海上风电智能控制与运维关键技术

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.22042

发电技术 ›› 2022, Vol. 43 ›› Issue (2): 175-185.DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.22042

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海上风电智能控制与运维关键技术

房方¹, 梁栋炀¹, 刘亚娟¹, 胡阳¹, 刘吉臻²

^1.华北电力大学控制与计算机工程学院, 北京市昌平区 102206
^2.新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学), 北京市昌平区 102206

收稿日期:2022-02-18 出版日期:2022-04-30 发布日期:2022-05-13
作者简介:房方(1976)，男，博士，教授，研究方向为发电过程建模、控制与优化，综合能源系统优化配置和能量管控，智能发电理论与技术等，ffang@ncepu.edu.cn；
梁栋炀(1998)，男，硕士研究生，研究方向为风力发电机组建模、优化控制与智能运维，dongyang.l@ncepu.edu.cn；
刘亚娟(1985)，女，博士，副教授，研究方向为非线性控制理论、模糊控制、网络控制系统等，yajuan.liu.12@gmail.com;
胡阳(1986)，男，博士，副教授，研究方向为新能源发电过程建模与控制，hooyoung@ncepu.edu.cn；
刘吉臻(1951)，男，博士，教授，中国工程院院士，研究方向为智能发电理论与技术、发电过程建模与控制、工业过程测控理论与技术，ljz@ncepu.edu.cn。
基金资助:
国家重点研发计划项目(2020YFB1506602);华能集团总部科技项目(HNKJ20-H88)

Key Technologies for Intelligent Control and Operation and Maintenance of Offshore Wind Power

Fang FANG¹, Dongyang LIANG¹, Yajuan LIU¹, Yang HU¹, Jizhen LIU²

^1.School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Changping District, Beijing 102206, China
^2.State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources (North China Electric Power University), Changping District, Beijing 102206, China

Received:2022-02-18 Published:2022-04-30 Online:2022-05-13
Supported by:
National Key R&D Program of China(2020YFB1506602);Science and Technology Projects of China Huaneng Group Co., Ltd(HNKJ20-H88)

摘要/Abstract

摘要：

建设海上风电对实现“双碳”目标、构建以新能源为主体的新型电力系统意义重大。远离陆地及复杂海况使海上风电机组的控制和运维面临诸多挑战，这些挑战是海上风电大规模建设中必须关注和解决的关键问题。总结了当前海上风电发展趋势及相关研究进展，分析了海上风电机组控制与运维面临的主要难题，从智能控制与智能运维两方面梳理了海上风电关键技术，结果可为开展本领域前沿理论与技术研究提供参考。

关键词: 海上风电, 新能源, 智能控制, 智能运维

Abstract:

The construction of offshore wind power is of great significance to the realization of the “dual carbon” goal and the construction of a new power system with new energy as the main body. Far away from land and complex sea conditions make the control, operation and maintenance (O&M) of offshore wind turbines face many challenges, which are key issues that must be taken seriously and solved in large-scale construction. This paper summarized the current development trend of offshore wind power and related research progress, analyzed the main problems faced by the control and O&M of offshore wind turbines, and sorted out the key technologies of offshore wind power from two aspects of intelligent control and intelligent O&M,so as to provide reference for carrying out frontier theoretical and technical research in this field.

Key words: offshore wind power, renewable energy, intelligent control, intelligent operation and maintenance

中图分类号:

TK 83

房方, 梁栋炀, 刘亚娟, 胡阳, 刘吉臻. 海上风电智能控制与运维关键技术[J]. 发电技术, 2022, 43(2): 175-185.

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图/表 8

表1 国内外整机厂商最新发布的大容量海上风电机组

Tab. 1 The latest large megawatt offshore wind turbines released by domestic and foreign original equipment manufacturers

整机厂商及型号	类型	容量/MW	风轮直径/m	传动方式	发布年份
明阳MySE16	固定式	16	242	半直驱	2021
海装H256-16	固定式	16	256	半直驱	2021
运达WD24X	固定式	15	24X	双馈	2021
Vestas V236-15	固定式	15	236	直驱	2021
Siemens SG14	固定式	14	236	直驱	2021
GH Haliade-X	固定式	12~14	220	直驱	2020
东气D13000-211	固定式	10~13	211	直驱	2021
金风GWH242-12	固定式	12	242	直驱	2021
上气EW11.0	固定式	11	208	直驱	2021
远景EN-190	固定式	8	190	双馈	2021
明阳MySE.5.5	漂浮式	5.5	155	半直驱	2021
明阳MySE11-16	漂浮式	11~16	203~242	半直驱	2021

图1 我国海上风电装机容量

Fig. 1 Installed offshore wind power capacity of China

图2 海上漂浮式风机

Fig. 2 Floating offshore wind turbine

图3 海上风电场尾流效应

Fig. 3 Wake effect of offshore wind farm

图4 基于风-浪-流预测的海上风电机组功率-载荷-运动多目标控制技术架构

Fig. 4 Power-load-motion multi-objective control technology architecture based on wind-wave-current prediction for offshore wind turbines

图5 基于数据-知识联合驱动的海上风电场尾流协同控制技术架构

Fig. 5 Data-knowledge joint driven collaborative control technology architecture of wake flow for offshore wind farm

图6 海上风电机组数字孪生系统架构

Fig. 6 Digital twin system for offshore wind turbines

图7 海上风电机组无人机叶片巡检

Fig.7 Unmanned aerial vehicle blade inspection of offshore wind turbines

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海上风电智能控制与运维关键技术

Key Technologies for Intelligent Control and Operation and Maintenance of Offshore Wind Power

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引用本文

图/表 8

参考文献 57

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