GE | 会“对话”的风机与工业互联网擦出火花

今年年初，中国风电市场有史以来最大一笔订单惊呆了诸位业内小伙伴，云南天峰山龙泉风电场项目订购GE公司55组2.75-120低风速智慧型风机，总装机容量为151MW。

↑↑↑传说中的GE2.75-120低风速智慧型风机

实际上，云南不是风能资源大省，但是中国高风速地区弃风限电等情况尚难以解决，政府鼓励风电开发商将重点放在云南、广东等距离用电负荷中心近的低风速地区。在云南这样的一些“空气稀、海拔高、风速低”地区建设风电场，如何才能不赔钱...臣妾真是做不到啊...

但是！风电机发出的不仅仅是电力，还有海量的数据：风电机组的发电指标、收集叶片温度和振动数据、风机所在地的气象资料等等。如何将这些收集来的数据与风机之间产生及时互动成为节省成本的关键，庞大的风电场发电集群，更需要“协同作战”的能力，嗒哒，智能风机闪亮登场惹。↓↓↓(☄⊙ω⊙)☄问题是，它如何智能？

法宝一·智能风机会对话。低风速智慧型风机可以通过大数据和工业互联网的应用让风电场实现三个层面的交流。1.风机上安装的传感器与风机控制系统的对话；2.风机和风电场控制中心的对话；3.风机与风机之间的对话。

整个风场的智能控制，通过风况预测、风机之间的对话，提供更为高效的精确测算和运营维护，提升了设备运行稳定度和发电效率。这一款GE的风机还可以在保证可靠性和安全性的前提下选择升级整场发电量的PowerUp技术。

GE 2.5-103位于罗马尼亚的风电场

法宝二·风机遇上工业互联网。说到Power Up技术就不得不提工业互联网了。2015年，GE的工业互联网产品Predix将面向所有公司开放，这是一个负责将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端，并提供资产性能管理(APM)和运营优化服务的软件平台。

目前，GE每天监测和分析来自1000万个传感器的5000万项元数据，这些数据涉及资产价值达到万亿美元。基于Predix平台的APM可以帮助客户将海量数据转化为准确的决策，及时、主动地确保资产安全、帮助设备更好地运行、消耗更少的燃料、更高效地部署服务，并且最大限度地减少意外停机时间。

PowerUp正是GE的工业互联网技术在风机上的一个软件应用，它赋予了风机风力感知能力，帮助风电场实现实时的自我调节，以达到最佳运行状态。能够实时调整例如速度、扭矩、间距、空气动力学和风机控制等因素。除提高效率并减少计划外停机，该技术还大幅提升了性能——即发电能力提高了5%，相当于每个风机的利润增加20%。

图示PowerUp如何协作风机运转的工作流程

【小案例】以德国大型电力企业意昂集团的数据为例，283台风机通过配备GE的智能风驱软件(Wind PowerUp)增加了4%的输出电量。若考虑到环境和场地条件的影响，这一自定义软件平台可将风电场的输出电量增加5%，这相当于每年增加40千兆瓦的发电量，足以提供大约4000个美国家庭一年的用电。PS.下图↓↓↓为小编查找资料偶然发现的超美风机构造图，双手奉上。

IBM | “大数据”预测风电和太阳能

IBM一直以数据处理见长。法宝一·HyRef解决方案|这个名为“混合可再生能源预测”(HyRef)的解决方案，可以利用天气建模能力、先进的云成像技术和天空摄像头、接近实时的跟踪云的移动、并且通过风力涡轮机上的传感器监测风速、温度和方向。此外，HyRef可以通过整合这些当地的天气预报情况，预测每个单独的风力涡轮机的性能，进而估算可产生的发电量。

图示Hybrid在自然环境与风机起协调作用

法宝二·Firestorm超级计算机。据了解，IBM还与丹麦维斯塔斯公司与合作开发了Firestorm超级计算机，用于进行风电数据的计算和分析，可以帮助风电投资者更高效的选择风电场场址，还可以精确告诉投资者，应该如何设计风场，在某一点应该采用哪种类型的风机更合适。

IBM+维斯塔斯超级计算机的机房

法宝三·IBM与气象预测。就在上个月末，IBM宣布与天气预测公司The Weather Company展开合作，为企业提供实时天气分析信息，帮助企业灵活决策。根据协议，The Weather Company旗下子公司WSI将会把大部分天气数据服务转移到IBM的云服务中，这包括超过10万个信息收集传感器、飞行器和无人机，以及数百万部智能手机，而这些数量庞大的数据服务每天可支持260多亿气象预测。

↑↑↑IBM认为，分析天气数据和能源消费情况可以帮助我们节省能源。许多能源公司和公共事业单位认为70%的大停电是由天气情况引起的。

法宝四·IBM进军物联网市场（少不了纳入电网和其他能源设施）。同时，IBM还宣布成立物联网事业部，并计划在未来四年内投资30亿美元进军物联网市场。物联网事业部其实是IBM“智慧地球”概念的延伸。早在2008年11月，IBM的CEO彭明盛就提出“智慧地球”的概念，即利用传感器将电网、交通设施（铁路、公路、桥梁、隧道）供水系统、油气管道等普遍连接，形成所谓的“物联网”，再与现有的互联网相结合，实现人类社会与物理系统的整合。虽然，IBM是在布局比风能数据监测更大的图景，但由此可以看出，数据分析处理在未来给工业生产和人类生活带来的无限可能不可小觑。