近日，一张拍自会议屏幕的PPT截图在微信朋友圈中悄悄流转，图上显示10家厂商的15种海上风机不同机型的利用小时数，其中远景4MW海上智能风机利用小时数超过某知名国际厂商4MW海上风机利用小时数，在同类机型中已达到世界先进水平。
这款远景4MW海上智能风机的名字叫EN-136/4.0，批量运行在龙源如东环港海上风电场。值得一提的是，这批机组的整场平均可利用率为99.2%，平均故障间隔时间达4762小时，等效满发小时高出对标机型8.8个百分点，其性能表现可谓出类拔萃。
更利好的是，EN-136/4.0已全新升级为EN-136/4.2，在保持叶轮直径不变的前提下，提升了机组容量，且通过载荷优化降低了塔筒和基础成本，具有更高的性价比。EN-136/4.2新技术涵盖了启停机策略、桨距角控制策略、额定风速前功率曲线拐点位置的控制策略、偏航控制策略，以及小风捕获效率优化、阵风识别和规避、最大功率跟踪段的扭矩测量等技术，系统性的提升发电量。
那么，远景海上智能风机为何如此出众呢?看看海上风机面临的挑战，就不难找到问题的答案。
海上有良好的风能资源，且没有陆上运输对部件尺寸的限制，这是大容量风机应用于海上的先天条件，大风轮可带来更多的发电量。但问题是，大风轮风机传动链转动惯量的显着增大，也加大了传动链的共振风险。还有一个非常关键但又比较隐蔽的环节，就是风机的控制算法，它的指令构成了风机的行为，这关系到风机在各种工况下运行所产生的载荷，无论是疲劳载荷还是极限载荷，都是控制算法与变桨、转矩、偏航等执行机构的协同工作的结果，风机发电性能以及安全性都与此直接相关。
显然，海上风机大风轮也给风机运维带来挑战，可以说这是一个连环式的挑战。海上运维成本高，除了远高于陆上的交通成本，还受制于风速、潮位、浪高、能见度等诸多因素，即使可以登机运维，但也仅有有限的工作时间。所以，海上风机必须要有足够的高可靠性才能保持较高可利用率，有效降低运维成本。
值得注意的是，尾流的影响与精确评估也是海上风电场面临的挑战。海面平坦，表面摩擦阻力小，尾流强度大、影响范围广，实际数据表明在6D的距离上机组发电功率损失可能达到50%，20D以外仍能对机组功率产生数个百分点的影响。此外，由于海上风电场排布不受地形限制，可以进行规制排布，所以即使在风场设计时考虑了主风向因素，处于风电场内部的机位仍不可避免地会有较大比例的发电量损失。还须注意的是，尾流区域不断加大的湍流强度，势必会增加风机部件的疲劳载荷，这会对机组使用寿命产生负面影响。
远景海上智能风机正是为解决海上风电挑战而生，可靠性设计、智能传感和监控、风场协同控制是其最为显着的三大特征。
一是可靠性设计。远景海上智能风机以可靠性设计(Design For Reliability)为导向，在整机层面把可靠性指标层层分解到子系统，每个子系统必须严格满足分配的失效率要求;在实现层面，对薄弱环节使用双冗余、三冗余设计，失效时可以无缝切换;在风机控制方面，借鉴航空工业的理念，结合各子系统的失效模式，一一设计了对应的容错控制方案;在满足风机安全、载荷要求条件下，即使发生局部失效，仍然可以通过主动改变整机的运行包络，保持风机的持续运行。
简单说，可靠性设计、故障诊断预警和容错控制共同完成了远景海上智能风机高可靠性的保障。远景海上智能风机内置的智能故障诊断和预测功能，与各个真实物理系统相对应，有一个完整的数字故障模型与风机同步运行，实时交换运行数据。一方面，当某个子系统出现运行偏离时，故障模型能够及时捕捉到差异，发出有针对性的预警，也就是说，在出现失效趋势但还没有成为既定失效事实前发现问题;另一方面，基于物理系统的内部建立机理或者统计模型，能够更精确的定位故障。
远景海上智能风机-智能故障预警和诊断
二是智能传感和监控。远景海上智能风机的叶片传感系统对叶根载荷实时监控，及时捕捉因为湍流、风剪切、垂直风向分布、局部尾流和偏航对风机带来的载荷偏差。同时，通过高频信号分析捕捉叶片典型模态的特征频率，以此预警叶片的各种共振，再与控制算法配合，以便及时主动干预风机运行状态，避免发电量损失和部件破坏性后果，从而有效解决大风轮带来的相关问题。
以传动链的动态监控为例，远景EN-136/4.2传动链配备了风轮不平衡自动监测及矫正系统，可以实时跟踪消除不平衡的影响，能够有效的保护叶片、齿轮箱安全。
远景海上智能风机-传动链监控
此外，远景海上智能风机在开发过程中非常重视载荷优化，通过控制与部件的数十轮迭代，达成发电量、载荷和成本的最优平衡点，在常规发电控制和启停机策略方面，都比常规方式有较大的优化提升。对于海上个性化的基础，能够自动识别机位的基础频率，对运作边界做出修正。同时，也可以长期根据基础频率的漂移，预警塔筒基础系统的安全隐患。
远景海上智能风机-整机概念设计优化迭代
三是风场协同控制。远景海上智能风机的智能化为风场协同控制奠定了基础，如果以全场发电性能最大化为控制目标，那么通过改变单机的推力系数或者偏航夹角，主动改变尾流对下风向风机的影响，就可以确保目标的实现。
须要提醒的是，尾流改善的量化效果与原风场的排布密切相关。
下图是一个实例：在常见风场条件下，远景工程师通过远景海上智能风机实现风场协同控制以后，尾流区域的风场发电量提升了5%。
海上风场协同控制与传统控制的差异
