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张岩:很荣幸今天来参加光伏运维的研讨会,我分享一下华为目前在用FusionSolar解决方案为光伏行业带来的一些不一样的点,供大家来进行共同的探讨。
首先,大概了解一下整个公司业务进展的情况。过去5年,公司整个经营指标每年大概是15%的增长,在2017年末应该达到了930亿美金的指标,今年公司还是有足够的信心突破1千亿的指标,包括三大块,一个是移动运营商,不仅是中国的,全球的运营商,还有消费者BG,就是手机、Pad、笔记本等等。还有一块企业,我们光伏逆变器也是划在企业这个模块。还有一个叫华为云的业务部,构成这样几个大模块。
快速的增长其实还是源自于我们对于客户源诉求的满足,是持续的投入,在最近几年整体授权的专利大概达到了62000多,国内的在申请大概57000,海外的大概39000左右,每年的研发投入也是不断的达到了百亿级的指标,这些指标所有的投入最终在面向未来,最主要还是四大块,一个是芯片,包括麒麟芯片,除了麒麟芯片之外其实运营商用到的很多底层设备的芯片我们都是有在做的。我们有实验室,在这个实验室内研究AI的技术,包括云,还有我们邀请土耳其的教授来授奖,因为他是5G基础研究的提供者,我们感谢他的引入,把我们代入了5G的道路。
所有的技术最终是因为华为想去将一个数字化的世界带入到每一个人、每一个家庭、每一个组织,让整个社会围绕在数字化的技术之下。与此同时我们在光伏行业,将这样的数字技术引入到光伏行业当中,我们致力于将整个电站的度电成本LCOE大幅度下降,就是在25年有效的发电量情况之下,我们去减少运维支出,刚才讲到我们去挖掘运维过程当中这样一个电量,去挽回更多的电量,从这种传统的单体电站的孤岛运维模式去转化成智能化的运维模式上。
针对这种模式华为要推数字化的电站,讲数字化电站,其实更愿意把整个电站掰开来看,把它当成很简单化的系统,我们一般称之为端、管、云,端就是底层发电设备,不仅仅做到华为只做逆变器,我们更多的想用华为逆变器做更多数据的采集,同时我们可以对底层的包括双面组件进行一个最优化发电的调节,联合的跟踪支架,在某一个角度下、某一个天气下、某一个反射角度之下达到最佳的发电,有了这样一些底层发电的控制之后,再通过这样一个现有的通讯技术,因为这个通讯技术也是不属于全球各地,不仅仅是在运营商,包括国内的很多,有上海电力、北京公安、奥运会等等都会有无线技术的引入,将整个传输的管道也是实现数字化的管道,并最终将所有的技术汇总到数字化管理平台上去实现,刚才各位同仁也讲到的一种全数字化的管理、智能化的运维,怎么来做的,分别来看一下,端、管、云,端,逆变器内部也有我们自有的芯片,也是跟2012实验室合作的,这个逆变器当中让它智能化的完成底层的采集,同时可以对我们智能跟踪支架提供数据的采集和通道的传输,并且我们现在在做的SDS技术也是要跟箱变,将我们箱变的采集也从原来的一些基础信息采集上更高级的去抬一个台阶,完成底层整个发电端设备的采集,不仅仅我们原来看到的逆变器,我们可能想看到支架、看到组件、看到箱变的每一个点,都是可感知、可连接的。去电站现场看,其实电站现场两大事情,一个就是抄报表、一个就是巡检,我们还是想将日常的巡检工作去除掉,日常我们认为设备还是平稳的运行,有故障率高的节点,如融资等等,我们把这些设备的高故障率的设备将之剔除。同时,原来我们都是人去现场检查,后面还是刚才讲的,我们还是要让机器去服务于人,相当于用机器的算法去发现这样隐藏的问题。
刚才也讲到了,这个指的就是还要跟智能跟踪支架去融合,刚才也讲,整个电站里面的设备会有很多,传统我们为了跟踪支架还要专门搭一套通讯系统和用电系统,用我们本身的逆变器给我们的跟踪支架进行电力的传输,并且电力传输完成之后跟踪支架跟我们的逆变器进行信息的透传,通过PLC载荷技术通过刚才搭建的4G通道,完成4G的传输,这样巡检过程中就减少很多无畏的工作,从而实现零TAH(音)的理念。
下面再讲讲传输的管道,也是通过这样的铺设光线,在光线的走线过程中加一个槽,里面会用RS485实现传输,我们现在传输过程中本身就可以用传统的交流线,因为PRC因此负责传输了,用这个替代485就可以了,包括政府、警察、政府、政务甚至整个国家的,像我们做的肯尼亚、马来西亚政府都用这样的技术传播很多底层重要的信息,只是我们传播的时候要加很多密,这是我们内部本身无线技术加密的技术了。完成这些传输之后,管道变成数字化的管道,实时监测每个节点实现通讯的强度。这个无线信号搭载好之后,就给整个光伏厂站内很多的设备就预留了这样一个通讯的接口,相当于比如说以后有智能机器人的接入或者智能模块的接入,他们就可以借助,只用提供他一个小的芯片,就可以将数据传输到集控中心,而没有必要去为新的设备引入搭载一个专用的通道。
像我们现在,当前用这个光伏无线最主要结合智能光伏终端,去完成日常的一些开票的工作和日常巡检的工作,包括在风机现场也是用这样一个技术的,因为风机大家知道,内陆的还好,如果是沿海的话,专门搭建一个无线专网的技术,就可以跟风机的塔顶,远端跟风机塔顶的人进行远程的沟通,去帮助他进行现场问题的解决,这些我们都是现在有用的,包括配网这边用的也是非常多的技术。
管道还有一个点就是,我们现在搭建的技术不仅仅是满足当下需求的,我们还是要面向未来的,因为大家也知道,2019年我们整个国内5G的商用大概2019年下半年,当然从商用到整个行业性的专用一般会有2—3年的延迟,但是当这个技术引入的时候,后期再想去做改造的时候,我们现在本身发现的这个无线基站是可以支持后期的延续和这样一个技术的升级的,我们后面有了5G的技术引入的时候,有了现在的无线对后期各种新的技术的引用都是会更加的便捷的,因为最主要还是建好了这样一个通道,整个光伏厂站内的信号就是靠专网信号传输,以后再有新的设备运维无人机、清洗机器人、暗访机器人接入的时候,我们可能只是给这些人加入一个对应的模块,将所有的信息回传到云中心。
数字化管理平台,最开始都是一层一层简单的电力的采集,现在采集的数据也会越来越多,这么多数据之后是不是一定要大数据,不一定大数据,刚才领导讲要满足思维的需求,我后来又加了一个V,精准确认,就是5V的技术,我们称之为大数据,从而满足所有数据汇入进来之后可以帮助电量提升、帮助故障预警、帮助资产选型、帮助运维团队的评估、后评估等等,实现这样智能化的管控。
在智能化管控下,其实目前最主要说的是运维,运维其实在这个平台之下还是有自己的整体运维思路。
最主要的两个点还是运维的高效,第二个是帮助电量的提升,在这两点之下会有不同维度的分解,实现这两个点我们要做到的是哪些内容,把工作量节省、减少故障率,从而对应分解的这些维度的方案,我们下面具体去落地每一种具体的算法,从而帮助我们智能化的运维落到实处。
下面分别来讲几个稍微特色一点的,比如说到这种全量监测,因为要说数字化,我们一定是坐在家里面就能将整个厂站里面所有的数字基本上都能坐在家里面看得到的,我们刚才讲底层的采集,端、管,两个通道所有数据我们都已经数字化了,所以说我们坐在家里面,从最上层的数据,到每个站点、到每个厂区的物理布置,从上到下都可以完成实时监视的,这样没有必要上站巡检。因为我们原来看到的厂站,他们看到的就是初级电压的数据,电流、电压的变动,变高变低并不能明确是不是发生问题了,还得上站巡检,而我们的设备一定是,通过刚才讲的底层数据采集之后,能智能化的提醒你哪些点是真正有问题的,做到智能化的监视,这是一些电器设备级的包括跟踪支架,因为跟踪支架现在用的也越来越多,不同的大风模式、大雨模式、大雪模式,要将跟踪支架现成的技术也引入到系统上来,帮助整个系统,不仅仅是逆变器,肯定是整个光伏电站的效率去整体的提升。
还有一个,这个刚才可能是做到监视了,正常的话日常可能更多的是要管很多运维的事情。运维的事情,如果模块还很分散的话,管理起来会非常不方便,所以,有这样一个智能监屏的模块,将设备的报警,一些智能分析的报警,这些告警是考虑不同的参数、不同的场景,最终采用的数据会有很大差异的,这个时候要做一些数据的清洗,清洗完成之后最终将智能化分析的告警也在屏幕上进行呈现。现场的运维人员通常怎么用这个?就是通过这样的智能化报警会自动的再去处罚看一下对应的功率信息,看完功率信息确认是有问题的之后这时候就可以用移动菜单,把这个屏幕上就把工单派到手持终端上,完成整个现场的运维。
这个平台下还要去支持这样一个,不仅仅是刚刚说的实时数据的分析,我们毕竟还是做逆变器的,做逆变器还是能用逆变器去做一些AI的技术,我为什么敢说我这个是AI,毕竟我们逆变器接的场景会有很多种,包括地面,包括渔光、风光、分布式,每个场景之下最终采上来的数据会有一些差异性,但是逆变器能识别,到底是哪个场景,从而匹配不同的算法。我们刚作这样一个应用,大概是在一个百兆瓦左右的电站,它大概数据量是15000多串,最后算了算20分钟采集的数量大概就是200万的点,我不仅仅采集完而且做了分析,内部用了这样的神经网络算法,我去找寻,因为看到了可能只是一些电流电压的数据,但是最终可以找寻出来其中的规律,并且最终给出诊断的报告和运维的报告,运维的报告就相当于一个药方,实现不仅仅是算法的诊断,而且是整个运维的一体化的流程,做到智能化的诊断。
现在我们讲这个诊断与传统方式还是有一些优势,传统可能还是一些抽检模式,上站去抽检,现在基本上都是一键,而且时间很快,现在百兆瓦是20分钟,最近我们算法还在提升,算法可能提升10分钟左右,整个算法是不断改进的,因为我们有不断的人力投入去做AI技术的研究。
做完这些相当于监视智能化管控之后还是要去实现这样一个远程化、数字化的运维,建设云中心,刚才有个领导也讲到了,原来每个厂站里面模式可能有站长、副站长或者专工、值长、值班员,这样的方式运维,我们把单点的人全都集中在集团中心,相当于改变整个的运维架构了,原来每个站都有,百兆瓦下来,有的站人少点、有的站人多点,有的单人管理规模最多管到10兆瓦,就是100兆瓦10人左右,可能做得到,这个都吃力了,这种集团区域运维模式,集中到中心之后,只是相当于有问题之后,因为我都可以做到远程的监视、智能化的分析,有问题我只要开着车去现场去处理,他们就是移动的巡检团队,完成这样的巡检,日常情况下就可以回到我的中心,这样的一种架构之下,担任的管理规模就大大提升,这样的话提升之后原来可能需要50个人,现在就25个人左右,这样的话去为后期的,刚才讲LCOE人力的减少其中一个运维人力的减少去提供这样的支撑。
后面是讲几个案例。目前整个系统在全国的部署规模是超过30个GW的,包括国家电投,也包括协鑫、金科这样的公司,都是有这样的应用的,他们之所以愿意使用我们的系统,还是因为我们的系统跟客户一起去实现了这种传统的离线的运维模式变成了在线的运维模式,原来还是靠人+机器的方式去运算,靠上站巡检的模式去完成整个运维,而我们现在整个变成了机器的分析、机器的定位、少人的巡检、少人管理的模式。
后面简单举几个例子,这种模式之下到底带来哪些好处,这个是一个比较典型的例子,关于发电量抬升的例子,上完系统之后,我们的系统是智能化的,不需要上站去,电站刚刚建好之后消缺阶段问题还是很多的,我们的系统一天内,用系统一刷,刷出来283个问题,在接下来20余天以后,把283个问题全部解决掉之后,消缺问题之前这些客户排名是在倒数的,消缺完成20天之后,整个发电量就排到了整个所有电站的头三名,系统不需要人上站去消缺的,一定是靠系统完成实时发现的。这些发现的问题会有哪些?是不是用人就不能解决呢?有些问题真不是靠人就能解决,举两个比较典型的例子,一个例子是,正常原来的系统只是知道其中有两个电流电压可能会高一点、可能会低一点,但是他并不知道这两个电流电压是不是有问题,我看别的串跟15串、16串都差部落,有高有低,但是我们系统会智能告诉他这两个串是有问题的,告诉他这两个串对应的实时功率还是有差异的。我们上站最后实际查看完成之后,这个问题我不是IV的情况下,我用离散率,我能判断出来这是有问题的,我告诉客户了,但是如果普通的监控系统只能看到电流电压,也不知道什么问题,我们告诉他有这个问题,他上站一查发现什么问题?其中有两个串多接了两块组件,有另外两个串少接了两块组件,这种问题靠日常的巡检也不可能发现的,必须靠数字的分析才能发现这些隐藏的故障,因为你不发现这就是一个失配的情况。
还有一种情况,这个例子更极端,他没上系统之前就是正常的运行,上了系统之后发现有一个串有问题报警,到现场去看发现根本没有电流,发现这个接头都没接好,接上之后正常发现了,查了之后发现一年都没有发电了,日常巡检看了吗?也看了,这个问题他也看不出来,有时候带着钳子卡一下就发现了,这个如果系统没有发现这个损失是不可想象得。
这是一些智能化的,像下面此外还有一些其他的例子,包括这个是在一个内蒙的电站,它原来用的系统我就不说了,它的系统里面有很多故障可能存在着很久了,上了我们系统之后发现,从有数据开始都已经至少有两个月的故障存在了,他们都没有消缺完,用我系统之后很快发现、很快解决了,很快帮助电站正常的发电,电量也有发生。
下面是青海一个电站的,他们用了我们的系统之后整个消缺时间,原来可能好几天的时间现在变成几个小时内就完成了,因为确实像虚假或者融资坏的问题都得上站去看,而我们系统是实时感知的,所有的底层数据都可以实时感知,并且通过系统的分析报出来的。有了智能化的监视之后达到运维的解散,这里边讲了两个典型的例子,一个20兆瓦的电站原来可能需要5个人左右的规模,达到120兆的时候大概可能需要12个人的规模,但是用了整个的管理系统之后它的整个单人的运维规模明显的抬升,从而帮助他,单人抬升最终相当于减的人,减了人之后里运维的成本就会大幅下降,从而去抬高LCOE。
我今天的分享就到这儿。谢谢大家!
(发言为一起光伏APP根据速记整理,未经本人审核)
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