風電場智能化設計云平臺關鍵技術探討

彭懷午，胡己坤，田偉輝，呂 昶

(中國電建集團西北勘測設計研究院有限公司，陜西 西安 710065)

0 前 言

在《關于完善風電上網電價政策的通知》(發改價格[2019]882號文)中，國家發展和改革委員會明確了2019年I～Ⅳ類資源區新核準陸上風電指導價分別調整為0.34、0.39、0.43、0.52元/(kW·h)，2020年指導價分別調整為0.29、0.34、0.38、0.47元/(kW·h)，2021年新核準陸上風電項目全面實現平價上網，國家不再補貼。

風電場選型、選址[1-2]和建設條件日益復雜，風電場設計成為影響風電場開發成敗的決定性因素。受益于大數據技術、云計算等信息技術的飛速發展，大量的創新技術正成為風電場設計[3- 4]的重要基礎。基于人工智能和大數據等技術的風電場智能化設計[5-7]正在革命性地改變傳統風電設計行業，為平價風電開發提供有力的技術支撐。本文從風電場設計的各個專業角度，對智能化設計云平臺開發的關鍵技術進行系統分析。

1 風資源智能化評估研究

以測風塔數據、氣象站數據和中尺度數據作為輸入，重點研究中小尺度嵌套計算、大數據的自動整理分析、測風數據智能化插補延長及代表年分析等風資源評估關鍵技術。

1.1 中尺度風資源數據降尺度嵌套計算

研究風資源計算中從中尺度數據到小尺度數據的跨尺度框架，提出將中尺度計算數據降尺度應用到風資源評估軟件的方法及相關參數設置方案，開發基于云計算技術的全國范圍中尺度數據平臺，提供高質量的中尺度與小尺度的嵌套數值模擬數據。

目前主要采用成熟先進的WRF模式和共享再分析數據搭建中尺度風速數值模擬平臺。采用云服務的方式，對重點項目所在省市區域范圍的中尺度數據進行系統集成，并結合已掌握的1∶2 000～1∶10 000高精度地形圖、實際測風資料和氣象站資料，使用已有的Windsim或WT軟件進行高精度的降尺度數據計算及精度修正，提供高質量的中、小尺度的嵌套數值模擬數據[8-9]，具體技術路線如圖1所示。

圖1 基于中尺度與小尺度模型進行降尺度計算

首先利用全球環流模式的長期再分析數據，基于WRF模式，對重點項目所在省市區域進行中尺度風速數值模擬計算，并采用測風塔實測數據進行MOS數據校正，獲得分辨率在公里級的中尺度計算結果。其次將測風塔實測數據與氣象站數據進行MCP相關分析，得到具備多年代表性的風能資源數據，并嵌套中尺度的風能資源圖譜，結合實測地形圖、實地繪制的地表粗糙度和實際計算的大氣穩定度，利用CFD軟件最終計算得到高分辨率的小尺度風能資源分布圖。

1.2 大數據智能診斷與管理

研究針對測風項目的海量數據統一收集、處理和分析的方法模型，建立一套完整的數據智能管理和分析體系，形成風資源數據管理分析模塊。針對測風項目的海量數據[10]，應用大數據技術和人工智能技術，進行數據管理和分析，技術路線如圖2所示。

圖2 大數據智能診斷與管理技術路線

通過大數據分析系統Hadoop和Spark對各類結構化、非結構化的不同格式的風資源數據進行統一收集，存儲在單位風資源數據庫中，通過機器學習等方式處理和分析測風數據，建立一套完整的數據管理和分析體系。具有數據可視化[11]、自動檢驗、智能診斷與修補、數據異常自動報警及一鍵生成各類報表等功能。測風數據中心可將所有測風項目的海量數據進行存儲和管理，通過積累逐步形成全國范圍的風資源數據庫，服務于風電場設計的各個階段。

1.3 風資源智能化分析計算

建立一套具有排查數據缺失和異常、智能化修補延長測風數據、多種代表年訂正方法比較、輪轂高度風速外推計算等功能的風資源智能化分析模塊，能夠應用人工智能技術，對海量的測風數據、氣象數據、中尺度數據及再分析數據進行分類、回歸及聚類等處理，技術路線如圖3所示。整合出風資源數據各物理量的表現模式后，結合工程經驗和人工智能算法，對各種因素造成的數據缺失和異常，開展質量分析、異常數據自動判定機制、塔影分析[12]、數據智能插補延長、長系列訂正[13]、湍流強度、風切變、最大風速計算等工作，保證數據質量水平。對于不同階段的風資源專業分析報告，平臺擁有快捷的按照用戶需求定制的分析報告生成、審批、發布的自動化流程。

圖3 風資源智能化分析計算技術路線

2 智能布機全局優化研究

以無人機航拍圖、衛星圖和現場實景拍攝圖為基礎，采用虛擬現實技術及三維互動技術，構建風電場三維可視化場景。基于風能資源專業計算軟件輸出的高精度風資源圖譜，將風電機組智能布置優化、集電線路智能優化與場區道路自動優化三者進行技術經濟耦合，完成風電機組布置的全局優化。

智能布機全局優化技術路線如圖4所示。主要采用GIS技術、圖像識別技術及Dijkstra算法[14]與最小生成樹算法[15]，將真實的風電場場景在桌面上進行三維可視化呈現，并將集電線路優化與道路優化成果集成到風電機組布置優化中，經過大量的方案技術經濟比選后，自動推薦最優的風電機組布置、集電線路路徑及場區道路路徑，并實現三維交互環境下的設計優化。

圖4 智能布機全局優化技術路線

2.1 三維可視化平臺

通過虛擬現實技術，利用無人機現場航拍影片疊加衛星圖片與現場實際拍攝圖片，建立風電場三維可視化平臺；基于風資源評估軟件的計算結果，結合人工智能優化算法，綜合考慮發電量、道路與集電線路成本，全局優化風電機組布置。友好型的交互設計可以使得風電機組人工移動后，自動生成新的道路與集電線路及其工程量，形成新的布置方案，方便結合實地情況對優化方案進行調整。由于智能算法需要大量的迭代，加上考慮道路與集電線路成本造成的單次迭代計算量大大增加，全局優化算法必須引入到并行計算框架。

2.2 線路優化

結合GIS技術和圖像識別技術，利用無人機現場航拍影片、衛星圖片與現場實際拍攝圖片對地形特征的識別，自動識別出河流、高坡度區及多植被區等敏感區域，使風機布置和道路及電纜鋪設避開嚴重影響安全運行地區；科學地對風電機組群進行區域劃分，使用智能算法并結合最小生成樹方法在坡度等限制下對各分區內風電機組的電纜布置進行優化，形成最優化路徑。

2.3 道路優化

通過綜合考慮場內和場外物流成本，以及道路挖填平衡、安裝平臺最小、水土保持、機位點位置等因素，以道路和平臺的綜合造價最優為目標，使用智能算法并結合最小生成樹方法優化道路選線，設計經濟成本最優的方案，技術路線如圖5所示。結合地形識別技術，將河流、高坡度、地質條件差等不能鋪設道路的區域設置為敏感區域。同時，在道路建設前的路勘階段，依靠智能數據采集系統采集風場進場道路與設計道路的環境數據，建立數字化3D道路模擬平臺，提前識別道路運輸與施工過程的風險點，并輸出解決方案，確保施工質量和最終的運輸過程安全。

圖5 道路優化設計技術路線

3 風電機組基礎設計優化研究

基于風電場各個機位處實際的風速、湍流等風資源特征，對傳統的風機載荷數據進行定制化處理，結合基礎技經庫，進行風場內基礎的分區分類的差異化設計。通過軟件內部模塊計算，得到每個機位點的風機所受的載荷，結合相應機位點的地質條件、基礎工程投資及施工工期、環境保護對基礎施工的特殊要求等幾個方面，自動選擇合適的風機基礎類型。風機基礎優化設計技術路線如圖6所示。

3.1 載荷優化

研究風機廠家載荷計算方法，綜合國內外相關規程規范，形成對風機廠家載荷初步校核的計算方法。編制并優化相關計算算法，通過統一的交互式平臺鏈接，達到對不同建設條件下風電場風機載荷計算個性分析的目的。

3.2 土建數據庫平臺

建立完善的風電場設計土建數據庫平臺，采用云服務的方式，鏈接該數據庫，根據輸入的相關設計參數完成風機基礎初期設計工作。該初期設計工作主要為對已有數據庫數據與設計風電場相關參數綜合分析后，形成匹配度最高的風機基礎設計方案。

3.3 基礎設計

通過統一的交互平臺，與風機基礎設計軟件無縫對接，建立設計資料輸入接口，完成風電場基礎設計計算工作，通過設置統一的出圖模板，滿足相關圖紙出圖，并輸出設計計算書。

圖6 風機基礎優化設計技術路線

4 風電場升壓站選址及優化研究

考慮進場道路、集電線路、送出線路及升壓站本身建設施工成本，對升壓站位置進行定量優化，并智能推薦升壓站布置、自動選配升壓站的電氣設備。

升壓站的位置選擇對集電線路設計的成本控制具有很大的影響，通過建立產品化升壓站選址能力，將軟件化的集電線路工程設計能力應用在升壓站選址中，在項目前期給出綜合考慮建設條件、集電線路、道路的最優升壓站位置選取[16]。風電場升壓站站址應根據電力規劃及風電場中長期開發容量、運輸條件、地區自然條件、環境保護要求等因素全面考慮。根據《電力系統設計手冊》并結合風電場前期工作經驗，制定風電場升壓站選址及優化研究方法如圖7所示。

圖7 升壓站選址及優化技術路線

4.1 自動避開敏感區域

根據相關資料，自動圖像識別[17]或人工劃出自然保護區、文物保護區、礦藏區等區域。同時，考慮臨近設施、周圍環境和相互影響和協調，站址距飛機場、導航臺、收發信臺、地震臺、鐵路信號等設施應符合現行國家有關標準。

4.2 站址優化

研究影響升壓站選址的各項因素，在綜合考慮風電場地形、地質、征地、標高、交通運輸、出線走廊、集電線路、場內道路等建設條件的基礎上，自動識別地形與坡度，構建技經庫，智能算法遍歷風電場場區范圍，實現自動優選升壓站站址位置。

4.3 布置與設備優化

根據選定站址地質及氣象情況，綜合考慮占地、運維、造價等因素，構建技經庫，自動進行比選，推薦出升壓站布置最佳方案(戶外敞開式、戶外GIS、戶內GIS等)。

同時，根據輸入的裝機容量、風電機組機型、場址條件、接入系統要求等邊界條件，基于目標函數與約束條件，智能選配風場及升壓站的電氣設備形式及參數[18]。

5 結論與展望

基于大數據、云計算與人工智能等技術的風電場智能化設計云平臺，將風資源智能化評估、智能全局布機優化(含場內道路優化與集電線路優化)、風機基礎優化、升壓站選址優化等系統，通過統一的交互平臺在云端有機融合，完成風電場設計全專業協同優化，以及對海量數據存儲、分析及計算的快速響應。

該平臺為行業提供規范的工作流程和高效的自動化處理機制，有效促進各專業的緊密協作，降低協調溝通成本，提升設計水平，提高工作效率。在可預見的未來，風電場智能化設計云平臺將作為風電場設計與開發的動力引擎，源源不斷引入前沿創新技術，使得風電場設計產品在精準、降本、增效各個維度取得持續提升，推動我國風電行業科技進步及風電事業健康可持續發展。