风电场智能化设计云平台关键技术探讨

彭怀午，胡己坤，田伟辉，吕 昶

(中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司，陕西 西安 710065)

0 前 言

在《关于完善风电上网电价政策的通知》(发改价格[2019]882号文)中，国家发展和改革委员会明确了2019年I～Ⅳ类资源区新核准陆上风电指导价分别调整为0.34、0.39、0.43、0.52元/(kW·h)，2020年指导价分别调整为0.29、0.34、0.38、0.47元/(kW·h)，2021年新核准陆上风电项目全面实现平价上网，国家不再补贴。

风电场选型、选址[1-2]和建设条件日益复杂，风电场设计成为影响风电场开发成败的决定性因素。受益于大数据技术、云计算等信息技术的飞速发展，大量的创新技术正成为风电场设计[3- 4]的重要基础。基于人工智能和大数据等技术的风电场智能化设计[5-7]正在革命性地改变传统风电设计行业，为平价风电开发提供有力的技术支撑。本文从风电场设计的各个专业角度，对智能化设计云平台开发的关键技术进行系统分析。

1 风资源智能化评估研究

以测风塔数据、气象站数据和中尺度数据作为输入，重点研究中小尺度嵌套计算、大数据的自动整理分析、测风数据智能化插补延长及代表年分析等风资源评估关键技术。

1.1 中尺度风资源数据降尺度嵌套计算

研究风资源计算中从中尺度数据到小尺度数据的跨尺度框架，提出将中尺度计算数据降尺度应用到风资源评估软件的方法及相关参数设置方案，开发基于云计算技术的全国范围中尺度数据平台，提供高质量的中尺度与小尺度的嵌套数值模拟数据。

目前主要采用成熟先进的WRF模式和共享再分析数据搭建中尺度风速数值模拟平台。采用云服务的方式，对重点项目所在省市区域范围的中尺度数据进行系统集成，并结合已掌握的1∶2 000～1∶10 000高精度地形图、实际测风资料和气象站资料，使用已有的Windsim或WT软件进行高精度的降尺度数据计算及精度修正，提供高质量的中、小尺度的嵌套数值模拟数据[8-9]，具体技术路线如图1所示。

图1 基于中尺度与小尺度模型进行降尺度计算

首先利用全球环流模式的长期再分析数据，基于WRF模式，对重点项目所在省市区域进行中尺度风速数值模拟计算，并采用测风塔实测数据进行MOS数据校正，获得分辨率在公里级的中尺度计算结果。其次将测风塔实测数据与气象站数据进行MCP相关分析，得到具备多年代表性的风能资源数据，并嵌套中尺度的风能资源图谱，结合实测地形图、实地绘制的地表粗糙度和实际计算的大气稳定度，利用CFD软件最终计算得到高分辨率的小尺度风能资源分布图。

1.2 大数据智能诊断与管理

研究针对测风项目的海量数据统一收集、处理和分析的方法模型，建立一套完整的数据智能管理和分析体系，形成风资源数据管理分析模块。针对测风项目的海量数据[10]，应用大数据技术和人工智能技术，进行数据管理和分析，技术路线如图2所示。

图2 大数据智能诊断与管理技术路线

通过大数据分析系统Hadoop和Spark对各类结构化、非结构化的不同格式的风资源数据进行统一收集，存储在单位风资源数据库中，通过机器学习等方式处理和分析测风数据，建立一套完整的数据管理和分析体系。具有数据可视化[11]、自动检验、智能诊断与修补、数据异常自动报警及一键生成各类报表等功能。测风数据中心可将所有测风项目的海量数据进行存储和管理，通过积累逐步形成全国范围的风资源数据库，服务于风电场设计的各个阶段。

1.3 风资源智能化分析计算

建立一套具有排查数据缺失和异常、智能化修补延长测风数据、多种代表年订正方法比较、轮毂高度风速外推计算等功能的风资源智能化分析模块，能够应用人工智能技术，对海量的测风数据、气象数据、中尺度数据及再分析数据进行分类、回归及聚类等处理，技术路线如图3所示。整合出风资源数据各物理量的表现模式后，结合工程经验和人工智能算法，对各种因素造成的数据缺失和异常，开展质量分析、异常数据自动判定机制、塔影分析[12]、数据智能插补延长、长系列订正[13]、湍流强度、风切变、最大风速计算等工作，保证数据质量水平。对于不同阶段的风资源专业分析报告，平台拥有快捷的按照用户需求定制的分析报告生成、审批、发布的自动化流程。

图3 风资源智能化分析计算技术路线

2 智能布机全局优化研究

以无人机航拍图、卫星图和现场实景拍摄图为基础，采用虚拟现实技术及三维互动技术，构建风电场三维可视化场景。基于风能资源专业计算软件输出的高精度风资源图谱，将风电机组智能布置优化、集电线路智能优化与场区道路自动优化三者进行技术经济耦合，完成风电机组布置的全局优化。

智能布机全局优化技术路线如图4所示。主要采用GIS技术、图像识别技术及Dijkstra算法[14]与最小生成树算法[15]，将真实的风电场场景在桌面上进行三维可视化呈现，并将集电线路优化与道路优化成果集成到风电机组布置优化中，经过大量的方案技术经济比选后，自动推荐最优的风电机组布置、集电线路路径及场区道路路径，并实现三维交互环境下的设计优化。

图4 智能布机全局优化技术路线

2.1 三维可视化平台

通过虚拟现实技术，利用无人机现场航拍影片叠加卫星图片与现场实际拍摄图片，建立风电场三维可视化平台；基于风资源评估软件的计算结果，结合人工智能优化算法，综合考虑发电量、道路与集电线路成本，全局优化风电机组布置。友好型的交互设计可以使得风电机组人工移动后，自动生成新的道路与集电线路及其工程量，形成新的布置方案，方便结合实地情况对优化方案进行调整。由于智能算法需要大量的迭代，加上考虑道路与集电线路成本造成的单次迭代计算量大大增加，全局优化算法必须引入到并行计算框架。

2.2 线路优化

结合GIS技术和图像识别技术，利用无人机现场航拍影片、卫星图片与现场实际拍摄图片对地形特征的识别，自动识别出河流、高坡度区及多植被区等敏感区域，使风机布置和道路及电缆铺设避开严重影响安全运行地区；科学地对风电机组群进行区域划分，使用智能算法并结合最小生成树方法在坡度等限制下对各分区内风电机组的电缆布置进行优化，形成最优化路径。

2.3 道路优化

通过综合考虑场内和场外物流成本，以及道路挖填平衡、安装平台最小、水土保持、机位点位置等因素，以道路和平台的综合造价最优为目标，使用智能算法并结合最小生成树方法优化道路选线，设计经济成本最优的方案，技术路线如图5所示。结合地形识别技术，将河流、高坡度、地质条件差等不能铺设道路的区域设置为敏感区域。同时，在道路建设前的路勘阶段，依靠智能数据采集系统采集风场进场道路与设计道路的环境数据，建立数字化3D道路模拟平台，提前识别道路运输与施工过程的风险点，并输出解决方案，确保施工质量和最终的运输过程安全。

图5 道路优化设计技术路线

3 风电机组基础设计优化研究

基于风电场各个机位处实际的风速、湍流等风资源特征，对传统的风机载荷数据进行定制化处理，结合基础技经库，进行风场内基础的分区分类的差异化设计。通过软件内部模块计算，得到每个机位点的风机所受的载荷，结合相应机位点的地质条件、基础工程投资及施工工期、环境保护对基础施工的特殊要求等几个方面，自动选择合适的风机基础类型。风机基础优化设计技术路线如图6所示。

3.1 载荷优化

研究风机厂家载荷计算方法，综合国内外相关规程规范，形成对风机厂家载荷初步校核的计算方法。编制并优化相关计算算法，通过统一的交互式平台链接，达到对不同建设条件下风电场风机载荷计算个性分析的目的。

3.2 土建数据库平台

建立完善的风电场设计土建数据库平台，采用云服务的方式，链接该数据库，根据输入的相关设计参数完成风机基础初期设计工作。该初期设计工作主要为对已有数据库数据与设计风电场相关参数综合分析后，形成匹配度最高的风机基础设计方案。

3.3 基础设计

通过统一的交互平台，与风机基础设计软件无缝对接，建立设计资料输入接口，完成风电场基础设计计算工作，通过设置统一的出图模板，满足相关图纸出图，并输出设计计算书。

图6 风机基础优化设计技术路线

4 风电场升压站选址及优化研究

考虑进场道路、集电线路、送出线路及升压站本身建设施工成本，对升压站位置进行定量优化，并智能推荐升压站布置、自动选配升压站的电气设备。

升压站的位置选择对集电线路设计的成本控制具有很大的影响，通过建立产品化升压站选址能力，将软件化的集电线路工程设计能力应用在升压站选址中，在项目前期给出综合考虑建设条件、集电线路、道路的最优升压站位置选取[16]。风电场升压站站址应根据电力规划及风电场中长期开发容量、运输条件、地区自然条件、环境保护要求等因素全面考虑。根据《电力系统设计手册》并结合风电场前期工作经验，制定风电场升压站选址及优化研究方法如图7所示。

图7 升压站选址及优化技术路线

4.1 自动避开敏感区域

根据相关资料，自动图像识别[17]或人工划出自然保护区、文物保护区、矿藏区等区域。同时，考虑临近设施、周围环境和相互影响和协调，站址距飞机场、导航台、收发信台、地震台、铁路信号等设施应符合现行国家有关标准。

4.2 站址优化

研究影响升压站选址的各项因素，在综合考虑风电场地形、地质、征地、标高、交通运输、出线走廊、集电线路、场内道路等建设条件的基础上，自动识别地形与坡度，构建技经库，智能算法遍历风电场场区范围，实现自动优选升压站站址位置。

4.3 布置与设备优化

根据选定站址地质及气象情况，综合考虑占地、运维、造价等因素，构建技经库，自动进行比选，推荐出升压站布置最佳方案(户外敞开式、户外GIS、户内GIS等)。

同时，根据输入的装机容量、风电机组机型、场址条件、接入系统要求等边界条件，基于目标函数与约束条件，智能选配风场及升压站的电气设备形式及参数[18]。

5 结论与展望

基于大数据、云计算与人工智能等技术的风电场智能化设计云平台，将风资源智能化评估、智能全局布机优化(含场内道路优化与集电线路优化)、风机基础优化、升压站选址优化等系统，通过统一的交互平台在云端有机融合，完成风电场设计全专业协同优化，以及对海量数据存储、分析及计算的快速响应。

该平台为行业提供规范的工作流程和高效的自动化处理机制，有效促进各专业的紧密协作，降低协调沟通成本，提升设计水平，提高工作效率。在可预见的未来，风电场智能化设计云平台将作为风电场设计与开发的动力引擎，源源不断引入前沿创新技术，使得风电场设计产品在精准、降本、增效各个维度取得持续提升，推动我国风电行业科技进步及风电事业健康可持续发展。