99海上風電氣象平臺國內外文獻綜述在過去的10多年里，大多數成熟的工業都經歷了一場數字化革命，風電行業也不例外，從之前工業化和信息化“兩化融合”，到后來的互聯網化、智能化，數字化的內核精髓已經并將持續影響著風電產業的成長軌跡。風電運營商與周邊電網生態系統之間的傳感器數據收集和高質量數據傳輸的頻率顯著增加，這些數據將打開產能的新視野，讓行業充分認識到其巨大的潛力[2]。數字化將為風電運營商創造新的經濟機會，創新的數字智能技術還將提高風力發電機產量和生產力，同時降低設計、運營和維護成本，從而降低能源成本。美國通用電氣公司（GE）發電與水處理集團總裁兼首席執行官史蒂夫·伯茲表示：“更智慧的數字技術正在推動各行各業的轉型，潛力最大的可以說是能源行業。現在問題的關鍵不在于是否要開始轉型，而是要如何充分發揮數字化轉型的潛力。”基于數字化轉型基礎上的智慧風電已引起廣泛的關注和研究興趣。美國國家可再生能源實驗室（NREL）在美國能源署風能技術辦公室的大氣與電力（A2E）應用研究規劃的支持下，提出了“技術支撐下的大氣資源系統管理”戰略，簡稱smart戰略。該戰略以下一代智能化新技術為支撐，以在風電場設計和運行中實現更高的發電量和材料使用效率、更低的運行維護費用和投資風險、更長的風電場壽命、更強的電網協調能力為目標，建成實時響應大氣變化并且提供電網支撐的未來集成化風電場系統，達成smart戰略后期望能夠降低50%的度電成本。歐洲風能學會（EAWE）聯合歐洲14國的重要風電研究高校與機構，在《WindEnergyScience》期刊創刊首篇文章中討論了未來風電領域長期的研究挑戰，從11個不同的研究領域闡述了當前風電的技術前沿以及技術局限，并進一步提出未來風電發展應優先解決的問題[3]。GE公司于2015年啟動數字化風電場戰略，該戰略是一個綜合性軟硬件解決方案，是GE擴展服務協議的一部分[4]。GE數字化風電場的核心在于建立風電機組數字化的模型，以自身長期數據積累上的優勢，提供更多基于數據的優化服務，其重點在于基于大數據挖掘的服務應用[5]。國外海上風電氣象預測研究已經普遍應用，荷蘭的Delft技術大學和ECNWindEnergy已經針對500MW的荷蘭海上風能轉換器“位安利”建立了海上風電場成本的建模。GARRADHASSAN公司開發的運行維護優化分析工具02M，可以預計海上風電場的可利用率，優化運維策略。國內基于安全管理手段的創新，在海上作業計劃管理和安全管理上，正在取得新的突破。特別是在海上風電氣象安全管理平臺上的研究，克服海洋氣象、潮流、雷電等不利因素，以氣象安全監控管理平臺的數據為支撐，對海上天氣進行實時監控，根據天氣變化，搶抓出海作業的窗口期，實現機組的運行，保證了海上風電全容量并網。7-8月份臺風多發季節，氣象安全管理平臺可以對臺風進行實時監測，準確的預測臺風到達時間和離開時間，在臺風產生影響前，組織人力物力對風電機組和升壓站進行全方位的巡檢，積極落實防臺、防汛的各項措施，確保人員、設備安全和最大限度地減少災害損失，為風電場的安全穩定運行和最大出力提供可靠的保證；項目離岸距離愈遠，海上作業環境愈為復雜，有效作業時間短，對人員安全和技術的要求更加苛刻，根據氣象管理平臺的預測預警，合理安排工期，為項目施工建設提供了氣象安全保證[6]。現我國正著力系統功能提升完善，努力實現海上風電場建設運維的全過程、可視化、智能化的應用。海上風電場氣象安全監控管理系統雖然基于海上風電場，但可以廣泛推廣到偏遠、山地等陸上風場，以及其它海洋工程及航運業務。在國內外首創，基于氣象水文等環境影響的項目安全管理的智能化平臺。參考文獻[1]GMEC.GlobalWindReport:2018.GMEC,2018.[2]DYKESK,HANDM,STEHLYT,etal.EnablingtheSMARTwindpowerplantofthefuturethroughscience-basedinnovation[R].USA:NationalRenewableEnergyLaboratory,2017.[3]HEWITTS,MARGETTSL,REVELLA.Buildingadigitalwindfarm[J].ArchivesofComputationalMethodsinEngineering,2018,25(1):879-899.[4]KUIKVGAM.Long-teamresearchchallengesinwindenergy:aresearchagendabytheEuropeanAcademyofWindEnergy[J].WindEnergy.Sci.,2016,1(1):1-39.[5]SHARMARN,MADAWALAUK.theconceptofasmartwindturbinesystem[J].RenewableEnergy,2012,39(1):403-410.[6]劉艷香,袁春紅,朱玲,等.近12年來影響風電場安全運行的氣象災害因子分布特征.風能,2013（5）:70-74.[7]王帥,自然環境對風力發電機組安全運行的影響分析.中國安全生產科學技術,2009,5（6）214-218.[8]葛珊珊,張韌.全球氣候變化背景下災害性天氣變化及對海上風電的影響.中國工程科學2010,12（11）:71-77.[9]高榕.中國龍卷風特性統計分析及災后調查研究.北京交通大學,2018.[10]張禮達,張彥南.氣象災害對風電場的影響分析.電力科學與工程,2009,25（11）:28-30.[11]陽熹,楊源.智慧型海上風電場一體化監控系統方案設計[J].南方能源建設,2019,6（1）:42-48.[12]林國才.粵北山區風電場工程場地常見地質災害調查研究.城市建設理論研究:電子版,2018(16):2.[13]國家能源局.風電場工程110kV~220kV海上升壓變電站設計規范:NB/T31115—2017[S].北京:中國電力出版社,2017.[14]霍林,譚萍,張婷婷,等.電力氣象災害時空分布特征及其影