孙安平：各位领导，各位专家，大家中午好！

　　今天很高兴能够在这里和大家分享海上风电的挑战和智慧运维新模式。

　　我分享的内容分4个部分，一是海上风电的规划和发展，二是海上风电运维的挑战，三是海上风电智慧运维新模式，四是海上风电智慧运维的发展展望。

　　根据最新的数据统计，全国已经公布的海上风电项目接近300个，规划的总体容量达到1.3亿千瓦，其中主要分布在广东、福建、浙江、山东等。

　　截止2030的话，全球规划的海上风电项目，大概有2亿千瓦。从长远发展来看，主要还是在亚洲，特别是在中国。

　　海上风电运维市场的规模也会随着海上风电的规模增大而增大，预计在2024年，海上风电运维市场的规模会达到37.2亿元，会是现在的5倍左右。

　　海上风电发展迅速，面临的挑战也特别多，如果说海上的防腐不到位，裸露的部分会很快被腐蚀，天气预测也非常的重要，决定了我们能否出海，东南沿海还会面临台风的考验，海上风场越来越大，风机越来越多，也需要运维集团的合理规划。

　　根据以往的经验，70%—80%的保险理赔都是由于海缆的故障，所以海缆的故障也是很大的挑战。

　　海上风电离岸特远，通讯也需要系统的解决方案。

　　在右下角是一个广东海上风场，冬季5米风有2米高的浪涌，这是我们现在面临最主要的困难。

　　海上风电有这么多的困难，就需要我们用更多的智能系统帮助运维。

　　首先介绍的是我们的运维规划系统，这个系统是结合大数据平台故障、巡检类等任务，结合天气窗口期、人员、备件等资源去规划运维任务、运维路径，实现发电量最小、运维成本最小。

　　这是一个应用案例，如果考虑发电量损失，综合成本能够降低30.72%，如果只考虑运维船的成本，能够有23.16%的优化。

　　故障预警模型，这是结合故障的原理，梳理了一个故障和故障数，基于这些故障特征，编写了很多故障预警模型，在大数据平台上上线，可以实时去预警风机可能会在未来爆出的故障，能够达到80%以上的准确率。

　　针对没有借助大数据平台的风场，我们还开发了一套离线的预警模型，能够保证预警模型在所有的风场都能够覆盖。

　　下面是我们两个今年的案例，一个是全场风机温度异常预警，一个是单台风机温度异常预警。

　　我们还开发了一套故障智能诊断模型，这是针对故障发生以后，通过提取故障代码，然后通过故障代码调取去大数据，然后去提取故障特征，通过记录故障数进行原因推理，输出各种可能出现这个故障的原因的概率，推送给现场，现场去处理，再反过来评估模型。

　　下面是偏航数据高的案例，它的表现形式是故障数，不同的颜色，以及数字代表这次诊断推算出来可能的概率。

　　这个模型，它可以提高现场的故障处理速度，同时让处理经验固化下来，也避免在人员变动以后这些经验的断层。

　　我们还通过一些软件去评估风机的性能，其中最有效的是对风向的校准，左边的图可以看到，在风向偏差10度的时候，机组的发电量损失会有5%左右，于是按每2度一个区间，对功率曲线进行划分，分别计划它的流度，找到最优的风向对风角度。右边的是5.5风机应用案例，在优化以后，功率曲线提高了3.65%。

　　我们开发了一套海上风机智能卫士，整体给出安全性的评估，可以提前发现安全隐患，实现从被动运维到主动运维的跨越。

　　这是去预测出海窗口期的系统，它可以去给我们提出最优的运维窗口期，能够在合理规范现场工作安排，右边是基于去年的一个运维窗口期的统计，在广东全年只有228天左右不出海。从季节分布来看，从10月到次年的2月，都是很难出海，不到50%的出海。去年的话，10月份有18天出海，今年就只有个位数，可能明年也会有不同。

　　这是一套评估系统，可以预测未来10天的风速、可见度、波浪高度等，这个系统也可以提前去帮助在台风来临之前去提前进行抗台风，我们还有台风预警系统，在广东装了2千多台，每年都面临非常多台风的挑战，基于这些系统，我们也能够做到提前预警，完美抵御了台风的侵袭。

　　我们基于声音的疑难故障诊断，右边的红色就是应用案例，故障的时候，主要的声音振动的频率是在1千赫兹以下，正常的情况是平均分布。下面是液压泵的压力，在故障的时候，是在250赫兹左右，有一个明显的捕风。

　　这是从无人机对大叶片的自动巡检，能够让无人机快速识别叶片故障缺陷类型和缺陷程度，大大提高了海上大叶片巡检的准确度和可靠性。

　　这是用水下机器人帮助我们运维，这是用于海缆探伤的，左边是可以去清晰机组，可以用高压水枪或者是机械刷。

　　海上风场离岸很远，移动信号很差，我们也配合移动、电信等安装了一些设备，把风机变成基站，可以保障现场的4G、5G网络的覆盖，并且能够做远程视频技术支持。

　　海上交通方面，最常用的是运维船，一般是用于风速10米，可达率是50%左右。

　　直升机适用的最大风速是25米左右，可达率大概有95%，今年的6月份，我们也在5.5兆瓦平台进行了直升机运维的试验，目前直升机运维成本很高，但是未来随着海上风电规模的扩大，直升机运维的成本会降低，逐渐成为我们常规的运维手段。

　　快艇可达率只有30%左右，一般来说，只用在快速响应、救援上。运维船的可达率有80%左右，目前国内还没有使用，但是我们在风场调试的时候，出了一条大船，可以在出海窗口期很短的时候，保证人员在进行调试等，能够全天候调试，体现出来的价值非常高，未来肯定也有它的发展空间。

　　上面是我们现在在用的运维手段，对于运维的未来展望，智能软件方面，还是综合运维任务人员备件窗口期等进行海上的任务规划系统。基于大数据手段进行预防性的誉为工作，智能装备方面，水下机器人都有广阔的发展空间。

　　最后想说的是，所有的智慧运维模式，都是为了提升可用率、提升发电性能、提升发电量，通过降低运维成本，降低整体的建造成本，最终实现度电成本降低，能够和常规的能源进行竞争，为海上风电赢得更广阔的发展空间。

　　谢谢大家！　　  （内容来自现场速记，未经本人审核）