风机的性能衰退是一个缓变的过程，我们为什么要实时在线的去采集数据，为什么要做故障预测和健康管理，并不一定是说我们看到它的衰退就要采取行动，而是要根据不同的场景需求，提前做好准备，在最合适的时机对它进行维修和更换。
—— 天泽智云 夏月
2020年9月16日，在中电联2020年风电运营管理与产业发展创新交流研讨会暨电力行业（第十四届）风电运行指标发布会上，北京天泽智云科技有限公司销售总监夏月，与在座的500余位专家、客户及合作伙伴，分享探讨天泽智云在风电运维方向上的技术探索和实践经验，以下为演讲与交流整理。
叶片监测保发降本
各位领导专家好。接下来我给各位介绍一下天泽智云的叶片卫士™系统。
天泽智云是一家工业智能公司，核心技术和团队专注于服务工业领域的生产与运营实现效率提升与成本优化。
聚焦到风电行业中，对发电企业来说，最重要的收入就是发电收益，而叶片是捕获风能的核心部件，是否能够安全、高效地运转直接决定了企业的经济效益。与之相对的，倘若叶片出现问题，轻则停机维修、更换，重则引发断裂、倒塔等，不仅造成巨大的经济损失，也会带来严峻的生产安全隐患。
所以，实时感知叶片的运行状态，及时识别异常和早期故障对运维的整体策略和效果至关重要。
于是，针对风机叶片在线监测这一需求，天泽智云自研了叶片卫士™系统。它是一款融合工业智能算法的软硬一体化产品，通过对风机状态数据和声音、振动等高频信号的采集，结合工业智能算法，服务风电客户在无需停机的情况下就能够全方位地在线监测叶片状态。
·叶片卫士™核心功能
此外，叶片卫士™还可为高雷暴风场提供机位落雷密度统计，为针对性维护和技改提供依据。
有人会问，叶片卫士™是怎么实现在线监测功能的？我来给大家举个例子。
长期在风场工作的工程师，很大概率可以根据叶片扫风声音听出异常，因为声音信号中的某一些能被人耳识别的故障特征信息，经过多年的经验积累，已经深深地存在于这位工程师的脑海中。所以一听到具备这种特征的异响，工程师马上就能知道叶片到底出了什么问题。
而叶片卫士™将现场工程师的经验固化成数十种因子算法内置到系统中，利用工业智能的“机器耳朵”和“机器大脑”，实时采集声音、振动以及SCADA数据并加以分析，让我们知道叶片到底是开裂，或是雷击损伤，还是其他故障，严重程度怎么样。
·应用案例：雷击损伤在线监测
雷击损伤是叶片的常见故障之一。当自然界发生雷击时，叶片卫士™边缘采集系统中内置的雷击监测算法被激活，启动数据采集上传功能。同时，运行在系统背后的因子算法将对采集到的的数据进行分析，给出评价值，进而判断叶片是否遭受雷击损伤。
在某风场实际运行中，叶片卫士™识别雷击损伤的准确率高达93%，而误报率近乎小于1%，为业主提供了强有力的维修决策支持。
并且，区别于现行的叶片检测方式，如望远镜、平台、无人机等，叶片卫士™在算法、工程化和平台三个方便，有着非常大的技术优势。
·叶片卫士™技术优势
算法优势：基于特征增强+机器学习的智能算法系统，准确定位叶片多类失效模式及严重等级，检测叶片早期异常并报警。
工程化优势：便捷、友好的安装方式，有效节省安装维护成本，规避叶片二次损伤。依托强大的防护等级和算法适应性，可有效运行在复杂严酷的环境中。
平台优势：提供全场风机叶片的实施宏观监控，支持叶片运行声音及频谱的声图回放，以及历史报警查询。可与工单系统、SCADA系统对接，并支持手机APP查看等便捷功能。
·经济效益核算
经过测算，以一个典型的1.5MW机型，容量为50MW，服役3年以上的高雷暴高雨蚀陆上风场为例，叶片卫士™在更换/维修与提升发电量两个维度，每年至少可为客户创造131.59万元，预计成本回收周期2年左右。对于海上风场，这个经济效益会更大。
如果将叶片卫士™的监测结果作为智能运维排程系统的输入，还能进一步提升运维效率，优化运维成本。
智能运维排程系统好比运维界的打车平台或是外卖平台，能够根据作业的紧急程度和时间、空间、气象等数据，智能选择最合适的运维人员，规划最优的作业时间和路径，在保证生产的前提下，给出最低成本的运维排程。
扩展功能增发提效
上述的监测与运维功能是叶片卫士™帮助风电客户减少直接经济损失的能力。
在风电运营中还有很多间接损失，比如叶片结冰、前缘腐蚀、气动不平衡等造成的发电效率降低。叶片卫士™同样也能够进行优化。
·基于动态最优桨角的控制优化：提升AEP2%~6%
现有风机的控制策略一旦调试完成，最优桨角基本是固定不变的。但安装偏差、外形偏差、前缘腐蚀和环境等因素往往使得理论与实际见存在很大差异。叶片卫士™的动态最优桨角变桨控制优化模块基于部分SCADA历史数据，为联合变桨策略的风机反馈当前风机状态下的最优桨距角校准值，动态优化风机功率曲线，从而提升发电量。
·气动不平衡校准：提升AEP2%~5%
风机长期运行的过程中，三支叶片或多或少都会受到腐蚀与损伤进而形变，这就造成了叶片的启动不平衡。叶片卫士™的叶片气动不平衡校准模块通过动态监测叶片变形差异，确定气动不平衡情况，反馈控制调整，优化发电量，降低振动和疲劳载荷。
·基于结冰程度的控制优化：提升AEP2%~6%
叶片结冰不仅会影响叶片的气动性能和平衡，严重时甚至会造成倒塔等安全事故。当发生叶片结冰时，必须将风机停机进行除冰。叶片卫士™的结冰控制优化模块，能够根据结冰程度确定每台风机最佳启停时间，在风险可控的前提下，实现最优发电效率。
来源:天泽智云
