电科院秦世耀：智能风电重点关注资源评估、故障诊断、运维管理及电力市场
由中国农业机械工业协会风力机械分会主办的“第五届中国风电后市场专题研讨会”，于2018年6月13-14日在上海市召开，能见App作为战略合作媒体全程直播本次大会。
中国电力科学研究院新能源研究所副所长秦世耀出席“第五届中国风电后市场专题研讨会”，并在“智能互联 智慧未来”对话环节作迎接能源互联网的新时代的主旨演讲。
以下为发言内容：
秦世耀：各位领导、专家大家下午好！非常荣幸有这个机会跟大家交流一下关于智能互联方面的一些心得和体会。在这方面谈谈自己的一些粗浅的体会，抛个砖，为下一步对话提供一些话题。主要从三方面来讲一下我的体会。
一是能源电力领域发展趋势及未来变革。我们国家现在在提能源的变化，用能源革命这个词来概括。主要是由以下几点来决定的，第一是我们国家面临的能源安全。国家电力系统，能源系统是以化石能源为主，现在通过各方面的数据来看，不论是石油、天然气、煤炭以及我们对未来能源可持续发展都会有一些治理，从能源安全方面来讲，必须找到能够替代化石能源的方式。另外，从环保要求上来，雾霾的影响，决定了我们的能源变革。在用的方面也在提电能替代，十三五期间国网公司重要的发展方向，电能替代和再电气化可能是未来能源变革一个主要趋势。我们在未来终端消费中电力消费要加大，替代一些直接用煤、用油、用气的方式。未来可再生资源和低碳能源未来是终端用能的必然选择。风电将会成为一支能源主体。
与原来传统的能源供应方式是直接用火电送电以及核电，甚至我们现在风电和光伏都是以大基地的方式，生产出能源以后通过电网，输电、变电、配电输送到千家万户能源消费端，整个能源是由需求决定的生产，有多大的需求，一直都是由消费端来决定能源的生产，我们首先要做好负荷预测，预测完以后通过计划的方式来安排电力生产。这方面随着我们新能源大面积的推广，我们能源体系是发生变化了。未来的能源形式，我们现在的一个设想，是一个互动，由于新能源加入以后，模式变了。分布式的或者每一个生产能源的单元比较微小的，而且跟传统的用户是可以互动的，这方面用能的交互与能源生产的交互，以及耦合以后我们会发现能源需要智慧化、需要互联互动。
能源综合利用，可能未来冷热电会有一个综合的，国家电网在每一个省都成立了一个综合能源的服务公司，我们未来的能源方式不会是以单纯的能源生产和单纯的能源消费这两个方式来呈现的，他一定是以能源的综合利用以及微电网的形式整个来构建另外一个能源的体系。
这个体系一定是网络化的，是一个多层次的体系。所以在这点上看到，我们觉得在未来，尤其是未来的十年，整个电力系统，会向能源系统会有很大的变化。这个也是国家科技部做的2030国家电网重大的一个课题，我们畅想一下2030年未来电网是什么样的模式。
现在提出能源互联网的概念，国家电网在去年年底新的发展模式，要打造成为一个国际一流能源互联网的企业，我们会把能源互联网作为未来电网的发展模式。能源互联网是一个源、网、荷、人等各能源参与方互联的基础平台，能源参与者可能同时具备能源生产与消费的双重身份，通过能源流、业务流和信息流的三流合一，实现互联网式的双向交互、对等共享及服务增值。这是我们提到的一些能源互联网的特征，包括我们觉得在这个里面，我们会利用到一些新兴的手段，但真正激发的本质特征是新能源和业务模式带来的变化。
从国家电网现在的定位来看，风能等新能源开发大规模接入，尤其配电网接入会有什么变化。国家电网公司这几年做的最大举动，一个是车联网，我们有个电动汽车服务公司，打造电动汽车车联网平台，还有光伏，所有分散式光伏发电都可以在这个平台进行交互。另外跟用户方面信息的采集，这方面也做了很多尝试。
未来互联网的基础是在智能电网、云计算、物联网、大数据和人工智能技术都会有很大的突破，包括我们现在有很多的手段，在电力里面电网有自己专有的数据通信网，未来由于大数据和产业发展，我们可能自己会有自己的无线网络，会有自己电力系统，电网的5G进行大数据的采集。包括我们对于用户的生产需求数据的采集，包括每家每户，现在大家感觉最明显的，每家每户都是智能电表，你们的用电信息都已经上了云的平台。包括目前我们各个环节里面的一些大数据，生产用的大数据、用户的大数据平台都已经在抓取。未来一些人工智能算法，在基于这些数据上，人工智能算法会支撑我们的国家电网的发展。
二是大数据和人工智能在能源互联网中的应用。能源大数据在能源互联网中会发挥很大的作用。主要体现在能源互联网的统筹规划；二是服务于能源互联网的协同运行；还有服务于能源互联网的故障检测和事故处理；能源互联网中的能源服务以及能源交易。
在电力系统里面一般分为六个环节，发、输、变、配、用、调度这几个环节。能源互联网定义里面定义了三个流，电流、信息流、应用流。在这方面不仅仅比如说它做一件事，实际上这些信息是融合的，不可以区分的。第二是电的流向，所有发出电以后，便压以后基本的信息和实时传播的信息是需要通过调度和采集，然后实时采集出来。信息流我们会叠加更多的信息，比如说用户的信息，智能电表采集的信息、车联网的信息、移动互联的信息、新能源并网的信息、气象的信息，包括现在电力气象，实时的，就像每一个风电场，未来一周气象的情况都会做预测。包括我们对每一条线路，服务的预测、风的大小这些数据都会进入一个平台。另外重要的，我们会把业务放进来，我们的数据流、信息流进来以后，一定要支撑我的业务，电力的交易、安全的生产、预警这些都要融入进来，把所有信息都要混合在一个智能电网数据平台上，要做深度的融合。
当我们有数据以后，需要做人工智能方法，进行机器的感知、机器的学习以及智能的行为来指导我们工作。举几个例子，比如说在机器感知方面，我们现在很多的群体都是有图像的，可以通过图像的东西识别一些故障，包括智能语音的服务，包括我们现在做的一些负荷的预测、功率预测这个是机器学习的过程，包括电力运检故障的手段，也是用个机器学习，我们优化电网，辅助服务，其实是一个机器思维过程，怎么觉得我们来进行优化。在新能源、和风电方面可以举一些案例，包括智能机器人的巡检、无人机的巡检，在一些示范项目中进行了推广。人工智能方面对于电网的用电设备已经有了一些电子标签、智能传感、图像识别这些都在做一些好的应用案例。
三是互联网时代的智能风电。通过电科所做的一些工作以及我们自己粗浅的认识，风电利用人工智能方面，未来提到的智能发展方面，自己的一些感受和心得，相当于给接下来的几位专家提供一些话题。
未来智能风电方面，结合刚才的能源互联网的发展可以在以下四方面做一些工作。资源评估、故障诊断、运维管理及电力市场。这方面我们也有些案例，气象方面有些数据预报、调度的安排，故障方面包括状态的评价、风机性能的评价、故障预警及定位都可以用大数据来进行挖掘，通过人工智能算法进行学习。包括运维的管理，生产中的一些资产管理、物联网的管理、备品备件的管理，维护和计划的管理，这些都有相辅相成的关系。最后一个是现在看起来比较遥远，但这一天马上要到来，电力市场需求的分析、营销的决策、增值的服务，这个可能是未来大家更加关注的一个问题。
介绍一下气象预警的平台，在这个平台最开始是给新能源电力预测用的，但我们现在更大的应用方式是整个国家电网公司，电力的安全生产提供服务的，从这个开始。我们像国家项目一样，是24小时值班制，每天6点要把所有的气象信息，重要的输电线路，比如说线路走廊里面1×1公里的进行一个重点服务，所有气象信息做一个网格化的计算，做成1×1公里的信息预测，根据不同预测预警的需要。比如说现在的雷暴、降水的一些预报，包括对有些未来大的水电。但我们到冬天云贵浮冰的预报，我们的数据及时上报，推送到每个省的云平台、云终端上，根据这个数据每个省对这个数据进行二次加工，进行本地的应用。
这个是关于利用气象数据，未来提高调度的一些工作，我们这几年，尤其是去年开始弃风限电有了很好的解决，这方面也可以利用大数据的方法，把理念每个风场出力的情况，把每15分钟都进行了统计，我们现在叫随机生产管理，我们会根据这种生产管理方式，包括未来和明年的保障结构和负荷水平，我们进行人工模拟，明年滚动计算，我今年到了12月份就可以计算明年的，来算明年这个地方负荷是多少，约束在哪里，怎么样最大的消化，瓶颈在哪里，利用什么样的方式可以解决这些问题。这方面大数据发挥了很大的作用，前提是我有历史大量的运行数据以及我对明年一些基本负荷预测，一些基本电量的预测，有一个基本的判断，推到15分钟进行普通的数据计算，进行安排调度，这是利用大数据、人工智能做的基本工具。
我们在这方面做了一些粗浅的尝试，利用风电场运行的数据以及CSM数据以及气象预测数据，做了一个故障预警系统，在部分风电场做了一些安装，也和整机厂有个合作。通过这些运行数据对它进行故障趋势的预警，在这方面做了一些尝试，对典型的，比如说通过发电机的故障预警，现在看起来对于他的故障预警在一周到15天这种是有可能实现的，对于我们未来一些短期的解决和计划安排还是有很多的尝试。这个不是对故障以后的发生，是利用已有的数据对未来发生故障趋势的预警。这个是利用预警平台，对这些部件做一个整体的评价，对整体做评价，和中车风电、北车一起合作，在辽宁一个风电场做的。利用这些数据形成运维检测的辅助决策。
利用大数据最大的工作就是我们未来的工作，如何利用风电发电的行为，未来电网保价签约数，以及未来的需求，如何知道我们未来风电参与市场的决策和交易，未来报价的机制和原则是什么？我怎么样通过大数据来指导风电市场上竞争的行为，这方面有一些粗浅的想法，目前还没有实现，希望跟大家有个简单的，未来有更多合作的机会。跟客户的关系、协同管理，跟调度、生产的协同管理，以及未来利用大数据提高风机智能控制的想法。以上是我的粗浅认识，请大家批评指正。
谢谢大家！
（根据发言整理，未经本人审阅）
