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2020-05-06

基于人工智能技術(shù)的風(fēng)力發(fā)電場遠(yuǎn)程集中控制系統(tǒng)

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1 項(xiàng)目背景

光耀電力為新能源“智慧工廠”整體解決方案的技術(shù)供應(yīng)商。如何利用人工智能技術(shù)提升發(fā)電量是長期困擾公司的痛點(diǎn)。


2 項(xiàng)目實(shí)施

1)總體實(shí)施思路與架構(gòu)

項(xiàng)目預(yù)期目標(biāo)

通過實(shí)施大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù),對風(fēng)電機(jī)組功率再彌合、再優(yōu)化后提升有效發(fā)電小時(shí)數(shù),同時(shí)減少發(fā)電運(yùn)營成本。

實(shí)施路線與架構(gòu)

1、利用大數(shù)據(jù)技術(shù),校核風(fēng)機(jī)實(shí)際切入、切出風(fēng)速;

2、大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)自動(dòng)啟停與節(jié)能方案;

3、大數(shù)據(jù)分析技術(shù),時(shí)時(shí)監(jiān)控風(fēng)機(jī)啟停對部件損耗;

4、利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對超短期、短期和長期功率預(yù)測,調(diào)整發(fā)電區(qū)間;

5、大數(shù)據(jù)技術(shù),分析引起風(fēng)機(jī)性能下降的因素及因素關(guān)聯(lián)度;

6、基于人工智能技術(shù)對風(fēng)機(jī)報(bào)警智能判定與故障分析;

7、利用人工智能技術(shù)中模糊數(shù)學(xué)技術(shù)對風(fēng)機(jī)健康判定;

8、利用人工智能技術(shù)完成風(fēng)機(jī)備品備件的智能管理

9、利用人工智能技術(shù)完成風(fēng)機(jī)預(yù)警模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用

10、利用人工智能尋優(yōu)模型與技術(shù),監(jiān)督風(fēng)機(jī)自學(xué)習(xí)習(xí)慣,提高設(shè)備運(yùn)行準(zhǔn)確率與召回率。


2)應(yīng)用場景與技術(shù)方案

應(yīng)用場景和領(lǐng)域。

歷時(shí)10年,公司在新能源領(lǐng)域發(fā)電設(shè)備管控、人員認(rèn)證、數(shù)字資產(chǎn)、環(huán)境安全等多個(gè)方面取得重大技術(shù)創(chuàng)新與突破,其應(yīng)用場景包括基礎(chǔ)風(fēng)電場群發(fā)電數(shù)據(jù)收集、區(qū)域管理公司發(fā)電數(shù)據(jù)管理、中央集團(tuán)公司發(fā)電投資決策管理等。歷數(shù)10年服務(wù)歷程公司已服務(wù)過的風(fēng)力發(fā)電機(jī)總數(shù)有12000臺(tái),大約350個(gè)風(fēng)場,市場占有率大約為17%。

技術(shù)實(shí)施方案

在利用人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)提升發(fā)電量方面

從風(fēng)電機(jī)組實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)反映的風(fēng)電機(jī)組功率輸出與多種不確定因素的復(fù)雜關(guān)系中找出風(fēng)機(jī)的實(shí)際輸入數(shù)據(jù)(控制參數(shù))和輸出數(shù)據(jù)(功率輸出),挖掘兩者的非線性關(guān)系。以均方誤差最小為目標(biāo),建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的風(fēng)電機(jī)組功率函數(shù),以輸入層、隱藏層、輸出層等神經(jīng)元構(gòu)成該前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)輸入層中的風(fēng)電機(jī)組控制參數(shù)和當(dāng)前風(fēng)速,經(jīng)過各類判斷與學(xué)習(xí),通過各類學(xué)習(xí)算法確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各類參數(shù)了,給出當(dāng)前風(fēng)電機(jī)組功率輸出情況。

在風(fēng)電場發(fā)電機(jī)組風(fēng)功率曲線研究中,將數(shù)據(jù)分段求解得出風(fēng)機(jī)功率的概率密度函數(shù),再利用最小二乘法、高斯矩陣消元法來擬合出散點(diǎn)的功率曲線,即擬合功率曲線對風(fēng)電機(jī)組投運(yùn)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,同時(shí),通過(同期、同比月份)、全年、投運(yùn)全部數(shù)據(jù)等三個(gè)維度針對當(dāng)前機(jī)組進(jìn)行功率曲線的擬合分析,將多種維度擬合結(jié)果,再根據(jù)數(shù)學(xué)算法進(jìn)行二次計(jì)算,得到更為準(zhǔn)確的實(shí)際功率曲線的擬合結(jié)果,利用優(yōu)化的單機(jī)實(shí)際功率曲線,在功率預(yù)測上、控制策略優(yōu)化上、損失電量計(jì)算上、切入切出風(fēng)速計(jì)算等多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,用以提高風(fēng)電場發(fā)電量效率。并形成自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)15項(xiàng)。


3 實(shí)施效果

通過使用自主研發(fā)的斷點(diǎn)續(xù)傳技術(shù),強(qiáng)化數(shù)據(jù)采集維護(hù)顯著提高了生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集質(zhì)量;利用風(fēng)電場發(fā)電機(jī)組風(fēng)功率曲線研究結(jié)果,指導(dǎo)發(fā)電優(yōu)化作用控制策略、減少損失電量、優(yōu)化切入切出風(fēng)速,提高風(fēng)電場發(fā)電量效率。通過服務(wù)中國國電集團(tuán)電新能源公司,其寧夏風(fēng)電場發(fā)電量由2017年106563萬度、增長到2018年118840萬度,提高發(fā)電量12277萬度,提高發(fā)電量10%以上。發(fā)電量明顯提升,發(fā)電銷售收入凈增加3%以上,項(xiàng)目全年間接帶動(dòng)銷售收入2.5億元。



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