近日，國家能源集團龍源工程技術公司風電機組在線狀態(tài)監(jiān)測項目正式啟動。此次在線狀態(tài)監(jiān)測，是以工業(yè)互聯(lián)網“云霧邊端”融合技術為基礎，創(chuàng)新性地設計風電場全場景AI技術框架，為風電場的數(shù)字化和信息化建設深度賦能。

圖為技術人員確定傳感器安裝測點

　　

　　“云霧邊端”即云計算、霧計算、邊緣計算，以及物聯(lián)網設備終端。在普通的云計算模型下，數(shù)據處理會有延時性，數(shù)據傳輸也會受到網絡帶寬的局限，而在此基礎上利用邊緣計算、霧計算，處理過程則可以在本地邊緣計算層完成，進而極大的提升處理效率，減輕云端負荷，使網絡延時變得不再成為問題，能夠更及時地做出最優(yōu)決策。通過全場景AI技術，可以將深度學習技術快速應用在不同場景下的硬件設備上，從而實現(xiàn)“端”“邊”“霧”“云”各層級硬件設備的快速部署、高效運行、端云協(xié)同，實現(xiàn)各層級硬件設備在風電機組在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中的有機統(tǒng)一。

　　

　　該項目在“端”側，規(guī)劃了多種傳感器，以保證對風電機組各類物理量的全面感知；在“邊”側，利用智能數(shù)據采集器，將數(shù)據采集與邊緣計算集于一體，對多物理量進行采集，實現(xiàn)數(shù)據的本地化處理，大大減輕了網絡負載以及云、霧端服務器的計算壓力；在“霧”端，利用風電場服務器對機組進行7*24小時的全天候監(jiān)測，實現(xiàn)機組健康狀態(tài)預警功能；在“云”端，通過部署在服務器集群的各類分析診斷工具及機器學習智能算法，進行機組故障精密診斷工作，使得機組健康狀態(tài)的實時智能看護成為可能。

　　

　　以“云霧邊端”一體化融合技術為基礎打造的風電機組，在線狀態(tài)監(jiān)測全場景AI技術框架，充分利用和挖掘“云霧邊端”各層級設備的潛力，實現(xiàn)各層級設備的優(yōu)勢互補和整合，降低了項目的建設成本，為數(shù)字化、信息化風場的建成，打造強勁引擎。