1月8-10日，2019年（第四屆）風(fēng)電場智能化專題交流研討會在成都召開。本次會議由中國電力企業(yè)聯(lián)合會科技開發(fā)服務(wù)中心和全國風(fēng)力發(fā)電技術(shù)協(xié)作網(wǎng)主辦，300多位行業(yè)專家和領(lǐng)導(dǎo)與會交流。北京天澤智云科技有限公司解決方案經(jīng)理姜凱出席會議，并針對目前智能化應(yīng)用面臨的模型預(yù)測準(zhǔn)確性問題，發(fā)表《以模型全生命周期管理為核心的風(fēng)電智能化實踐》主題演講，以下為主要內(nèi)容。

天澤智云解決方案經(jīng)理 姜凱

1、風(fēng)電智能化建設(shè)痛點——模型預(yù)測準(zhǔn)確性不穩(wěn)定

隨著智能化技術(shù)的發(fā)展，市場上涌現(xiàn)出非常多以模型為核心的智能運維應(yīng)用，包括針對風(fēng)機端、風(fēng)場端等，很大程度上解決了風(fēng)電行業(yè)限電嚴(yán)重、度電成本高、運維難度大、人員流失等痛點問題。

與業(yè)務(wù)創(chuàng)新結(jié)合的智能運維應(yīng)用

但在應(yīng)用中我們發(fā)現(xiàn)模型預(yù)測的準(zhǔn)確性成為了風(fēng)電行業(yè)智能化建設(shè)的典型問題，很多模型在測試開發(fā)及應(yīng)用初期準(zhǔn)確性很高，但隨著時間的推移逐漸出現(xiàn)誤報、漏報等預(yù)測不準(zhǔn)確的問題。

究其根源，主要是因為故障數(shù)據(jù)的缺失和不足。風(fēng)場的智能化建設(shè)相對還處在比較初期的階段，能夠積累大量故障數(shù)據(jù)并進行統(tǒng)一化管理的業(yè)主并不是很多。而不論是機器學(xué)習(xí)還是故障預(yù)測，都需要有足夠多的故障數(shù)據(jù)才能更好地完成對模型的分析和預(yù)測。

在這樣的背景下要保證模型預(yù)測的準(zhǔn)確性，首先需要完善數(shù)字化積累，建立平臺管理數(shù)據(jù)，同時通過一套完整的體系進行模型全生命周期管理，提高預(yù)測的精確度。

2、模型全生命周期管理建設(shè)——全面提升預(yù)測準(zhǔn)確性

基于天澤智云工業(yè)智能實踐經(jīng)驗，我們將模型全生命周期管理建設(shè)過程總結(jié)為以下幾個階段：

首先，模型設(shè)計與建立。

與行業(yè)專家、運維工程師基于已有風(fēng)機故障探討，結(jié)合業(yè)務(wù)知識，明確是否需要建立相應(yīng)的模型，并通過專業(yè)的方法和工具，形成體系化的建模理論。

其次，模型訓(xùn)練及優(yōu)化。

完成建模之后，融合不同維度的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，完成自動化數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型數(shù)據(jù)對接，協(xié)助模型的訓(xùn)練和優(yōu)化。

再次，模型升級及管理。

完成訓(xùn)練之后，對不同場景下的模型進行版本管理、升級和調(diào)用。同一問題在不同業(yè)務(wù)場景中有不同表現(xiàn)，如齒輪箱故障預(yù)測在冬季和夏季可能對有不同的結(jié)果。所以可以將模型類比成一套軟件，需要不停的關(guān)注、迭代和優(yōu)化。

最后，模型應(yīng)用支持。

完成上述流程后，對接到不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)（如風(fēng)功率預(yù)測、故障預(yù)測等），接入實時數(shù)據(jù)，完成模型與業(yè)務(wù)應(yīng)用環(huán)境對接，支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用落地。最終形成整個閉環(huán)。

3、以模型全生命周期管理為核心的風(fēng)電智能運維應(yīng)用設(shè)計

天澤智云結(jié)合以上理念，打造出一套基于DT/AT/PT/OT的相對完善的風(fēng)電智能運維應(yīng)用體系，幫助客戶快速解決風(fēng)電運維中的多種問題。

概括而言可以分為兩部分，建模分析和邊緣物聯(lián)。首先通過風(fēng)場智能物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計算平臺收集SCADA、CMS或其他系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，之后通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、降噪、降維等方法建立特征庫，再結(jié)合機理分析和特征工程，及模型訓(xùn)練、模型驗證得到數(shù)據(jù)進行部署和監(jiān)控，最后實現(xiàn)風(fēng)電的微服務(wù)、可視化等不同的應(yīng)用服務(wù)，形成風(fēng)電智能運維應(yīng)用的閉環(huán)。

模型設(shè)計及訓(xùn)練——GenPro^TM 端到端的風(fēng)電智能建模支撐

GenPro^TM是天澤智云自由研發(fā)的模型的開發(fā)工具，模型設(shè)計及訓(xùn)練環(huán)境支撐完整的工業(yè)數(shù)據(jù)分析和PHM建模過程，內(nèi)置各類算子，實現(xiàn)與PHM知識體系相結(jié)合，協(xié)助風(fēng)電算法工程師快速完成模型搭建。

模型設(shè)計及訓(xùn)練環(huán)境具有風(fēng)電應(yīng)用模型模板，便于算法工程師快速學(xué)習(xí)風(fēng)電模型的搭建和設(shè)計，完成新模型的研發(fā)。

AI算法模型管理庫——CyberRepository^TM 模型存儲和版本管理

我們也開發(fā)了專用的模型管理庫—CyberRepository^TM行業(yè)算法組件庫，包括齒輪箱、軸承、發(fā)動機故障預(yù)測等不同的算法模板庫，及訓(xùn)練流程庫，能夠讓大家更方便地完成對不同模型的版本管理，同時能夠迅速地參考庫中模型完成模型的自主開發(fā)設(shè)計。

開發(fā)設(shè)計、運行管理之后，到了應(yīng)用。對于模型的應(yīng)用，風(fēng)電領(lǐng)域，風(fēng)機部件很多，每個部件都可以形成一個模型，模型有這么多應(yīng)用，是否每個都要對應(yīng)更改應(yīng)用系統(tǒng)。如何解決這個問題。

模型運行管理——CyberSphere^TM

我們知道風(fēng)機有非常多的零部件，如果對每個進行建模系統(tǒng)將會形成一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)。在此，我們開發(fā)了模型運行管理工具CyberSphere^TM，通過可視化管理調(diào)度模型的運行周期、次數(shù)及頻率。在運行過程中如果模型需要更改，則可直接通過CyberSphere^TM將算子計算的結(jié)果輸入到數(shù)據(jù)庫，迅速對模型更新迭代且不影響其他應(yīng)用的使用，從而快速構(gòu)建智能平臺。

4、風(fēng)電模型全生命周期管理應(yīng)用實踐

>> 故障預(yù)警系統(tǒng)

基于SCADA數(shù)據(jù)進行早期故障預(yù)警/風(fēng)功率預(yù)測，其背后支撐的是不斷更新迭代的模型全生命周期管理體系，以便于在客戶現(xiàn)場完成不同版本、不同模式的模型升級和管理。

>> 精準(zhǔn)故障分析系統(tǒng)

精準(zhǔn)故障分析系統(tǒng)是將CMS的振動信號與預(yù)警系統(tǒng)的分析結(jié)果相結(jié)合，以大量的機理和數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型為支撐的一套分析體系。即當(dāng)預(yù)警系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)早期故障后，針對性的對這些故障做精準(zhǔn)分析，同時對接CMS系統(tǒng)，對關(guān)鍵的振動數(shù)據(jù)進行精準(zhǔn)評估分析，并自動將分析結(jié)果推送給運維團隊。

>> 生產(chǎn)管理系統(tǒng)

生產(chǎn)管理系統(tǒng)通過各種分析方法完善對風(fēng)場發(fā)電量等應(yīng)用生產(chǎn)能效的分析。以系統(tǒng)對標(biāo)為例，在整個風(fēng)場中選出性能最佳的風(fēng)機作為標(biāo)桿風(fēng)機，將其他風(fēng)機與之對比從而指導(dǎo)風(fēng)場運維，相對標(biāo)記最差/排名最低的風(fēng)機即為未來運維的主要關(guān)注對象。

>> 智能運維排程系統(tǒng)

智能運維排程系統(tǒng)是另一個非常典型的風(fēng)場應(yīng)用，尤其對于海上風(fēng)場。眾所周知，船舶、配件及人員等資源調(diào)度是海上風(fēng)電運維面臨的一個重大挑戰(zhàn)。當(dāng)一個海上風(fēng)場有多臺風(fēng)機出現(xiàn)故障時，目前采用的方法大部分是根據(jù)故障發(fā)生的先后順序來進行維修，而該系統(tǒng)則是從數(shù)學(xué)的視角出發(fā)，思考以什么樣的方式能夠最快、且成本最優(yōu)的完成運維，綜合評估出一套最優(yōu)路徑。

>> 風(fēng)場移動運維管理系統(tǒng)

為了更好地讓分析決策落地執(zhí)行，風(fēng)場移動運維管理系統(tǒng)應(yīng)運而生。通過該系統(tǒng)一方面可以向現(xiàn)場工程師通過可視化的界面不斷更新風(fēng)場實時運維數(shù)據(jù)及信息，另一方面也可以讓運維工程師將一線的一些故障數(shù)據(jù)及時反饋，推送到系統(tǒng)后針對該標(biāo)簽做針對性的訓(xùn)練，從而模型迭代優(yōu)化，更好地完善模型，完成閉環(huán)。

>> 應(yīng)用案例：某能源集團旗下風(fēng)電機組智能預(yù)警服務(wù)

天澤智云為其能源集團旗下5個風(fēng)場的140多臺風(fēng)機部署風(fēng)電智能預(yù)警系統(tǒng)，幫助其從故障后維修躍遷到主動預(yù)防性維護，降低運維復(fù)雜度，大幅度減少風(fēng)機停機時間和發(fā)電量損失，降低風(fēng)場故障率，減少備件消耗，降低運營成本。通過實踐，實現(xiàn)了以下功能：

模型的快速部署

• 模型總數(shù)量 305個

• 支持同一風(fēng)場不同風(fēng)機的部署以及在不同風(fēng)場的部署

• 第一個風(fēng)場部署時間1周，剩余四個部署總時間1周

系統(tǒng)的高魯棒性和安全性

• 自去年8月上線以來，系統(tǒng)運行穩(wěn)定，零宕機

• 數(shù)據(jù)傳輸過程對數(shù)據(jù)進行加密，防止數(shù)據(jù)被竊取

• 模型校驗，模型代碼混淆和加密，防止惡意篡改和非法破解

模型具備高可調(diào)試性

• 對模型運行狀態(tài)的監(jiān)控，給算法團隊提供了模型運行精度的衰退情況，便于模型的訓(xùn)練、快速優(yōu)化和更新

作者簡介

姜 凱

天澤智云解決方案經(jīng)理

上海交通大學(xué)儀器科學(xué)與工程系碩士研究生。合作參與風(fēng)電、軌道交通、化工、制造等多個工業(yè)領(lǐng)域的設(shè)備健康管理系統(tǒng)設(shè)計及搭建項目，擁有數(shù)據(jù)采集、光電監(jiān)測、圖像處理、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、工業(yè)設(shè)備信號處理、邊緣計算、機器學(xué)習(xí)、故障預(yù)測與健康管理相關(guān)領(lǐng)域研究經(jīng)驗。