2021年10月17日-20日，2021北京國際風能大會暨展覽會（CWP 2021）在北京新國展隆重召開。作為全球風電行業年度大的盛會之一，這場由百余名演講嘉賓和數千名國內外參會代表共同參與的風能盛會，再次登陸北京。

本屆大會以“碳中和——風電發展的新機遇”為主題，歷時四天，包括開幕式、主旨發言、高峰對話、創新劇場以及關于“國際成熟風電市場發展動態及投資機會”“國際新興風電市場發展動態及投資機會”“風電設備智能運維論壇”“碳達峰碳中和加速能源轉型”等不同主題的15個分論壇。能見App全程直播本次大會。

在19日上午召開的風電機組技術創新論壇上，上海電氣風電集團股份有限公司數字化建模仿真技術總監顧爽發表了《智慧雙大腦-邊緣計算與風機先進控制技術》的主題發言。

以下為發言全文：

顧爽：各位領導大家好，我是顧爽，來自于上海電氣，目前負責的是數字化建模和大數據的團隊，同時也在開發載荷相關的控制算法。今天我演講的題目是智能雙大腦-邊緣計算與風機先進智能控制技術。

昨天上海電氣的展臺發布了一系列數字化的產品，覆蓋了從風機端到原端所有的應用場景，在風機端這兩款產品是WT-AGERT和EDGE-AGENT，今天的演講內容主要是包括做這兩個產品背后的邏輯，為什么要做這兩款產品，需求是怎么來的，怎么做這兩個產品，以及現在上海電氣圍繞這兩個產品打造的數字模型在這個范圍之內是怎么應用的。

首先要看為什么做這個產品。其實做載荷控制的人知道，現在風機控制越來越難，主要原因是我們對于載荷控制的需求越來越多了，放眼看幾年以前載荷控制轉速調平，功率調穩，大差不差都可以，但現在我們對于載荷，成本有了更高的要求，必須要降載，除了降載的控制以外，還有壽命的控制，上海電氣也在做延壽控制，在延壽控制基礎之上還有場級協調的控制，后面這兩個需求其實和前面這些控制不在一個維度上，做實時控制都知道，我們需要的是控制器能夠實時的響應，風機的動態能夠實時去控制它，但是壽命和場級協調控制，其實需要數據積累和分析的功能。

如果僅僅把這些功能放到控制器里去做，會發現力不從心，控制里包括PRC做實質性的控制。有沒有更好的架構能夠來滿足現在風機開發控制上面的需求，我們進行了一年多的探索，也正式的推出了雙大腦的架構，采用兩部分來做這件事情，快的系統和慢的系統，快的系統對應著之前的實時控制系統，慢的系統就是智能終端，目標是做邊緣側的分析，所以會把傳統上面的載荷控制、功率控制，轉速控制，以及一系列快速響應安全保護的邏輯，仍然放PRC或者工業控制的控制器中。

我們從中抽出了需要數據積累、需要數據分析，需要邊緣計算這一部分的內容放到了智能終端做，發現這個框架非常清晰，快速的響應有快速的響應，慢速有慢速的響應，我們做了非常重要的技術突破是在于確保了快系統和慢系統之間能夠有一條高速穩定的通訊數據通道，數據終端占用很小CPO負荷的情況下，能夠滿足數據這個功能。所以有了這個架構之后發現，從硬件的層次上面可以做的事情有很多，現在逐步就開始打磨數字孿生技術，在做數據孿生基礎上，還做哪些工作呢？

今天主要講三個部分，一是WT-AGENT控制器，另外是EDGE-AGENT智能終端，還有是基于模型的控制。再講完了這三個基礎之上，我們再會講上海電氣想要做的數據孿生技術的架構和實現的方法。

首先來看智能主控WT-AGENT，花了大概一年多的時間，很多的資源，再重新打磨的控制算法，為什么要這么做？主要是要滿足現在的需求，打鐵還得自身硬。從需求端開始，從客戶的需求、運行的需求、載荷控制的需求、風機的需求一條一條做了非常詳細的梳理，每一條需求落地之后會采用V字型的邏輯，將來PRC采用這個方法。我們也是采用相同開發方法，采用V字型在不同的階段用了模型在環、硬件在環、傳感用的方法，對于每個開發周期當中的所有需求，都進行了充分的驗證，這個驗證給我們帶來好處就是在開發的階段，就可以保證代碼是可靠性非常高的代碼，到現場部署時就會非常方便的連接到現場的實際，然后控制系統可以開始工作了。

在WT-AGENT里面類是必須要強調的，就是現在框架采用了這個方法，有了這個控制器之后，有兩個點非常重要的功能，是數據終端，進行數據采集，然后匯總、存儲功能。這個產品非常小，拿在手上會發現這么小的盒子，能夠處理大量毫秒級的數據，存儲非�？煽�，存儲我們做了大量的壓力測試，在測試情況下，會發現數據終端不會丟任何的數據，所有的在運行的關鍵性數據都會非�？煽康谋４嫦聛�，這際上提供了后面各種各樣的分析。有了數據之上，這個終端另外一個定位就是邊緣計算的平臺，再拿到數據的基礎之上做些分析型的動作，比如說數字孿生技術，塔架和葉片也都針對了相應的算法去計算相關的壽命，數字孿生是非常好的平臺，在上面可以無時無刻體現情況，所以智能終端這兩個定位，我認為是解決數字孿生技術非常兩個重要的基礎。

第三方面我想講一下，數字孿生技術另外一個技術就是基于模型的控制策略，現在很多風電界的朋友也都推出了基于模型的控制，其實大家背后的想法也是比較相近的，傳統控制上面越來越多的局限性，為什么這么說？風能直徑增大，葉片要減重，塔桶要減重，我們漂浮式，海上風機，還有載荷的問題，這些問題從控制學上來講它都是一個分線性的問題，而且分線特性越來越強，對于控制器來說，實際上穩定的預度就會越來越小，導致了非常頭疼的事情，就是如果要去采用傳統方法去調控制器，要做大量的工作去優化，到底是轉速波動的呢？還是要去看塔桶的載荷，這兩個之間怎么去平衡？

我們調參的工作用傳統的框架是越來越難，基于模型的控制速度算法不一樣，他的控制性參數并不是KP、KI、KD的這些值，不是PID之值，基于模型控制參數實際上就是參數目標，我希望轉速上面響應帶寬是多少，葉片載荷控制到什么上面，有了模型的東西之后，這些參數是不會變的，或者說很容易做平衡，剩下的事情是誰在做？是模型本身在做，整個機組設計出來，葉片的長度、重量、彈性變化之后，我們的輪部的重量變化之后，根據設定的控制目標，所有控制器的參數是完全自定義的，這是我們非常重要的優勢。有了這個框架之后，不用再花大量的時間去開發控制器的這種參數，可以把工程師放到更為重要的一個場景去解決問題。

模型控制方法有非常好的效果就是模塊化，因為任何部件之間，可以通過模型的方法把它結合起來，通過氣動可以把葉片和結構結合起來，通過各種模型的表達，可以把傳統鏈和塔桶結合起來，所以在這個方向如何導入新的算法。比如說我們想用新的傳感器，其實并不是說要把所有的傳感器裝到這個風機上，那就是好的控制策略，并不是這樣的，因為通過模型這樣的算法之后，可以做優傳感器的策略。

在很多程度上來講，風機的傳感器很多情況下是有的，比如說如果裝了IPC傳感器，不管是裝在葉片上也好，還是裝在什么地方也好，裝了IPC傳感器，是不是還需要別的傳感器，塔底的傳感器，還需要凈控的傳感器呢？基于模型算法可以回答出這個問題，從模型傳播的角度，把這事情推斷出來，可以根據客戶風場實際的風況，然后來判斷風機需要用什么配置，需要什么傳感器導入，什么樣的技術，所以通過這個模型的方法，會把所有在載荷控制上面的需求和技術完全是在一起的。

另外一個好處就是優控制策略，因為它非常直觀，可以去控制載荷，參數設置，可以去調響應速度，參數就是響應速度量，你會發現很容易在這兩個之間做一個平衡，而且整定這些各種各樣不同的控制目標也可以通過參數做一個直觀折中，而不是說要設PID，調大了多少，調小了多少，可以顯示把控制目標做折中。所以說模型的控制主要就是提供了優傳感器的策略，是我們優控制的策略，可以在我們的開發效率，在機組運行性能，在載荷控制方面都給我們帶來非常多的好處。到這里我們在上海電氣現在做的就是數字孿生技術非�；�本工作，一個是WT-AGENT，基于MBD的開發，另一個是EDGE-AGENT，數據終端存儲的數據提供邊緣計算的能力。MBC的算法，另外一個模型的概念，基于模型去做控制。

在此之上，現在究竟是怎么做數字孿生，可能很多同事也會聽到，在行業里面有各種各樣的數字孿生，在機械設計的時候，有數字孿生的技術，在控制上面有數字孿生的技術，上海電氣在控制方面的數字孿生的想法，首先我覺得可能提出一個概念也可以和大家一起探討，究竟數字孿生和模型到底有什么區別？我們會經常覺得又是模型、又是數字孿生，做控制很多年之前，都是在做模型，現在為什么都來做數字孿生？背后之間有什么聯系？從我們的解讀來看，數字孿生一定是對應了物理的實體，我們上海電氣現在所講的數字孿生，它是對應著風場上面一個具體風機的塔桶和具體的葉片，模型它其實是一種技術手段，是我們獲得相關信息建模數據方法，所以在我們的理解上面他們其實是不同的東西，數字孿生一定是對應了一個本體。

數字孿生的技術從數據輸入這邊開始，有傳感器，有觀測型的數據，像剛才我也講高感知這些概念，有了傳感器輸入之后，首先有我們MBC的方法，獲得了其他的一些數據，在這基礎之上，上面這層是我們MBC的框架，就是基于模型的控制，下面這塊就是關鍵的非常重要的數字孿生，數字孿生現在目標關注的是狀態、載荷、性能、壽命這幾個維度，通過我們打造出來的葉片孿生、塔架、變流器、驅動鏈這些孿生它都是圍繞著四個維度去，也就是說我的孿生放在終端里面向外體現出來的數據，是按照這四個維度來出現的。

這四個維度其實是到我的上面MBC高層運行工況調度上來，通過壽命這些情況來切換具體的運行成本，要么是降功率，都是基于數字孿生的結果進行控制的，我們終端其實也是一個開放的平臺，希望各個有志同道合，想在里邊做一些模型，這些分析技術的一些同事和廠商，我們一起能夠把這個生態環境做起來的。非常謝謝。

（根據演講速記整理，未經演講人審核）