1.1建設地點：寧夏省吳忠市同心縣（區）。

1.2計劃工期：2024年10月01日至2025年12月31日，457日歷天。

1.3項目概況：本項目針對目前風電行業機（風電機組）、群（場站）、域（區域集控）智能化水平無法滿足行業發展需求的問題，結合先進傳感、自動化技術及數字技術和新能源發展相融合，在機側采用類腦控制技術、先進傳感技術、“機器五感”技術，在群側采用基于空天地一體技術、三維逆向建模技術、數字孿生技術，在域側采用AI技術、智能化可視技術，構建自主可控“機-群-域”體系架構的智能風電管控平臺，實現風電機組自主感知、自主學習、自主決策；實現風電場自動巡檢、遠程巡視、自判缺陷；實現區域智能AI巡盤、智能告警、智能監控。構建數字化智能風電場，最終實現由機-群-域不同層級的智慧控制，形成新型智能運維管理創新模式。

1）類腦控制技術：開展研究HEC001主控系統的國產類腦控制器升級及示范運用。采用類腦芯片的控制器，控制器硬件采用國產自主指令集芯片架構，控制器操作系統采用安全可信操作系統，采用一種模仿人腦處理信息和做出決策的控制技術，用于提高風力發電機組的運行效率和穩定性。這種技術受到人腦結構和功能的啟發，采用類似神經網絡的結構來處理復雜的輸入數據，并能夠自我學習和適應不同的環境條件。

2）先進傳感技術：先進傳感技術是實現高效、智能運行不可或缺的組成部分。隨著科技的進步，傳感器技術已經從簡單的物理測量發展到能夠提供更加復雜且精確數據的智能系統。在風力發電領域，這些技術確保了設備的最佳性能和壽命，同時降低了維護成本。集成激光測風雷達：這種高精度傳感器能夠在遠距離測量風速和風向，對于預測和適應復雜風場變化至關重要。應變傳感器：安裝在葉片或其它關鍵結構上，用于監測由于風力作用引起的微小變形，從而評估結構的健康狀況。振動分析儀：通過分析機組振動數據，可以識別出可能的機械故障，如軸承損壞或齒輪箱問題。聲發射傳感器：用于探測微小裂紋或斷裂過程中產生的高頻應力波，有助于早期發現結構性問題。溫度傳感器：監測關鍵部件的溫度，防止過熱可能導致的性能降低或損害。光纖傳感器：利用光的性質來測量各種參數，如溫度、壓力、振動等，具有高靈敏度和抗電磁干擾的特點。研究多態傳感器融合，進行全方位的數據分析。

3）“機器五感”技術：研究具備聽、視、嗅、振、觸五感的風電機組智能機器人。承擔風電機艙巡檢和現場處置的主要功能，能夠對風力發電機組內設備進行聲音、圖像、氣味、振動、載荷等檢測，并實時顯示影像中各指標的狀態，能按照要求對超溫進行自動分析判斷，并發出預警；

4）空天地一體技術：基于空天地一體智能運維系統，根據風電場站的特殊性，采用衛星信息直聯交互的形式，基于融合多種技術的空天地一體智能運維系統，采用空、天和5G基站的配合，對巡檢設備進行調度優化和規則庫模型優化。無人機通過北斗衛星進行實時定位及無人機之間的網絡通信，其中高軌衛星提供實時定位服務，低軌通信衛星提供全域覆蓋的通信支持；

5）數字孿生技術：風電場數字孿生技術運用風電場數字孿生融合技術，基于物理方法和數據驅動方法，構建包含理論模型特點和數據模型優勢的模型，可滿足風電個性化智能預測、快速實施分析和技術復制推廣。利用現有成熟技術，建立高保真和快速計算的風電機組數字孿生模型。

1.4采購范圍：

1.5服務范圍：

1）風電主控系統改造

寧夏同心風電場一期25臺明陽機組主控系統改造：拆除塔底機艙原有

HEC001主控系統，替換為基于國產類腦芯片和CPU的智能PLC，安裝國產網關、國產IO模塊。接入現同心運維中心運行的群控服務系統。舊件存放于招標方指定地點。

2）多源異構傳感器及智能機器人

完成10臺集成多源異構傳感器的風電機組應用，實現機組自主學習、自主決策，并接入到當前主控系統，并能保證可以接入群控系統。

研究10臺機組國產可控智能設備和具備“機器五感”功能機器人，減少人員此類作業次數，逐步提高風電場自動化水平，并接入到當前主控系統，并能保證可以接入群控系統。

完成2臺機組柔性偏航系統改造，實現偏航系統的軟啟動、軟停止，使風機運行平穩，減少振動和機械沖擊對風機帶來的損害，并接入到當前主控系統，并能保證可以接入群控系統。

3）空天地一體的新運維技術研究。

無人機巡檢設備1套。采用無人機巡檢，無人機配備高清攝像頭和其他傳感器，用于檢查風力發電機組的外部設備損傷、腐蝕情況以及其它潛在的結構問題。

建設空天地一體的智慧運維平臺：建立集數據分析、智能預警和維護決策于一體的智慧運維平臺，可以整合多種數據源（包括來自無人機、衛星和地面傳感器的數據），并通過人工智能算法進行分析，以優化維護計劃和提高響應速度。

5）虛擬數字風電場的建設

基于地理信息平臺構建場站內部建筑及設備3D模型，通過于數據平臺對接獲取設備運行數據，并基于運行數據在數字孿生平臺中呈現數據狀態。依托三維環境實時展示運行數據，平臺基于數字孿生和萬物互聯的理念，成熟、先進、實用的原則，融合物聯網設備、監測數據、業務信息一體的場景綜合的三維可視化運營平臺。整個風電場數字孿生平臺的三維場景展示是以松耦合的方式支持現有應用系統實現數字孿生場景升級，同時搭建智能虛擬管家。

6）選擇16臺樣機安裝激光雷達。在服務器中，以激光雷達安裝機位輸出的風電機組運行參數作為輸入，利用Python進行神經網絡映射模型訓練或者動態校正，實現深度學習模型差異化訓練，建立精確的虛擬激光雷達模型。神經網絡訓練或者動態校正后得到風速，與來自同一機位的激光雷達測量前置風速信號進行相關性等方面比較、評估。兩者偏差控制在一定范圍內即可認定映射模型可靠。服務器將訓練映射模型發送給區塊局部范圍內其它未安裝激光雷達機位的PLC，PLC同樣以風電機組運行參數作為輸入，由映射訓練模型計算得到用于額定風速以下葉尖速比閉環控制，或者額定風速以上變槳前饋控制的虛擬激光雷達風速。

7）群控系統建設。通過多源傳感器融合，實現機組的全面狀態感知和狀態監測，并基于融合的數據，實現機組的故障診斷和預測。當機組發生故障或者有故障征兆時，通過監控系統即使發現機組異常情況。多態數據系統布置先進傳感器，對機組的雷電電流，機組部件的絕緣、電流電壓，機組各類視頻、聲音、振動進行采集和處理并提供給群控平臺系統進行分析。為風電場提供運行預警。

8）搭建集控區域中心智慧可視化運行輔助系統。利用大數據分析、人工智能等方法對歷史運行數據、試驗調整等數據進行機器學習，將受控電廠運行知識和經驗進行數字化、模型化，為受控設備建立模型，通過模型實現多種工況下運行參數的智能預警，降低設備發生故障的概率和風險。利用國產化自主可控邊緣智能裝置、服務器、時序數據庫及采集程序，保證數據采集、傳輸、計算、存儲與應用的全過程安全。利用拖拉拽操作、配置化調參優化迭代應用效果，最終實現機器代替人工重復勞動，達到一人監控多場的目標。

2.采用單一來源采購方式的原因及相關說明

2022年的《基于自主可控體系架構風電智能技術研究與示范》項目是大唐可再生能源試驗研究院有限公司完成并結題，項目完成了機側電控系統及部分群控功能的研究，示范運用效果顯著。本課題是在《基于自主可控體系架構風電智能技術研究與示范》項目基礎上的擴展和延伸，主要深入研究群側技術和補充機側相關技術，打通域側關鍵技術，項目機側類腦控制系統硬件及軟件試制、定制化智能機器人開發試制和柔性偏航開發需與《基于自主可控體系架構風電智能技術研究與示范》研究的主控系統和SCADA系統融合，多態傳感器、激光雷達、無人機集群及衛星系統、群控拓展模塊、數據采集系統軟件及算法和智慧可視化運行輔助系統需與《基于自主可控體系架構風電智能技術研究與示范》研究的群控系統融合，以上技術融合只能由大唐可再生能源試驗研究院有限公司完成，根據《中國大唐集團有限公司采購管理規定》第二十四條規定“采用特定專利、專有技術或者其他特殊原因，只能從唯一的供應商處購買的采購：或原采購的后續維修、零配件供應、更換擴充，必須向原供應商購買的的采購；或必須保證與原項目一致性或服務配套要求需要繼續從原供應商處添購的采購；或緊急采購”，本項目具體情況符合上述規定，故采用單一來源采購方式。

3.擬定的唯一供應商名稱、地址

4.公示的期限

5個工作日，自2024年09月03日至2024年09月10日。

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聯系人：陳經理
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