明阳智能孙启涛：打造深远海综合能源生态

2023年10月16日-19日，2023北京国际风能大会暨展览会（CWP2023）在北京如约召开。作为全球风电行业年度最大的盛会之一，这场由百余名演讲嘉宾和数千名国内外参会代表共同参与的风能盛会，再次登陆北京，聚焦中国能源革命的未来。

本届大会以“构筑全球稳定供应链 共建能源转型新未来”为主题，将历时四天，包括开幕式、主旨发言、高峰对话、创新剧场以及关于“全球风电产业布局及供应链安全”“双碳时代下的风电技术发展前景”“国际风电市场发展动态及投资机会”“风电机组可靠性论坛”等不同主题的21个分论坛。能见APP全程直播本次大会。

在10月17日下午举办的海上风电工程装备论坛II上，明阳智慧能源集团股份公司风能研究院软件数字化室主任孙启涛发表了题为《深远海综合能源智慧化方案Deep Fusion X》的主题演讲。

以下为发言全文：

尊敬的风电行业的各位来宾，各位朋友，大家下午好。非常荣幸有这样一个机会和平台跟大家分享一下明阳在深远海综合能源应用当中做的一些工作，希望我的分享给大家带来不一样的收获，今天我分享的题目是深远海综合能源智慧化发展，就是我们全新发布的Deep Fusion X平台。

我的分享分为五个部分，第一个为什么走向深远海，第二走向深远海面临的挑战，第三个深远海发展核心技术，第四是深远海立体融合应用结合方案，最后是对新型生态的展望。

第一，为什么走向深远海，从这个联合国一个权威机构发布的这个数据来看，我们全球面临爆发式的人口增长，在2050年的时候，全球将达到97亿的人口，对应的我们的工业发展生活当中所需要的电力需求，在2050年将会达到61万亿千瓦时的电力需求，同时我们也面临着非常严重的一些环境问题，北极的海冰融化，亚马逊雨林被大量的砍伐，以及远古冻土，逐渐融化，所以这个全球能源发展的需求，推动了我们需要走向海洋，走向深远海。我们知道海洋能源占全球面积层面达到71%，海洋能源生物是占到了80%以上，其实海洋能源为我们人类提供蛋白质消耗只有6%，同时来说我们对于深远海的综合能源应用以及深远海的发电效率。经过测算，发电效率可以提高20%以上，这是我们发展需要的资源诉求。

看国家规划，去年6月1日九部门联合印发《“十四五”可再生资源发展规划》当中，关于海上开发建设的一个重点，主要是四个方向，一是海上风电基地集群的建设，第二就是深远海海上风电评价的一个示范，第三个就是海上能源岛的示范，第四就是海上风电与海洋油气田深度融合发展的模式。这几个图看到明阳在这几个领域分别建有自己的一些示范项目，像我们在青洲三的项目，已经建立了大规模的海上风电基地；中国第一个真正意义达到双百标准，离岸超过100公里水深超过100米的海油观澜号飘浮式风机，现在也并网发电，给中海油的钻井平台提供绿电；同样我们的海洋牧场，海水制氢陆续都有这样的项目。

今年的6月2日发布了新型电力系统发展蓝皮书，这里面关于新型电力发展，它体现了四大基本特征，包括安全高效、清洁低碳、柔性灵活、智慧融合这几个领域，同时来说，这里边特别强调了要通过多类型的储能监视，包括电化学储能，抽水蓄能，氢能以及多种形式实现动态的延时平衡，在我们发电策和用电策实现延时平衡理念。

第二部分，走向深远海所面临的挑战。走向深远海数据积累和体系建设远远不足，首先来说我们现在缺乏深远海广域环境的感知，先复杂环境下的预测体系的一个搭建，第二对于网络通信建设，我们搞风电的都知道，光缆无论是路上的电缆还是海底光缆，未来走向深远海面临非常大的挑战，海缆出现任何问题的时候，其实我们的数据通信尤其是极端天气不能有效保证整个风电场以及风电机组的安全运行。第三我们对于感知体系的效能可靠性预测态势模型相对来说是比较单一，现在对于整体体系化的一个发电效能的评价以及预测现在是比较缺乏的。第四其实我们都知道这些测试窗口短，运维以及难度大，周期长，时间短，这个多目标形成优化控制策略，以及高效智能求解算法的开发，是我们面临的重点和难点。

那么为什么说我们在广域环境的全景监测体系是一个空白的，首先来说，其实对于深远海来说，我们的风机、样本的数据是非常大缺乏的。第二就是对局复杂的一些气象，我们监测的手段也是比较缺乏，而且样本数量少。第三就是我们对于动态海况实时监测和预测难度非常大，现在还是偏向于理论计算和实时的仿真计算。第四就是对于深远海感知设备的可靠性求更高，而且对于它的维护周期肯定要求也更长。

第二个挑战，我们对于中国南海开发海上风电或者海洋能源开发利用，台风是我们不可获取或者不得不面对的挑战，对于欧洲来说是没有台风有没有极端天气，这对中国海洋风电的发展带来非常大的挑战，我们知道当台风经过，特别高的风速下，极端风向发生180度偏转，同时湍流强度和阵风系数也是随着风速的增大而增大。

第三个面临的挑战就是网络安全通讯，其实我们知道对于深远海来说，我们的一个运营商基站信号无法覆盖或者部分覆盖，达不到一个比较稳定的状态，那么海缆的通讯建设，在于风电场建设的前期，对于基组部件的维护是不能提供一个有效支撑，同时来说对于风电场建设完成，像极端天气，海缆故障，一些船只拖拽等等，都会造成一些通讯的缺失，所以这样我们对于网络通讯安全，甚至于说整个实施高效的网络通讯也是我们所面临的一个挑战。

第四就是对于刚才提到的新型电力系统。新型电力系统面临的挑战，综合能源智慧调度也会面临非常大的挑战。如果实现以风电或者新能源为主体的这种新型电力系统建设，通过启动式，分布式这种结合的方式，其实我们需要打破的是数据孤岛的现象，发、输、配、储、售等等这个之间的这种数据，其实目前来说是彼此之间相对独立的，而且没有进行一个有效的协同，同时来说我们大型的设备，不仅仅是风电机组全链路存在大量亚设备，依靠重点的人工维护效率低，而且反馈数字化的环节是一个脱节的状态。

第三个就是对于智能化的增效，其实我们现在大数据分析或者大数据的建设，其实已经说了很多年，也做了很多工作，但是相对来说的话，还是这种自主自知的能力还是比较缺乏，相对来说比较少，现在目前做到的只是实时告警为主预测性预警，主动性，自动性机组自我感知，自我维护比较少。第四我们系统安全稳定，其实现在没有一个有效的一个系统自检体系，其实是不少功能或者说我们在信息化、数字化建设当中，落地一结束，没有进行一个有效的持续迭代更新，体验是比较差的。

第三个章节重点分析我们深远海发展所需要的核心技术，首先来说其实中国的风电走智慧化已经走了一定的年头，其实我们做智慧风电的发展，智慧风机到智慧风电场到智慧能源，我们有很多案例和技术突破。

实际上我们明阳认为过去可能我们更多的是停留在或者说是在智慧1.0时代发展，这里面面临的一些问题或者特点，我维护成本比较高，感知深度广度不足，分析维度相对比较单一，我分析齿轮箱或者轴承，可能就只分析齿轮箱，只分析轴承，没有系统化建设，整个机组评价体系建设是欠缺，第五相互之间控制容错率比较低，更多我们人会智慧1.0时代以人为中心的辅助型智慧化管理模式，保障人员的安全，并且强调人员决策的效率质量。

随着这个技术的发展，现在到了智慧2.0的时代，我们明阳认为更多平台服务化的集中管理，提升感知广度与深度，数据化的多元易构数据融合，打造并且建设整个效能添加体系，而且寻求多业务协同联动，提升机组感知能力，增强控制容错性，真正实现以机组为中心或者以他为核心的一些决策性数智化联动管理模式。

要实现这样的一些目的，实现来说可能我们需要打造一些全链路，全生命周期的安全管理，这不仅仅是系统安全，更多层面上是在这个过程当中数据本身的安全，同时来说包括我的数据采集，数据存储甚至于数据标准化，同时数据传输过程中，我们更多体现通讯的安全，对于我们现在其实都有自己的云平台或者公有云、私有云，云平台的安全是不是数据进行有效的，敏感数据是不是加密，系统是不是带有自检和防护，自修复的能力，这都是我们需要掌握的核心技术。

那么数据采集和治理，我觉得这个大家搞数据分析或者数据挖掘，这个行业当中提了很多，数据采集的质量就决定了你后面数字化或者智慧化的天花板，我们传统的数据管理模式可能更多的一些数据部门是一个管理的一些职责，他管理的思路是自我应用或者说一些开发，以系统建设的能力为主，新时代的这种，智慧2.0时代数据采集与治理，应该更偏向于数据治理的一些管理，那么更多的是提效，提升数据服务的维度，不仅仅自己运用，而且是方便别人，方便业主，方便行业，甚至方便第三方检测机构。更多组织管理团队建设上是有这种系统开发层面偏向于专业的数据服务层面的一些团队管理。

从过去管理中心转变为服务中心，从变现数据价值维度来说，从过去成本中心逐渐转化成利润中心，我们采集到这么多数据或者应用这么多数据之后，它如何实现发挥它的价值，如何把数据变成一种利润，我们现在更多要做的是多源异构融合分析，其实我们知道我们现在的风电机组，下面装的传感器，甚至于一些更多的设备都在不断叠加，像我们有监控系统上的数据，有主控系统上的数据，有在线制动检测的数据还有现在有很多像发电机绝缘监测，像雷击，像基础塔筒倾斜螺栓，甚至是自动消防，齿轮油等等监测的设备越来越多，或者说我监测的手段越来越多，而且维度越来越广，目前相对来说都是比较单一，希望以机组，机组核心部件为单位，建立多源异构融合分析的评价体系，这个我认为也是深远海发展所需要的一个核心的一些技术。

第三块可能就是说我们需要建立自己的能效评估体系，其实我们都知道我们的业主也好，或者是第三方运维公司也好，甚至是风能协会也颁布了风电机组的一个运行指标评价体系的一个标准，其实更多的，我们都知道我们分析了PBA，分析了TBA，分析了MTBF，MTBR，还有理论功能曲线，实际功能曲线，多机的功率曲线这样去比较。那么实际上我们认为应该更多的在整个你发电过程效能评估，我通过分析我的风能捕获系统，分析从风能转化成机械能的一些转化效率。第二也要分析从机械能转化成电能的效率，这个更多的考验是整个机组的一些机械传统系统。第三就是我的这个电气系统，包括我们的变频器，变流器等等，如何能够给电网提供有效支撑，也是非常有效体现我电能转换效率，这样一些效能评估体系，不仅仅体现运维排查，还能给我能量管理提供一些有效支撑。

第五部分就是多机协同，无论是智慧化风机还是智慧风场，更多风电机组是一个单一的，相对独立的个体化，单机自我驱动，自我控制，整个风电场的能源综合调度还需要发挥他更大的价值，比如说临近机位的综合感知，全场的风速风向的基准校正，这样对于机组的控制参数，运行数据甚至控制版本的迭代，相对来说我要实时感知周围状态，周围伙伴信息自我驱动和自我升级，这样可以有效对于故障率的提升带来一些大的帮助。

最后一个核心建树，我们也是对标了一些自动驾驶的一些领域，其实我们知道现在特斯拉刚刚发布自动驾驶的V12的版本，这里边其实提到了我要摒弃所有规则，通过纯数据起动，马思克实际上在前期测试阶段就给他的这个自动驾驶的模型，为了100万条的自动驾驶训练数据，计划达到1000万条自动驾驶数据，这里边这些自动驾驶都是老司机的驾驶路线或者驾驶习惯，所以我们要基于深度强化学习，通过端到端的控制架构，克服传统依赖于环境，先建模，先测试，真正实现从感知到控制的影射，指挥风电2.0多业务联动，提升机组感知，决策，增强容错，实现控制能力。

第四章节说说我们明阳在深远海立体融合应用的一些解决方案。我们的Deep Fusion X平台是今年5月15日，也是为明阳集团建立30周年献礼的项目，通过构建1+3+N的智能感知体系，破解整个我能源立体融合开发过程中存在的一些数据孤岛的问题，通过增强大数据治理共享分析与预测技术，来提升海洋综合能源的一些全生命周期的管理，从而实现全息感知，智能传输和协同控制的功能，这就是3代表的数字，1代表一个平台，N指的就是多种能源。

我们这个Deep Fusion X平台具备的核心功能四个维度，首先就是全息数据感知，感知到极致，不仅仅是固有传感器，还有第三方检测数据，还有气象数据，和华为盘古大模型融合，充分体现7惩24小时在线监测有时。二是万物互联边缘先行，三是多源链接融合预测，实现通过气象预测，功率预测，设备全生命周期发电过程能源变化姿态的一些精准化预测，并且对于结果反馈给我的控制系统，反馈给我控制逻辑，实现机组常态化的自我驱动，自我控制。四是智能决策引领未来，包括跟电网有效融合调度，包括我微网自我的一种循环，打造全世域、全方位、高可靠、高安全的一体化能源平台，这里边一些核心的技术理念就是原生的感知数据通过多尺度的特征融合，通过深度强化学习的算法实现平台的自我驱动的能力。

第二部分更多就是海陆空协同安全网络，不得不面对必须功课的难点，深远海海上风电发展，我们现在已有海底的电缆铺设完全不满足需求，而且也不能够有效的支撑现代网络建设，现在明阳也是通过跟北斗卫星和亚太6D卫星的一种应用，实现了海上设备升压站数据中心，这种互联互通，不仅仅有海底网络，也通过卫星的数据，建立可靠海陆空协同安全网络体系，这些其实是已经在我们一些商业化批量运行的风电场得以应用，这些不仅仅在风电场前期，我们可以进行一些对于海上风电设备的一个有效监控，同时来说对于海缆的一些故障，或者极端天气的一些出现，都可以保证它很好的可靠性。

三是万物互联弦平台，每台机组配有一个PLC，这个机组大脑有自己的一些不可达到的一些能力，比如说大量计算，大量数据处理能力，其实它是做不到的，我们明阳来说在PLC之外打造弦平台，这个也是仰望于智能卫星这样一种发展模式，每一台风电机组都有一个弦平台，它不仅仅可以进行全姿态的监控，也可以进行大量的实时数据和仿真数据计算，通过我进行有效的预测数据，嵌入到我全平台，我可以根据气象预测或者功率预测感知预测到未来机组发生的变化，这些信息在发布给我的PRC，实现一些智能化综合控制。

第四部分就是感知分析以及协同控制之后，其实我们大量的支持工程，还是不停地停留在我们的一些研发人员或者开发人员，整个知识工程的构建，其实没有通过这种自然语言识别的人工智能专家的方式体现出来，ChatGPT的这种发展，其实也通过这种自然语言，大语言模型，给这样一些工作提供有效的契机，这样我们也在逐步建立了整个以自然语言模型识别驱动的一个知识工程的一个体系。

第五就是我们的多源异构数据健康管理，全生命周期的数据监测，包括我的多模融合趋势预测等等，不仅仅是过去单一的趋向于监控数据，主控数据分析维度，以机组为核心，以部件为核心的健康状态监测以及数据评估，更多的这是一个交叉验证和相互融合的过程，这样整个机组多模块融合的综合状态分析。

第六的话，就是我们的链接融合效能，刚才我提到了，可能我们也做过一些能效分析或者说能效评判，那么实际上我们分析的风能转化为机械能的过程，这里边包括叶轮系统偏航对风系统，那么机械能转化电能的话，就是我的齿轮箱，我的发电机，还有我的整个传统链，整个电能转化的一个过程，也有发电机的一些转距等等，这些综合的实现它的一个效能评价体系，这样我就实时不仅知道当前机组本身发电效能，未来它的一些效能趋势的变化，这个一部分的数据，我可以及时的传输给我厂站级能量管理系统，整个综合能源调动，对于电网进行支撑，他可以知道谁的能力强，谁的能力差，谁的发电效果好，谁的发电效果差，这样对于调度精准性可以进行有效提高，

第二个维度就是能效，效能低进行进一步的效能诊断，到底什么原因造成的，我们深入找到它原因的本质，再进行相应的技术改造或者说是一些运维，不断的来优化或者提升机组本身的发展效能。

第七部分整个厂站级态势感知和协同共享，这个更多的是我感知周围伙伴的一些信息，实现毫秒级厂站控制，这个我们也在做，通过弦平台支持大量的计算当中，将这个功能或者说这个作用得以实现，或者真正变了一个现实。

第八部分就是我的数字化运维，这个应该是老生常谈，我们一切的分析或者挖掘的工作还是偏向于模态全息感知或者状态预测，实现智能化的运维，这里边也结合着气象，实现这个运维排程等等一些工作。

讲完机组，我们还有风渔融合，海洋牧场现在其实已经在青州寺开始养殖，这也是中国第一个风电，海上风电和海洋牧场相融合，那么Deep Fusion X平台，不仅仅可以实现它智能化设备监测，数据传输的这种治理，更多实现的是实时海洋牧场里边的鱼的生长曲线或者自动投喂这样的一些功能。海上风电还与制氢去深度融合，同时来说我们也根据这样的一个Deep Fusion X平台实现制氢实时监控和能量管理调配，制氢，未来制氢之后不仅仅是能源，而且是储能另外一种形式的存在。

最后就是打造综合能源岛，AI能源中枢，构建一个新型电力系统生态，这个我们在中海油已经做了一个微网项目，海上风电直接给石油钻井平台直接制供绿电，未来能源岛当中对于风光储，对于制氢，对于牧场，对于网络都是可调可控，实现智能化快速调节状态。这是我们地中海或者是欧洲第一个海上风电项目，它是在2022年4月21日并网发电，2023年5月15日Deep Fusion X平台发布上线之后的话，所有的这些数据模块同步进行了线上的应用。同时来说，我们新能源效能分析系统也在给我们行业客户提供这样一些服务，实现了一个以单个机组为单元的融合功能开发，也是得到业主好评，低效机组的识别率达到95%以上，综合评价的准确率达到90%以上。

最后新型生态化未来展望，未来其实我们要做深远海综合能源的生态和发展，将来不仅仅是海上风电，海洋牧场，海水制氢还有一些波浪能，甚至一些储能，无人艇，这些都需要我们体系搭建，还有一个大的系统平台进行高效数据融合，这样真正未来可能支撑我们走向深远海，打造海洋粮仓，海上综合能源示范的应用。最后也是希望明阳通过数字化、信息化技术的发展，通过Deep Fusion X平台的广泛应用来推动整个行业的一些创新的发展，以上就是我分享的全部内容，谢谢大家。

 

（根据演讲速记整理，未经演讲人审核）