“超感知”风机承载远景风电意志

有一天，当每台风机都是具有网络智能的新机器生命体，回溯起始的地方，人们不但会看清风机进化的时空轨迹，更能体会到网络智能技术对于提升风机发电性能、实现极致安全和大幅降低度电成本的重大意义。

智能技术的演进是一个需要持续积累和迭代的漫长过程，但这个标志性事件，意味着智能风电新阶程到来——10月22日北京国际风能大会上，远景能源发布首款EN-156/3.XMW系列“超感知”智能风机，自此基于网络智能的“新机器”从构想走向现实。

同日，“新机器·2019远景技术创新日”也在北京举行，远景能源副总裁兼首席技术官王晓宇博士表示，从用软件定义智能风机到基于网络智能的“超感知”智能风机，远景能源历时5年时间将风机技术发展到“新机器”高度。

从技术推动风电度电成本下降的历程看，风电补贴时代的前半场，是以提高能量密度为手段，驱动风机发电效率提升；而进入到风电平价后半场，则是以提升信息密度为手段，促使风机通过感知风险“趋利避害”，抓住机会实现度电必争。

应用网络智能技术以前的风机，仅拥有状态监测功能，知道故障的发生，但对故障发生前日积月累的损耗趋势却没有感知力，更没有改变的能力。基于网络智能的“超感知”风机，不仅拥有物理传感器，更因为内嵌风机各系统数字模型，使风机对物理世界从传感器表象数据到运行内在趋势规律尽在掌握，运行中的风机始终和数字母体在一起，不仅可以感知当下的状态，更重要的是能够洞察风机及其部件的运行趋势。

王晓宇博士解释，趋势感知力使风机和机群通过主动在线干预，将可能导致故障的风险化解在实时运行中，度电必争地提升电量；状态感知力使风机拥有了故障智能诊断能力，运维团队可直接与智能风机“对话”，快速解决故障问题，把保障风场资产收益和增值落到了实处。

单台“超感知”智能风机的进化让机群协同变得简约且和谐。机端大脑关注微观层面部件健康趋势与载荷协同，机群大脑关注风场宏观层面的机群健康分布，结合气象预测实现机群协同。对此，王晓宇博士强调，“网络智能的本质就是通过信息协同把智能的边界拓展到无界，这也是以深度学习多层人工神经网络开启人工智能无限遐想的空间；在机端和机群端构建状态感知和趋势感知才能在各级网络范围内实现协同，这就是网络定义的新机器原理。”

必须说明的一点是，远景“超感知”智能风机也完全匹配传统的风场网络，不会因为它的到来而颠覆风场现有网络结构和其他基础设施，反而会带动风场传统网络优化升级，逐步建立并形成网络智能进化的生态。

对风场而言，无论是智能网络还是传统网络都在流通信息，但实质性区别在于信息的内容。远景能源所应用的智能网络并没有改变风机和场站的拓扑，改变的是风机和云之间的关系，正是这种关系帮助风机和风场实现了智能进化。

提及远景“超感知”智能风机进化，王晓宇博士分享了两种路径，一种是云上进化，也就是将场站边缘端的风机运行特征数据送到云上，在云上通过机器学习完成智能感知模型的训练迭代后，再由样机和远景江阴测试台架完成相关的实体测试验证，最终将迭代完成的智能感知模型部署更新到相应的智能风机和站端边缘计算平台运行；另一种是知识进化，也就是将风电运行机理的新认知注入到风机及其子系统的设计模型，通过改善和修订设计基因实现风机智能进化。

远景能源风机设计系统中，有多少机型就有多少设计模型，每台风机有各自的机型母体，但它们却分别落地在不同的运行场景，即便是同在一个风场，其经历也大不相同。从生物进化的角度看，完成一代风机的进化需要20年的时间，而且风机分布在不同的运行场景，被拉长的进化时间显然不能满足为客户持续创造价值的需求。

也正因此，通过强大的网络智能连接起各地无数台风机，上千台带有不同运行场景记忆的风机就形成了一种群体智能的进化方式。这种用空间换时间的智能算法，显然加速了风机的进化进程，这也是远景能源出产“超感知”智能风机的价值