张乐平：
大家好，今天主要分享一下 华电电力科学研究院为华电集团在数字化建设方面一些探索和实践 。
主要有以下五部分的内容：
一、整个行业的当前机遇和挑战
机遇部分不用多做介绍，在座的行业专家和精英，说明新能源在“双碳”背景下迎来大力发展和高速发展的时期，在这个时期内需要面对很多的挑战，将以两个部分进行介绍：
1、从整个行业环境来看，当前由于补贴的消失，电力市场化的交易，导致新能源企业、发电企业盈利空间不断的被压缩，平价上网，新能源的电价优势不复存在，电力企业本身面临一个转型的关键痛点。
2、当前风资源的情况，总体来说其实并不能说优质资源已经不复存在，前来国家在西北区域建设的大基地类的开发计划，它们本身肯定是非常优质的风资源，与此同时，应该把风资源和负荷和输配电资源进行结合来看，在大基地规划的时候，风资源非常充沛，但是相应送出线路和负荷的消纳能力比较弱势，在这种情况下，如何面对大量的供给，少量的消纳解决这么一个挑战问题，也是需要考虑的一个因素。
3、当前向世界做出“双碳”承诺，同时各大发电集团也向我们国家做出自己的“双碳”承诺，有自己“双碳”规划，如何去实现，在短时间实现新能源发电容量占比翻番甚至更多倍的提高，也是一个需要解决的问题。
4、新能源建设成本的增高。目前来说在光伏上体现的更加明显，今年的硅料价格一路上涨，与此同时，在以新能源为主导的新型电力系统的构建，对电网对发电企业在储能方面和并网适应性和友好性方面都提出更高的要求，进一步增加新能源企业的建设成本。
以上是行业目前所面临一些问题。
回到发电企业自身，发电企业自身由于新能源分布特征，它的单机设备容量较小，导致分布是一个比较散状的方步，由于风光资源优势地区，可能也是远离市中心，一些比较偏远的地区，在这种情况下，由于主设备的数量庞大，导致运维压力非常大，运维管控也非常困难，因此，在这种挑战下，需要急需以数字化的手段解决我们面临的困境。
首先要抓主要矛盾，主要矛盾是当前新能源高速发展，导致一个量的急剧上升，以及人力资源难以跟上量的高速上升，一个成熟、专业技术人员的培养，需要一个相当长的周期。同时量以极高的速度翻番，甚至四倍，更高建设速度的情况下，人力资源够不上生产运维现状。与此同时，就需要依靠现代化、数字化的手段。打通从人到车辆到设备到管理整个数字化一个流程，来实现不同系统之间的信息交互，提高发电效率。
回到电科院一个研究路径，首先从需求出发，跟电力企业做深度的调研和交流沟通，了解到基层电力生产单位有什么样的实际技术难题。
1、日常巡检工作量大。目前来说已经有一点点捉襟见肘，其实去年和今年，集团内的新能源装机容量上涨非常快，日常巡检工作开展起来比较困难，针对这个技术难题，通过多源耦合智能巡检技术，把机组通过先见的智能传感设备，让机组产生自感知。
2、新能源尤其是风电生产运行特征，我们的设备永远是在一个变工矿下，基本上没有一个恒定的工矿，可能一分钟之内发电机转速都会产生较大的波动，复杂的工矿下，设备故障诊断比较难以准确实现的功能。结合机组的运行原理和我们的一些大数据分析技术，来实现设备的智能诊断。
3、传统的检修模式。现在基本上绝大多数场站还是采用一种定期检修加事后故障检修这么一种结合的检修方式，没有达到状态检修的技术实力和要求，就需要研究以预警为主导，通过状态检修，检修过程监督和检修后的质量评价，实现智能检修的一个检修体系。
4、信息孤岛的丛生。新能源的数字化道路已经走了一段时间，集团内在各个区域做了很多试点和应用，在探索的过程中，这些探索路径都是必要的，但是路径的产物，同一个区域之内可能有不同的数字系统，信息化系统相互之间基本上不存在数据的交互，就需要构建一个统一开放共享的数据平台，打通这些信息孤岛，实现多元一个共享应用以及可扩展的应用。
二、华电电科院数字化转型当中的探索和历程
我们开始比较早，从2014年开始数字化建设的探索，电科院作为集团的中央研究院，承担集团数字新能源的顶层设计，包括数字化系统建设一个设计、实施、算法研发等工作，目前建设有集团级的诊断平台，在各区域为不同区域打造一些全生命周期管理系统，数字电厂，智能运维平等等。集团级的诊断平台目前接入集团9483台机组。
回顾一下历程，首先在试点开发建设过程中，最初以智能诊断为建设目的，当初针对内蒙区域一些传送链故障频发的问题，我们专门为他们打造了一个针对传送链故障诊断的一个诊断平台，由此开始，我们把这个诊断平台的功能不断完善不断丰富，把算法不断迭代，到2019年这个平台应用于覆盖集团绝大部分区域。在2018年集团公司整体提出数字电厂的建设规划，包括火电、水电、新能源的数字电厂建设。到2021年，智能诊断平台应用到19个区域，7千多风电机组，交付到一个诊断分析中心，实现正式的投入应用。到2021年年末，完成蒙东宁夏数字电厂的建设，初步实现智能巡检、智能诊断，智能检修的功能。今年对集团的诊断平台又做了一次升级，当前各个区域的基层生产人员，包括升级部、检修部，调度运行部和集团诊断中心都在应用平台开展日常的生产工作，下一步计划，我们会把算法和诊断功能下沉到区域，以区域作为诊断中心，实现分级分层的部署和应用。
三、详细介绍数字电厂建设的实践
1、总体架构。主要分为设备层、数据层、平台层和应用服务层，底层的采集设备，以风场为例采集风机SCADA数据，CMS数据，可能安装塔桶监测，红外传感器，智能传感设备，激光雷达。把底层数据采集上来之后，在技术层部署网络传输和网络安全的设备，通过传输安全设备，把数据由场站发送到区域的数据中心，在区域的数据中心做的一些数据中台，包括技术中台，算法中台等等，在中台之上，根据中台来实现顶层的业务，包括智能巡检，智能检修，智能诊断的业务应用。
2、多源信息感知，主要完成的工作数据标准化，对集团内目前所有区域，所有风场所有风机做了统一的编码和统一的接入标准规范，把底层数据作为一个标准化之后，包括SCADA、CMS数据，做了统一的标准规定，建立了这些数据编码、接口和存储标准化机制，来解决我们这些不同区域、不同信息类型的数据的统一化。在数据统一化之后，会对数据进一步做清洗，根据不同的业务场景，会对数据，利用不同的算法做清洗，首先是特殊工矿的数据剔除，并不表示说异常工矿的数据没有用，实际上数据本身有它的价值，假如说在做拟合的时候把处于异常状态数据做剔除，在其他应用里也是有价值，在传输链数据，CMS清洗中，我们可能对一些无效数据，包括飘移数据，幅值突变数据和低幅值的数据做剔除。针对对不同的数据，制定不同的清洗策略，以便于后续数据质量的提高，提高诊断算法的准确性。
3、智能巡检关键技术。
一个风场，一个光伏电站的实例。
风场采用的是无人机叶片巡检和机舱内的红外传感器，塔筒的传感器，对叶片净空的监测。红外摄像头对机舱内部关键部件温度做监测，塔筒主要是针对塔筒晃度，塔筒倾角做了一个监测，叶面净空，主要用来测叶片的不平衡度，是否存在三支叶片气动性能的偏差。
光伏无人机这边，主要应用的热斑检查，实际上根据应用效果来看，对于人力的解放提高非常有帮助。
4、风机智能诊断技术，做这方面研究的人已经太多，目前院自主研发的算法，主要通过机理数理相结合，对机组的运行原理和大数据人工智能算法相结合的研究。通过机理，可能对机组的日常的故障，比如偏航对风误差，功率曲线偏差，温度对标做一些简单的模型，在数理方面利用大数据的分析方法，对设备的运行趋势和裂化趋势做一个趋势上的判断，能够提前预警，发现设备的裂化趋势加剧，人员根据预警工单实现状态的检修。
5、智能检修技术。在智能诊断的基础之上，利用设备健康预警，推送到智能检修业务的工单，检修人员在检修前根据系统得到一份修前评估分析报告，是系统自动生成，利用这份修前评估分析报告，人员根据检修意见，登记，做检修作业，检修作业的过程中设计一些关键质检点，对这些关键的质检点开展远程监督，我们人员用移动作业平台，把质检点关键的视频图像拍照，做远程质检点验收，作业完成之后，系统会在风机运行一段时间之后，根据一些定义的检修质量指标，对本次检修质量做一个评估。实际上很多检修工作是外围，通过质量的评估和评价，对外围的人员检修质量有了一定把控和管理。
6、大数据平台关键技术。之前提到做了统一的数据采集，存储服务和统一的计算分析。
具体包括组态形式的展示，自动生成报表；统一数据平台服务模型；统一的人员管理，统一权限管理，统一的用户管理。包括日志系统，消息推送等等。
四、数字电厂建设当前取得一些成果
1、从状态监视来说，日常的运行值班人员生产单位企业，目前通过平台，一个异常停机机组做闭环流程的跟踪，一个对日月年季度等等的生产指标做对标
2、智能诊断模块，也是每个区域建设诊断中心。由区域公司自己对这些设备进行诊断分析。诊断分析之后可以指导检修人员。
3、对标评价这一块，以集团级为单位，从集团到区域到场站，甚至到机组到期数，集电线路，我们都会开展一个指标对标。通过对低效机组一个闭环管理和治理，能够提高设备的发电效率。
4、生产管理，根据区域提出具体的管理需求，把区域一些日常生产管理工作纳入到诊断平台中来，使得它们能够通过我们的平台开展这些日常管理工作，提高人员的作业效率，尤其运行值班人员一大部分填表的一些工作。
具体案例在蒙东建设智能巡检的数字电厂模型。主要用了无人机，塔筒监测，红外传感器叶片净空的监测，对风场建立一套整体的智能巡检模型。数字电厂运行已经接近近一年，根据近一年的情况来看，能够减少至少两人的人工成本和一台车辆的成本。
宁夏数字电厂做了智能诊断和智能检修的功能。
其中智能诊断依托诊断平台本体的算法，同时我们在宁夏又做了一些大数据算法的实验，智能检修主要是我们对现场的检修整个流程，从估站警告，到诊断平台预警，到智能点检定修，到检修过程的远程监督，到修后质量的评价，是一个全过程的闭环管理。主要的运营成果，我们使我们电厂的巡检成本降低，我们通过低效机组的治理，使我们机组的发电设备的能效提升，通过我们智能检修，使我们电厂生产人员的检修效率提升，整体表征，我们设备的故障效率提高，同时能效提高，使达到我们基层企业的降本增效的作用。
五、思考与展望
这里提到了一些技术，是我们目前正在探索和实验的，但是我们可能目前还没有一些特别好的应用成果。
1）云边协同技术，目前对于集团内的CMS数据是在边端做了处理计算，把CMS振动边端的分析结果传输到集团。
2）数字孪生主要在光伏上做了一个探索，接下来结合无人机和智慧电厂的建设。
3）建设无人值守的电站。巡检少不了，升压站内的巡检，目前的依赖可能更多考虑智慧巡检机器人。
4）无人集群巡检，目前只限于风点叶片巡检和光伏的组建的巡检，接下来我们会探索更多无人机巡检一个应用，真正实现区域无人化巡检。
5）数字化的新生态。通过数字化大数据平台一个技术，真正构建以区域为中心，在每个区域打造一个开放共享的平台，把底层数据，底层逻辑搭好，把平台所需要具备一些应用服务都搭建好，在服务之上，具体开展什么应用，具体具备什么样的功能都是可扩展，可添加，用这样一种方式来实现真正全系统业务一个打通。
谢谢大家！
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