyright©博看网. All Rights Reserved.第6期陈金路,等:海上风电智能运维关键技术与发展建议121障预警系统从经验判读型向自主预警型转变㊂为实现故障预警,应根据故障触发机理和现场故障处理经验,建立每种故障的 故障树 (图3);分析整合我国乃至全球数十年的故障案例并植入标的风机,以此修正 故障树 ;基于一系列 故障树 ,总结普适性典型故障模型,并入大数据平台接口㊂故障预警能够实现随检随查㊁快速响应,根据近年预警模型实际应用的统计数据,其准确性超过80%㊂对于难以接入大数据平台的海上风电场,需要开发离线故障预警模型应用软件,使用S C A D A 系统数据对海上风机尤其是处于调试期的风机进行故障预警㊂图3 基于故障触发机理和现场处理经验的 故障树(以机舱振动为例)F i g .3 F a u l tT r e e b a s e do n f a u l t t r i g g e r m e c h a n i s ma n d f i e l dh a n d l i n g e x pe r i e n c e (t a k i n g e n g i n e r o o mv i b r a t i o na s a ne x a m p l e )2.2.3 健康度管理技术叶片㊁齿轮箱㊁发电机㊁轴承㊁制动系统㊁变桨系统是故障率最高的六大模块,也是健康度管理的主要对象,健康度越高表征风机潜在故障率越低㊂风机健康度可分为部件健康度与整机健康度2个大类:前者常以关切指标(如应变㊁温度)为目标变量引入预测模型,将预测值与实测值之间的残差变换为数字指标代入阈值,判定其劣化趋势;后者提取S C A D A 系统中包括压力㊁温度㊁振动㊁风向等在内的全体特征参量,以高斯混合模型㊁物元分析理论㊁模糊综合评价等多种手段进行多参数融合评定,十分复杂,亦是学术前沿㊂在健康度管理平台的实际搭建中,部件健康度与整机健康度紧密相关,其反馈架构如图4所示㊂图4 健康度管理平台的反馈架构F i g .4 H e a l t hm a n a ge m e n t p l a tf o r mf e e d b a c ka r c h i t e c t u r e 2.2.4 智能故障诊断上文所述故障预警模型和健康度模型是应对机组还未报出故障的情况,而针对已发生的故障,目前主要依靠智能故障诊断模型(图5)㊂基于解析模型㊁经验知识㊁信号分析得到对应故障序列,在 故障树 中筛选出适宜的诊断模型与故障数据;通过既往的诊断模型与故障数据,精准提炼本次故障的特征,再基于 故障树 ,使用贝叶斯网络㊁卷积神经网络㊁对抗网格等算法进行原因推理,推测导致本次故障各诱因的组分占比并生成解决方案[7-8];通过工单的形式推送到现场,现场运维人员在处理完成后会对模型准确性进行评价与回授,使故障智能诊断模型顺利集成到大数据平台㊂图5 智能故障诊断模型F i g .5 I n t e l l i g e n t f a u l t d i a gn o s i sm o d e l 2.2.5 性能评估技术性能评估的目的是提升机组的发电量,核心思想是通过自主调整风机姿态达到现有风况㊁海况下的最佳发电产出,其中最有效的方式就是对风偏差校正㊂在进行评估时,将对风偏差划分区间,筛选每个区间的数据,分别绘制功率曲线并计算与理论曲线的拟合度,找到最优拟合度对应的对风偏差角度,并在主控界面上进行修正㊂某台风机对风偏差校正前后的数据如表1所示,可以看出通过智能性能评估并不能使各风速区间的发电功率均保持正增长,但可确保调整后的总功率得到提高,该风机Copyright ©博看网. All Rights Reserved.122海洋开发与管理2023年校正后的发电量考核值提升2.61%㊂表1对风偏差校正前后的机组功率对比T a b l e1C o m p a r i s o n o f u n i t p o w e r a f t e rw i n d d e v i a t i o n c o r r e c t i o n区间风速/ (m㊃s-1)对风偏差校正前机组功率/k W对风偏差校正后机组功率/k W各区间内功率提升幅度/%356.1058.834.874314.49275.44-12.425695.31647.95-6.8161182.491181.03-0.1271839.721893.752.9482700.812893.787.1493737.973903.324.42104854.735209.927.32115323.135491.723.17125483.435506.290.42135514.805505.97-0.16145506.555508.450.03155515.905512.66-0.06 2.2.6新一代海上风电交运技术海上风电交运最常用的是运维船顶靠登临风机㊂在运维船无法使用时,最有效的方式就是使用直升机㊂直升机速度快且准备时间短,通常情况下运维船1h的航程,采用直升机5m i n即可到达㊂虽然目前运维船仍为最通用的模式,但随着直升机应用成本的持续降低,直升机亦将成为常规运维方式㊂除直升机外,近年还开发出运维母船,其与运维船的区别在于可携带高速子艇,在到达风场外围后靠灵活的子艇迂回穿插㊂随着深远海漂浮式风电的发展,运维母船也会逐渐投入应用㊂运维直升机与运维母船的工程特点如表2所示㊂表2海上风电运维直升机与运维母船的特性比较T a b l e2C o m p a r i s o n o f c h a r a c t e r i s t i c s b e t w e e nh e l i c o p t e r a n do p e r a t i o nm o t h e r s h i p对比领域运维直升机运维母船(S O V)应用范围应急救援,快速处理机组故障离岸距离超过50k m 最大适用波高不涉及3.0m最大适用风速25m/s15m/s可达率95%80%危险性高低成本低较高可解决问题无法完成大部件检测或更换全部2.3研究现状2.3.1智能运维策略黄必清等[9]针对海上风电场缺少全局观以及不能将测验数据集成整合的缺陷,搭建复合B OM结构,开发系统化信息平台,以技术信息㊁运行信息㊁维护信息㊁设备信息为基本要素,在全局口径下对运维作业涉猎的各个模块进行分筛与归纳;该系统架构清晰,各模块之间关系明确,但未能融入动态数据管理思想,智能化水平有待提高[10]㊂D a l g i c 等[11]在时域上采用M o n t e-C a r l o模拟,将环境条件分析(风速㊁波高和波周期)㊁运输系统运行分析㊁故障调查(类型和频率)和维修模拟以信息流传递形式相关联,开发具备经济和业务效益的运维资源分配系统(图6);该策略输入参量考虑全面详实,可操作性强,对于精准模拟趋势有利,但其模型过于简单,对于各参量之间的关联性挖掘不够,在恶劣风场的应用受限㊂图6海上风电运维优化分析模型F i g.6 O&Mo p t i m i z a t i o na n a l y s i sm o d e l f o r o f f s h o r ew i n d p o w e r宋庭新等[12]基于精益M R O概念研究风电机组维修物料清单设计方法和M R O计划制定方法,对整个海上风电场的维修业务流程进行分析;该M R O控制基于B/S结构开发,可用性及变通性强,但动态数据的管理思想贯彻不够,且缺少任务调度功能,实时性与二次开发潜力有所欠缺㊂阿格德大学团队在海上风电远程运维架构的基础上[13],优化产出数据归并框架(图7);该方案以框架化思维成功实现海上风电大数据的整合,具备较强的数据储备与调用能力,但片面化强调数据模块导致其缺少全局性运维模式,管理能力稍显薄弱㊂Copyright©博看网. All Rights Reserved.第6期陈金路,等:海上风电智能运维关键技术与发展建议123图7阿格德大学海上风电场数据归并框架F i g.7U n i v e r s i t y o fA g d e r o f f s h o r ew i n d f a r md a t am e r g i n g f r a m e w o r k除此之外,国内金风科技开发i G O管理平台,远景能源开发W i n d O S T M系统,上海电气开发 风云 系统,均是海上风电智能运维在工业界的积极尝试,但也有各自缺陷㊂如i G O平台侧重于后期优化,难以保证数据的标准化,故障预警模型的普适性不强; 风云 系统停留于概念开发,尚未投入工程应用㊂2.3.2新型运维设备风电运维船本身并非新型特种装备,但在深远海及浮式风机的大背景下,其稳性㊁阻力特性亟待改善,由此出现双体㊁三体等适用于现代风电场的新方案㊂吴希明等[14]和蔡翰翔等[15]基于快速性与阻力特性对双体运维船进行分析,提出通过调整片体中心距和长宽比来减阻提速的方案;羊卫等[16]重点关注总横强度和扭转强度,对双体船的主船体和连接桥结构进行强度评估,并优化双体运维船的尺度及构型;谢云平等[17-18]通过改进抗扭箱等附体结构,改善双体运维船尾部入水的恶劣航行姿态,并对片体㊁侧体进行优化,完善新一代双体㊁三体㊁两栖运维船的概念设计;陈悦等[19]考虑陆上与海上工况下的复杂载荷,验证三体两栖运维船的力学优势,并校核板架式与箱型梁2种连接方案,提出优化举措;赵子健[20]在三体船背景下,对运维船的快速性进行系统研究㊂风电运维平台是继风电运维船之后出现的新一代大型化专用运维设备,由船体㊁推进器㊁桩腿和升降装置㊁起重设备等模块构成,重点用于风机大部件更换[21]㊂运维平台具备自升自航性,单个平台能够完成多个毗邻风场的穿梭维护,与其他运维设备相比具有工作水深大㊁升降耗时短㊁搭建动力定位模块等特点,因此在风㊁浪㊁流全耦合工况下的安全性与可靠性得到保证㊂无人机目前在巡检方面也开始应用,尤其是能够垂直起降,此外操作简单㊁维护容易㊁可靠性高的多翼无人机逐渐在直升机与固定翼无人机中脱颖而出㊂张晗等[22]基于工程实际探讨无人机完成不同巡检任务应搭载的最优运维工具及布局;黄郑等[23]提出基于云雾边异构协同计算的新型无人机巡检系统,能实现航迹规划㊁缺陷智能识别的智能巡检;彭向阳等[24]㊁许可[25]㊁陈文浩等[26]通过对卷积神经网格的研究,完善快速故障识别系统,避免错拍㊁漏拍㊁拍不清等问题㊂2.3.3实时监测模式随着风电场的深水化,工业界希望能在陆上基地完成对机组全耦合信息的实时掌握,数字孪生技术是实现该设想的重要依托㊂梁昆等[27]梳理实现智能运维的五大关键数字技术,提出数字孪生技术在降本增效领域的广泛应用前景;房方等[28]开发数字孪生平台,通过分析风电场运行的实时信息流,实现对环境信息与关键生产参数的人机交互,令风电场各部件的动态响应得以远程映射;Z h o u等[29]在大型电网中利用网络数字孪生系统,实现海量数据下的在线分析并实现电网智能调度;金飞等[30]基于现阶段孪生系统仅能关注选址㊁施工㊁评估㊁运行等某一项或数项环节的现状,探讨多维协同的全周期孪生体系,实现碰撞检测㊁自动算量㊁综合优化㊁场景漫游等功能;刘宇凝等[31]对输入的机组响应特性进行虚拟变分模态分解,得到混合储能的孪生控制策略,提升功率预报可信度,并智能抑制风电电网波动;卢晓光等[32]利用数字孪生手段完成风机荷载的实时预报,经对比验证其精确度超过96%,可替代传统的应变片载荷测试系统;S e r r a n o等[33]重点关注数字孪生技术在宏观风电场布局中的应用,开发遗传算法和粒子群算法2套优化手段,提供海上风电场优化布局新方案㊂数字孪生技术不仅能实现风电场的立体实时监控,还可将卷积神经网络应用于机组部件(轴承Copyright©博看网. 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海上风力发电的关键技术１、概述随着海上风电场建设的推进，一些关键技术左右了海上风电场建设的施工周期，掌握了这些关键技术，就能够高质量地完成海上风电场的建设。

海上风电涉及诸多关键技术，以及开发运营、环境和市场潜力。

海上风能项目评估，涉及环境评估、风能评估等。

２、关键技术（1）基础结构由于风电机组的基础往往会承受水动力、空气动力双重载荷作用，因此，需要综合考虑风及波浪载荷、支撑结构和风电机组机头的动力学特性以及风电机组控制系统的响应等因素。

海上风电机组的安装与维护成本远远高于陆上风电机组，这就对其可靠性提出了较高的要求。

风电机组的基础是决定风电机组可靠性的重要因素之一，基础是否稳定对于海上风电机组而言起着至关重要的作用。

常用的基础形式有：①单桩固定式基础；②三脚架固定式基础；③重力固定式基础；④漂浮式基础等。

其中，漂浮式海上风电机组依赖漂浮式基础，由于能够较大程度地利用深海的风能资源，成为深海风能利用的主要方式，目前已有多个国家建立或者正在规划建设漂浮式海上风电场。

相对固定式风电机组，漂浮式风电机组增加了浮式基础和锚泊系统，其外界载荷条件比固定式风电机组复杂，除了受通常的风浪载荷以外，还因漂浮式风电机组本身由于基础漂浮不固定，其漂浮特性对风电机组发电性能也有较大影响，需要考虑漂浮特性对风电机组的影响，如低频响下的漂浮式风电机组塔架的动态响应，漂浮式风电机组叶片和塔架的长周期极限载荷，漂浮式基础的波浪载荷计算和锚泊系统建模，并通过建立漂浮式风电机组的性能分析模型，研究漂浮特性对风电机组发电性能的影响。

分析结果表明，漂浮特性对风电机组的发电性能影响较大，需要针对漂浮式风电机组进行改进设计。

下表所示为某５ＭＷ漂浮式变速恒频风电机组主要技术参数。

５ＭＷ漂浮式变速恒频风电机组主要技术参数（2）场址选择场址选择需要综合考虑多种因素，如：①风资源情况；②项目建设许可；③获得的场址海域使用权；④附近电网基本情况，包括陆地变电站位置、电压等级、可接入的最大容量以及电网规划等；⑤场址基本情况，包括范围、水深、风能资源以及海底地质条件；⑥环境制约，包括当地旅游业、水中生物、鸟类、航道、渔业和海防等负面影响等。

海上风电项目监测与维护的技术手段与措施随着全球对可再生能源的需求不断增长，海上风电成为解决能源短缺和环境保护的重要选择。

然而，海上风电项目的建设和维护面临着更大的技术挑战和风险。

为确保风电项目的高效运行和可持续发展，必须采用合适的监测与维护技术手段与措施。

海上风电项目的监测与维护需要解决以下方面的问题：1.风机状态监测；2.人员安全保障；3.海洋环境监测；4.远程监控与维护；5.故障检修与维护。

首先，风机状态监测是海上风电项目的核心任务之一。

通过实时监测风机的工作状态和性能参数，可以及时检测到异常情况并进行相应的调整和维修。

为此，常用的监测技术包括振动监测、温度监测、液压系统监测等。

这些技术手段可以通过无线传感器和数据采集系统实现，将实时数据传输至地面控制中心，利用数据分析和预警系统进行故障诊断和预测，提高风机的可靠性和运行效率。

其次，保障安全是海上风电项目监测与维护的重要任务。

风机的维护通常需要人员登上风机塔架进行操作，而这种高空、大风的环境对人员的安全提出了较高的要求。

为确保人员安全，可以采用安全绳索、人员定位系统、风速监测系统等技术手段，及时获取风速、风向、温度等环境参数，并根据风力等级制定合理的登上和作业规程。

此外，还可以利用摄像头监控风机的运行情况，实时了解工作现场并进行远程指导。

海洋环境监测是海上风电项目监测与维护的重要内容之一。

风电项目通常建设在海洋环境复杂多变的区域，受到海洋气象、海水腐蚀等因素的影响较大。

因此，进行海洋环境监测，包括海水温度、盐度、浪高、风暴潮等参数的实时监测十分重要。

通过安装传感器和数据采集系统，可以实时获取这些数据，并结合预测模型对海洋环境进行预警和预测。

这样可以及早发现环境变化对风机运行的影响，采取相应的措施保障风机的安全运行。

远程监控与维护技术是提高海上风电项目运维效率和降低成本的关键。

通过远程监控系统，可以对风机的运行状态、性能指标进行实时监测，实现故障预警和自动化控制。