如何造一台終生進化的風力發電機_風聞
观察者网用户_239377-2019-11-08 09:55
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我是張每羊,這裏是回形針事務所。你現在看到的是目前最大的民航飛機空客 A380 ,翼展近 80 米,在運行時,兩片機翼必須能承受狂風、暴雨的攻擊。
但有一種機器,它的單個葉片就有整架 A380 那麼長,並且需要在 150 米的高空連續工作 20 年,這就是風力發電機。
它們通常坐落在山區、戈壁乃至海上,和飛機一樣面臨自然界的摧殘,卻因為地處偏遠且數量眾多,很難得到精心的養護和維修。
在這樣艱苦的環境下,怎樣才能造出發電效益高,同時又不給人添麻煩、顧全大局的風力發電機?
風力發電機,也叫風機,能利用風帶動葉片轉動,葉片再帶動內部的發電機轉動來發電。
但並不是有風就能發電,因為自然界的風,方向、速度總在不斷變化,很可能讓風機轉不起來發不了電,或者轉的太快損壞部件。
所以在風機上安裝風向標和風速儀,時刻監測風向、風速是必須的,基於此,風機會通過偏航和變槳調整姿態。
偏航指的是轉動頂部機艙,使風機儘可能迎着風向,儘可能多的捕捉風能,提高發電效率。
變槳指的是調整葉片角度,當風速較低時,三個葉片會同時往前轉,提高葉片與風的接觸面,保持風機轉速,當風速過大乃至遭遇颱風時,葉片則會同時向後轉動,減少與風的接觸面,降低葉片升力,使風機降速乃至停機,避免因轉速過快而出現故障。
然而,它們的上班地點實在太過兇險。山間的亂流、戈壁的風沙、海上的風暴,很多意想不到的情況仍然可能突破風機的安全工作極限。
所以,我們需要更可靠的風機,它們安裝了大量的傳感器,用來檢測健康狀況。比如通過温度變化監視部件安全,通過振動變化判斷是否故障,通過聲音分析葉片是否完好,藉此讓風機擁有 “視覺”、“觸覺”、“聽覺” 這些基礎的 “感覺” 。
但要想讓風機健康工作 20 年,這還遠遠不夠。
首先,傳感器難以覆蓋風機所有部件,且過多的傳感器稍不注意反而還會增加故障,徒增維護負擔。其次,傳感器只能監測到故障發生的結果,無法瞭解風機各部件內在的健康趨勢變化,也就無法在遭遇特殊情況時主動調整、預防損傷。
如何解決這個問題呢?遠景科技集團(Envision Group)的 “超感知” 智能風機,讓風機不僅擁有“感覺”,更具備主動意識與行動能力。
利用風機運動學模型和大數據驅動的機器學習模型,遠景搭建出了風機各個系統內在運行機理的數字模型。這個模型部署在風機上,可以利用物理傳感器的實時數據,還原風機各個關鍵部件的實時健康趨勢。
不僅如此,位於各地各種型號的千萬颱風機,它們各自的數據將彙集在雲端,幫助數字模型更新迭代,而不斷升級的數字模型又會讓所有風機的 “感覺” 和 “意識” 能力持續進化。換言之,這種智能的自主進化,能力不僅來自個體,還來自網絡中的所有工作夥伴。
那麼在實際運行時,這種 “超感知” 智能風機會有哪些優勢?
以風切變為例,風切變一般指的是風在垂直方向上的風速變化,比如越靠近風輪頂部,風速越高,越靠近底部,風速越低。
傳統風機,三根葉片只能一起變槳,每根葉片都不能在最佳角度工作,且由於風速不均勻,風輪還會出現週期性的上下搖動,使主軸承磨損。
遠景 “超感知” 智能風機則可以利用物理傳感器和數字模型,時刻得知各個部件損耗的趨勢分佈,並通過三根葉片頻繁的獨立變槳,減少主軸承磨損。這種動態調整有助於均衡各個部件的健康狀況,延長整機壽命。
從 “感覺” 到 “主動意識” ,遠景不僅讓風機學會了自力更生,還學會了顧全大局。
比如在風電場中,尾流效應是個常見的問題。
當上遊的風經過機組時,由於阻力,風速會降低,經過下游機組的風能就會變少,從而造成電能損失;且這個風還會對下游風機產生尾流,增加葉片載荷,造成顫震,引起疲勞甚至損傷。
而遠景的 “超感知” 智能風機則可以通過葉片的顫震能量,感知到尾流。後排風機將發出請求,協調前排風機偏航,從而避開尾流。
而利用尾流協同,在保證風機健康運行的前提下,100MW 規模的海上風場站發電效率預計將提升 1.5% ,一年增加收益 375 萬人民幣。
可以看到,在這套被遠景稱為 EnOS™ Inside 人工智能機器進化系統的數字模型加持下,風機不再是遇到特定情況再被動執行命令的舊機器,而是真正具有網絡協同智能和集羣進化能力的 “新機器” 。
它們能像人一樣,主動適應多變的環境,智能規避風險,及時溝通協作,高效地清潔發電。