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    借助Azure Digital Twins,斗山重工拥抱能源创新未来
      时间:2022-04-28 09:15 作 者:

  作为韩国领先的风电场制造和建设公司,斗山重工(以下简称“斗山”),在向可再生能源生产的过渡中发挥着领导作用,致力于提高风力涡轮发电机的效率并扩大风能的利用。如今,总部位于韩国昌原的斗山正携手微软、Bentley Systems,将数字孪生技术融入其风电场开发,努力在可再生能源发电领域开辟新的路径。

  多源化运营数据增长,创新技术迫在眉睫

  2020年7月,韩国发布绿色新政计划,其中包括“到2030年把可再生能源发电量占比提高至20%”的目标,着重低碳、绿色增长以刺激经济发展;转向可再生能源也将帮助韩国减少对进口石油天然气的依赖,减少碳排放,实现《巴黎气候协定》约定的目标。

  作为工程、采购、建筑、重工制造、发电和海水淡化服务领域的全球领导者,斗山在可再生能源发电领域积极开拓新路径,也因此在实现绿色新政目标方面被委以重任。目前斗山的风电产能为96兆瓦(MW),在风电场制造和建设领域已是当之无愧的领导者。随着韩国政府计划新增2.5吉瓦(GW)风电场(相当于该国当前发电量的4%),斗山也计划保持其领先地位。

  2010年,斗山部署了第一台自有风力涡轮发电机WinDS3000,其额定发电量为3兆瓦。此后,斗山又开发了两种型号,额定发电量为3.3兆瓦的WinDS3300和额定发电量为5.56兆瓦的WinDS5500。目前,斗山正在开发更大单位的WinDS8000,其额定发电量为8兆瓦。目前,斗山在韩国运营着16个风电场,每年的发电量足够多达35,000户家庭使用。

  斗山重视在设计和制造领域的进展,在数字化控制和运营方面同样进了创新:对于远程运营的风电场来说,监控运行情况、在故障发生之前进行预测性维护、减少维护人员进行实地检查十分重要;对于电网运营商而言,预测因天气条件而变化的风电场发电量,并制定满足国家电力需求的最佳方式,也非常关键。

  然而,挑战在于,做出这些预测所需数据的来源多达数百或数千个,这使得运营商难以管理、整合数据并将其转化为可行性洞察来预测未来行为。

  利用数字孪生创新,连接现实和虚拟能源世界

  斗山意识到,想要整合用于了解风电场运营的更多数据源,创建现有风电场的数字孪生将是最经济、最有效的方式。风电场数字孪生将实时物联网数据、其他风电场和天气数据以及基于物理和机器学习模型相结合,以准确预测风电场中每个涡轮发电机的发电量。

  斗山重工战略与创新总经理Seiyoung Jang表示:“数字孪生的优势巨大,我们通过它来将大量难以使用的数据,整合成可理解的洞察和简单的操作,从而取代以前不连贯的工作流程。”

  为了创建这些数字孪生,斗山寻求与微软及其合作伙伴网络成员Bentley Systems合作。Bentley Systems为斗山提供了行业领先的基础设施建模专业知识,以及用于构建3D工业数字孪生的iTwin平台。

  通过Azure Digital Twins(Azure数字孪生服务)和Azure IoT Hub支持其iTwin服务,Bentley让斗山可以从风力涡轮发电机、物联网传感器和其他来源,快速获取大量复杂的运行数据并建模,轻松地对其进行可视化和理解。通过结合iTwin和Azure数字孪生,用户可以模拟、可视化和优化基础设施规划、部署和持续监测,赋能能源效率、员工安全、资产弹性和灾难响应四个方面。

  斗山使用Azure Digital Twins灵活的建模功能来创建综合数字模型,其中包含来自风力涡轮发电机上的物联网传感器数据、天气数据和预期的电力输出。在此基础上,Bentley iTwin应用可以将这些信息与3D和4D CAD模型与现实模型相结合,创建彻底改变基础设施项目设计、建造和运营方式的完整解决方案。

  谈及与微软的合作,Bentley Systems公司iTwin软件开发副总裁Pavan Emani表示, “我们提供了一个基于Azure Digital Twins数字孪生的开发者平台。用户在我们的Digital Twin Viewer(数字孪生查看器)中可视化物联网数据,并使用微软Teams中的Azure Time Series Insights和Power BI仪表板生成洞察。”

  形成可行数据洞察,拥抱能源创新未来

  在与Bentley和微软此前合作的基础之上,斗山将iTwin中的3D模型与Azure Digital Twins和IoT Hub相结合,打造出了Performance Watchdog和Power Prediction两套解决方案,用于模拟斗山风电场所在的韩国海岸线的天气状况。

  Performance Watchdog能够提供实时发电数据,并将其与两个数据模型进行比较——一个是基于物理的风力涡轮发电机和当前天气条件的模型,另一个则基于可用传感器数据的机器学习算法。将风电场的实际发电量与预测发电量进行比较,可以帮助风电场运营商调整控制,以优化生产和安排所需的维护工作。借助Power Prediction解决方案,斗山根据天气预报数据预测未来的发电量,并改进运营规划。

  Jang表示,借助Azure Digital Twins、Azure IoT Hub和Bentley iTwin 数字可视化,斗山利用现成的构建模块,快速创建了风电场模型,最大限度地提高能源产量、降低现有设施的维护成本,并改进下一代风力涡轮发电机的设计,从而实现技术创新,创造新的商机。“通过数据分析来优化涡轮发电机的运行,并收集反馈信息,用于开发和测试风力涡轮发电机开发中的技术进步,这将有利于保持斗山的竞争优势并提高能源效率。”

  凭借Performance Watchdog和Power Prediction解决方案,斗山相信,iTwin、Azure Digital Twins和Azure IoT Hub的组合将有助于其实现改善风电场能源生产的监测和可靠性的目标。借助数字孪生解决方案,斗山可以获得更深度的风电场生产洞察,更准确地预测能源绩效。准确的发电量预估,让斗山能够向韩国电网运营商承诺输出更多电力,从而提高风电场的收入,同时避免因未能履行这些承诺而被罚款。
 
  Bentley观察到,数字孪生技术将其他设施的运营和维护成本降低了15%。斗山可能获得的一些潜在收益,包括减少维护工作、减少被迫停机、提高可用性并减少检查次数。

  Jang指出,数字孪生模型为能源业务带来了新的机遇,除了在风电业务使用数字孪生技术,斗山还计划将其扩展到整个可再生能源产品领域,履行对环境可持续性的承诺,并为每个人创造更光明的能源未来。

(数字化企业网)





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