工研院如何培养台湾在地风电产业的核心技术?

作者: 分类: H嘉生活 发布于:2020-07-08 619次浏览 67条评论

工研院如何培养台湾在地风电产业的核心技术?

碳排放导致气候变迁所引发的极端气候及灾损日趋频繁,能源转型已是全球共同面临的课题,再生能源成为关键驱动力。

国际能源署(IEA)报告指出,2018 年再生能源佔全球发电量的 1/4,仅次于煤炭;国际环境倡议 RE 100 募集大型跨国企业承诺 100% 使用再生能源,鼓励购买在地的绿电,现已获得近 200 家企业响应。

台湾有高达 98% 能源仰赖进口,不仅有能源转型的挑战,更有能源安全的压力,再生能源发展条例将 2025 年再生能源发电占比达 20% 的目标明确入法,总目标为 2025 年达 27 GW(2700 万瓩),陆域及离岸风电合计将佔 6.7 GW。

智慧机械预兆诊断平台发挥优势:跨界融合 OT、IT,减少作业现场人力需求

由于风电发迹于欧洲,主力设备商皆以欧美品牌为主,台湾目前仍需仰赖进口, 风力机设备保固过期之后的维修支援合约,则成为台湾切入风电产业的重要突破口。

工研院与微软物联网创新中心合作开发 智慧机械预兆诊断云端平台 ,协助提升风力发电机可用率及维修作业,以技术扎根促进台湾风电产业的发展。

工研院机械与机电系统研究所工业物联网技术组研发经理王俊杰博士表示:「智慧机械预兆诊断云端平台的优势,在于 营运技术(OT)和资讯技术(IT)的跨界融合,大幅简化及减轻作业现场的人力需求 ,在场域环境特殊及天候条件受限的风力机维修作业效益卓着,同时在机械加工、石化产业的试营运也展现了优异成果。」

风力机若故障将造成巨大营收损失,维修却是困难重重

每到夏季用电量高峰时期,备转容量率就成为各方关注焦点,供电不稳可能造成民生与产业的重大损失,随着再生能源占比的提升, 如何确保稳定供电更是备受各界挑战。

此外,风力机故障停摆所造成的营收损失,亦是不容忽视的课题。

以台湾陆域风力机为例,风速约达 12 米/秒时可满载,一部机将可达每小时发电量 2 MW,以趸售电价每度约 2 元计算,1 部机停机一天损失达约 10 万元。

离岸风力机每小时发电量为 4 MW,新型机种更可达 8 MW 以上,若以趸售电价每度约 5.5 元计算,光 1 部机组每天的停机损失更是高达百万元。

但 风力机维修完全取决于天候条件 ,一般在每秒风速超过 15 米以上将不进行锁固转子维修或是打雷闪电的情况下,都无法进行维修作业,离岸风力机还需纳入海况因素,即使故障也不见得可以立即维修。

而且,陆域风力机的大部件维修必须出动吊车,离岸风力机则需出动海上施工船, 每趟出勤的作业费都是百万起跳 ,如何选择合适时机执行维修作业,亦是关键课题。

更棘手的是,用于风力机增速发电的齿轮箱每颗高达数百万至千万元以上,百分之百由国外进口且下订交货期长达六个月,但由于完全损坏的机率不高,再加上台湾气候潮溼,即使有备品若没有妥善保存也可能闲置至故障,反而不符成本效益。

「预兆诊断」能预测故障时点、损坏零件,节省大量现场作业时间

王俊杰博士指出, 风力机维修作业面临多重挑战,预兆诊断则是最佳对策 ,只要能掌握、预测故障时点及损坏零件,提前安排维修作业或是向国外订货,就能将风力机停摆时间缩至最短,不仅降低营收损失,更重要的是确保供电稳定。

机械所提出的解决方案是在风力机齿轮箱加挂感测器,透过齿轮啮合判读异常讯号,并以演算法来计算可能损坏的部件,结合预警机制持续追蹤问题、提醒相关人员,避免突然故障。

此外,以往人员必须到场才能检查哪些零件损坏,现在先以感测数值判断及收敛问题範围,提高问题判读的精确度,就能 相对节省大量的现场作业时间 。

公有云助阵,远端一次完成风力机程式更新

工研院绿能所陈锦城博士说明,一部大型风力机约有 8 千个零件以上,风力机本身有监控系统可将相关组件电压电流等讯号传回监控中心,也可以远端执行停机或启动,但这些内建的自我保护机制和基本资讯的提供并未达到智慧化的水準。

事实上,目前台湾已安装的数百部风力机都尚未智慧化,这也成为维修作业的挑战,只能事后修复而无法防患未然。

过去安装感测器需要 IT 和 OT 人员同时到场, OT 人员安装线路及感测元件,IT 人员负责电脑设定, 现在只需 OT 人员进行现场安装,电脑连网后就会自动下载软体执行及启用。

更重要的是,后续的程式更新只需透过 Azure 平台订阅及发布就能完成。相较于以往的更新方式, 若有 100 支风力机,就需要现场以人工作业更新 100 次 ;现在只需要远端执行更新作业,就能一次完成全部风力机的程式更新。

预兆诊断平台完全运行于 Azure,受最严密保护

王俊杰博士说:「一开始我们只是单纯想把开发的程式行动化,以便从手机操作,但透过微软物联网创新中心的协助开始接触 Azure 公有云服务,不仅免除我们自行维运、从头开发的负担,更能有效降低解决方案的投资成本。」

最有感的资源之一就是资安。

预兆诊断属于先进技术,过去因为担心软体被破解,机械所对合作伙伴的选择多方设限,但现在程式完全运行于 Azure 并以服务形式发布, 使用者无法直接接触原始程式码,即使以其他技巧複製也无法运行,等同受到最严密的保护。

此外,机械所也以直觉化、高可视性的 Power BI 取代原先自行开发的分析介面,不同于专业人士才知道如何判读的曲线或频谱,Power BI 以图形、颜色等方式来呈现各种指标,即使新手也能迅速判读正常或异常。

预兆诊断平台大幅简化风力机现场安装、即时监控作业

根据知名离岸风场统计公司 4C Offshore 的数据显示,在全球前 20 大最适合发展离岸风电的场域里,台湾海峡就佔了 16 处,风速强烈、风向稳定、平均深度低于 60 公尺的西海岸广濶海床,更是得天独厚的优势。

由此可以预见,继陆域风电之后,台湾发展离岸风电的脚步也将加快,对于监控及维修的需求只增不减。

王俊杰博士表示, 智慧机械预兆诊断云端平台简化现场安装、远端更新及即时监控作业,随着风力机数量愈来愈多,应用效益也会随之倍增。

更重要的是,面对风力机设备清一色以国外品牌为主的现况,工研院和微软联手从预兆诊断及维修作业切入,协助本土厂商提升技术能量,强化争取保固合约的竞争力,必然有助于落实风电产业本土化的政策目标。

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