相比于陆上风电，海上风电具备风能储量大、利用率高、单机发电容量大、发电量稳定、噪音污染小、不占用土地资源、靠近电力需求、易于消纳等诸多优点^[1-2]。海上风电作为新能源发电的重要组成部分，是践行国家新能源结构改革，实现碳中和、碳达峰的重要手段，2018~2022年中国海上风电累计装机容量如图1所示^[3-4]。

图  1  2018～2022年中国海上风电累计装机容量

Figure 1.  Accumulated installed capacity of offshore wind power in China from 2018 to 2022

当前海上风电项目开发呈现装备大型化、开发远海化、运维智能化、海洋资源利用综合化等趋势^[5-6]。海上风电运维工作存在作业时间窗口短、施工难度大、工况条件差、安全要求高等问题，因此海上风电场的建设、维护和生态环境监测等方面对信息化、智能化管理的需求也日渐提高^[7-8]。目前，存在海上风电机组的通信时效性差、海洋传感器缺乏可靠的传输网络与平台支撑、海洋观测的大数据与实际需求之间脱节的问题，5G通信技术低时延、高可靠、海量连接的特点使得在海上风电场建设5G专网进行数据上传和访问内网资源以满足智能管理和生态监测的信息化需求成为了可能^[9-10]。在支持风电场智能运维管理的同时兼顾生态环境监测需求，在海上风电场的建设、维护与运行期间对现场进行实时视频监测，通过部署水上与水下的生态环境监测系统实现对鸟类、水下鱼群、藻类以及生态环境的立体实时监测。海上风电的数字化运维对5G应用的需求迫切^[11-13]，主要体现在以下4个方面：

1）风电机组的远程监控和控制：5G技术能够提供更快的数据传输速度和更低的延迟，这对于远程监控和实时控制风电场设备至关重要。运用5G技术，运维人员可以通过远程连接实时监测风电场的运行状况，及时调整参数，提高运维效率。

2）海上风电场大数据分析：风电场产生大量的运行数据，包括风速、温度、转速等参数，此外，还需要对海洋环境数据进行实时监测。5G的高带宽和低延迟能力有助于将这些海量数据传输到云端，进行实时分析和处理。通过大数据分析，运维团队可以更好地预测设备的运行状态，提前发现潜在问题，从而降低维护成本、提高可靠性。

3）智能维护和诊断：结合5G和人工智能技术，可以实现对风电设备的智能维护和诊断。例如，通过传感器采集的数据，结合5G传输至云端，使用人工智能识别算法进行设备健康状况的实时评估，提前预警可能出现的故障，为运维人员提供更精准的维护指导。

4）实时通信和协同作业：海上风电场通常分布在广阔的海域，维护人员需要实时协同作业。5G网络提供高速、可靠的通信，使得维护人员能够实时共享信息、图像和视频，促进远程支持和决策，提高协同作业的效率。

综上所述，海上风电场运维对5G的需求主要体现在实时性、大数据处理、智能化维护和安全性等方面，5G技术的应用能够提升风电场运维的效率和可靠性。

本文针对海上风电综合运维与生态监测，提出了以下总体解决方案，涵盖了终端、网络、平台、应用4个层次：

1）终端：通过风机内部传感器、监控摄像头、水下观测舱、海上浮标、无人船等，采集了多维异构数据，通过5G网络实时回传，为实时风电场运行监视、海域生态环境观测提供实时数据。

2）网络：利用海上风电5G宏基站、结合风机室分与水下光网立体覆盖风电场，接入智能传输网（Smart Transport Network，STN）；部署专属边缘用户平面功能（User Plane Function，UPF），实现内网数据安全本地卸载，采用上行分流技术（UpLink Classifier，ULCL），外网访问分流到公网UPF，连接到互联网。

3）平台：平台层部署了海上风电大数据中心，实现风电场运行监视、海洋生态观测、气象预报等，提供风电场全生命周期的综合服务能力，为海上风电行业数字化转型提供技术支撑。

4）应用：在5G网络和大数据平台的基础上，实现了海洋无人船智能控制、智能生态监测与评估、智能生物识别、集群对讲、无人机智能巡检、机器人智能巡检、智能运维等应用。

为解决现阶段海上风电智慧运维程度低与生态监测数据实时性不足的问题，本文提出了1种基于5G技术的海上风电场智慧管理与生态环境监测方案的解决方案，本方案实现了以下创新点，从而更好地满足海上风电场智能管理与生态监测的业务与安全需求：

1）立体覆盖 ——5G融合STN网络。

2）一网多用 ——5G专网承载全场景差异化业务。

3）云边协同 ——5G融合边缘算力赋能全域监测和管理。

5G智能风电场海域立体环境监测与智能管理总体方案如图2所示。

图  2  5G智能风电场海域立体环境监测与智能管理总体方案

Figure 2.  Overall plan of 3D environment monitoring and intelligent management for 5G smart wind farm sea area

通过海底观测网、海洋环境监测浮标、无人监测平台、视频监控和卫星遥感等观测设备和手段，对海洋环境、海洋生物进行观测和分析。通过构建立体海洋监测通信网络，解决海上风电场生态环境的数据传输的问题，以便后续开展海上风电场的生态环境评估工作。海洋生态环境立体监测体系架构总体方案如图3所示。

图  3  海洋生态环境立体监测体系架构总体方案

Figure 3.  Overall plan for the 3D monitoring system architecture of marine ecological environment

通过无线网络仿真软件Atoll，采用射线跟踪模型预测5G无线信号在海域的传播情况，评估海上风电场海域场景下5G网络的覆盖。海上风电场海域无线网络仿真效果（RSRP）如图4所示。

图  4  海上风电场室外无线网络仿真效果（RSRP）

Figure 4.  Simulation effect of outdoor wireless network in offshore wind farms (RSRP)

为了满足海域的广覆盖需求，根据Atoll软件的仿真效果，对海上风电场的具体规划进行指导，采用2.1G的8TR宏站覆盖海上风电场，并开启超远距离功能，提出的部署方案如下：

根据室外无线网络仿真的效果，选择在升压台部署1个2.1G 4G/5G双模基站，通过单个射频拉远单元（Remote Radio Unit，RRU）拉远到38号风机，RRU功分为3个扇区，两站的距离约6 km，网络拓扑满足覆盖海上风电场及周边海域。升压台室内基带处理单元（Building Base band Unit，BBU）通过STN-A接入承载网，与5G核心网、4G核心网连接。5G宏基站海域覆盖的方案如图5所示。

图  5  5G宏基站海域覆盖

Figure 5.  5G macro base station sea area coverage

针对运维人员在海上风电机组内无法与外界进行有效联系的困境，本方案提出在塔筒内采用一体化小站进行5G无线网络覆盖^[14-15]。一体化小站系统网络主要由一体化小基站、接入网关、核心网、小基站网管系统等网元组成。一体化毫瓦级小基站可采用无源光纤网络（Passive Optical Network，PON）、STN承载网等方式将数据回传至电信机房内的小站网关，小站网关保护数据安全，再通过STN承载网与5G核心网连接。一体化小站系统架构示意图如图6所示。

图  6  一体化小站系统架构示意图

Figure 6.  Schematic diagram of integrated small station system architecture

部署方案：针对塔筒内覆盖，部署了5G小站并外置定向天线，有效覆盖风机塔筒和机舱。本方案通过STN网络结合一体化小站实现风机内的无线覆盖。升压台的A设备通过海底光缆回传岸边机房的A设备，在上连小站网管，通过网管接到4G、5G核心网。利旧升压台与风机之间的海底光缆，连接升压台A设备与风机塔筒内的A设备，A设备分别连接一体化小站。基于STN承载网的一体化小站方案如图7所示。

图  7  基于STN承载网的一体化小站方案图

Figure 7.  Scheme diagram of integrated small station based on STN bearer network

为满足水下通信，在水下铺设光网，实现大功率能量和高带宽通信的远距离传输，为海底传感终端提供水下组网平台，将水下观测舱数据回传到升压台，然后在升压台通过STN-A接入承载网，配置风电场的虚拟局域网（Virtual Local Area Network，VLAN），满足业务隔离，基于STN切片技术，将风电场运维数据和水下观测数据通过STN专线利回传岸基的机房，并回传大数据中心，保障业务的隔离和安全，并可以预留带宽资源，保障服务等级协议（Service-Level Agreement，SLA）。水下光网通信架构如图8所示。

图  8  水下光网通信

Figure 8.  Underwater optical network communication

针对海上风电的广域覆盖、风机内部覆盖、水下观测通信等业务需求^[16]，基于5G定制网与STN融合，首创提出海域广覆盖方案、塔筒内覆盖方案以及海底光网覆盖方案构建了立体通信专网，实现水上和水下通信，以实现对整个风电场的全面、高效覆盖。经过需求分析、仿真测试后，依托项目在海上风电场的不同高度、深度和水平位置上部署通信设备，实现多维度的网络布局，确保整个海上风电场覆盖范围内的通信连接。海上风电场的立体覆盖主要包括水上通信与水下数据传输，5G融合STN立体网络覆盖海上风电场方案如下所示：

1）水上通信主要通过5G定制网提供无线网络连接，通过在海上风电场部署5G基站，并利用STN网络，回传到边缘UPF，转发到大数据中心。

（1）针对海域广覆盖，在升压台和风机部署2个2.1G的8TR增强基站提升海域覆盖。

（2）针对塔筒内覆盖，部署了5G小站与外置定向天线，有效覆盖风机塔筒和机舱。

2）水下铺设光网，将水下观测舱数据回传到升压台，实现基于STN切片技术，将风电场运维数据和水下观测数据实时回传。

5G融合STN立体网络覆盖海上风电场方案如图9所示。

图  9  5G融合STN立体网络覆盖

Figure 9.  5G integrated STN 3D network coverage

作为5G网络的关键技术之一，网络切片具备定制化、自动化、隔离性以及可编程性等特点和优势。杨德龙等结合网络切片构建了智能电网的系统架构，并详细阐述了其中的关键技术^[17]。王东升等^[18]根据电网行业的特点，提出了面向电力业务全生命周期的切片管理架构，并在设计阶段提出了适应业务复杂度分层的方案。杨爽等^[19]基于电力物联网业务，提出了一种基于模拟退火-粒子群算法的网络切片编排算法，通过实现对多业务场景网络切片的个性化创建，充分发挥软件定义网络的集中控制的优势，在降低网络能耗的同时提高了网络资源利用率。贺金红等^[20]通过引入基于深度学习技术的流量智能预测机制，实现了电力5G切片全过程的智能化管理。

基于5G切片技术，实现5G专网的一网多用，并结合专网切片技术，利用5G的网络横向隔离，纵向业务保障的特点，基于不同的业务配置特定的网络资源，保障数据业务的SLA，同时也提高了网络的容量，满足各项数据对网络的差异化需求。本方案通过构建5G专网回传水面、水下、风机3大类场景9项采集数据，承载海上风电场全场景的差异化业务需求。在智慧运维领域，针对风电场的辅助管理系统采集的数据，通过STN实现虚拟切片，并通过专线回传大数据中心；为提高维护效率，在实现风机塔筒和风电场水面的5G信号覆盖后，提供天翼对讲，实现分组集群通信，满足现场作业和远程实时指导的通讯需求；部分风机部署了摄像头，通过太阳能与蓄电池供电，由5G定制网回传后台，实现视频监控点位的灵活部署；无人船巡检，通过5G定制网实现控制和视频回传，满足巡检的需求，有效提高风电场巡检效率。为风电场运行监视、海域生态环境观测提供了实时数据，并将采集的数据回传数据采集平台。通过研发水下集成观测舱，融合了水温、盐度、电磁场、声纳等观测技术，对水文、生物群落进行持续观测，同时结合卫星遥感数据、气象预报数据等进行融合分析，对风电场周边及水下生态群落建模；通过实时数据进行迭代更新，持续观测风电场的环境变化情况，一旦发生严重生态环境危机事件，及时发出预警。5G专网承载全场景差异化业务示范如图10所示。

图  10  5G专网承载全场景差异化业务

Figure 10.  5G private network bearer differentiated services in all scenarios

在电力能源领域，吕聪敏等^[21]结合网络切片和MEC，开展了能源互联网云端一体化的架构设计。王莹等^[22]提出了“空天地”一体化网络协助的电力切片架构。云边协同是云计算与边缘计算之间的协同工作或融合，这种协同旨在实现更高效、更灵活的计算和数据处理方式，以满足不同应用场景对实时性、低延迟和大规模数据处理的需求。其中，云计算提供强大的计算和存储资源，适用于大规模数据的处理和分析；边缘计算将计算资源推向离数据源更近的地方，以减少延迟并提高实时性，特别是在物联网（IoT）等场景中，可以更好地处理监测设备获取的数据。云边协同通过将部分计算任务从云端移到边缘设备，以及在边缘设备上进行初步的数据处理和分析来实现减轻云端的负担，降低数据传输时的延迟的目标，并更好地适应不同差异化应用场景的需求。本方案提出采用云边协同技术，通过在集控中心机房部署算力节点，利用边缘UPF转发专网数据，基于5G融合边缘算力赋能海上风电场的全域监测，通过对各风电场数据智能分析后汇聚到省级大数据中心，实现算网融合并提高数据处理效率。

广东省海上风电大数据中心采集并储存海上风电规划数据、建设数据、运营数据3大类数据。中心采集了海上风电全生命周期的数据，覆盖规划期、建设期和运营期，并基于数据价值的挖掘，搭载了海上风电基础数据服务（气象水文预报、台风预警等）、建设期数据服务（智慧工地系统）、运营期数据服务（风机设备预警、风电功率预测、智能运维决策等）及移动端应用，形成了可对外输出的数据服务和数字化应用服务能力，持续为海上风电行业的数字化转型提供技术支撑。

为验证海上风电场5G定制网方案满足的覆盖效果，依托现有项目对海上风电场5G定制网信号覆盖情况进行了测试，测试结果表明：

1）通过在离海平面约40 m的升压台顶部部署宏站，开展室外单站拉远覆盖测试，由现场测试可知，5G基站的最大有效覆盖半径达到11.3 km，稳定传输上行速率达到5 Mbps，满足海域的观测数据回传、无人船视频回传的需求；通过在升压台和风机部署2个2.1G的8TR增强基站提升海域覆盖，绕风电场拉网测试验证了5G专网能够有效地覆盖风电场，覆盖率98.4%，可以基本满足整个风电场的覆盖需求。

2）基于5G专网，满足了海上风电场的全场景差异化业务的需求。通过实现了水面监测、水下监测以及风机监测3大类业务的实时数据回传。通过5G专网覆盖风电场水上海域，通过STN结合水下光网实现水下通信，构筑了立体的海洋监测通信网络。数据实时回传到大数据中心，通过远程专家指导以及维护人员实时协同作业等方式实现海上风电场的智慧化、信息化运维；通过大数据中心的大屏汇聚实时生态环境监测数据，实现海上风电场的绿色生态管理。

3）在38号风机塔筒内部分别从第1层转舱、第2层维护层、第3层塔筒层从上往下至底座测试，利用路测终端在38号风机内手动打点收集5G无线室分覆盖相关的信号指标。由测试结果可知，38号风机内5G室分整体信号覆盖良好，塔筒底端近海平面处信号变弱。流媒体服务器利用小基站接入5G专网后可以对风机内部CPE的摄像头进行拉流和推流，流量稳定、正常，摄像头直播效果流程无卡顿，验证了小基站性能的稳定性。

4）基于水下观测集成平台系统，配置终端包括摄像头、电磁传感器、水文传感器等用于采集水下观测数据，通过海底光缆结合STN虚拟切片，传回大数据中心，通过实地测试可知，电磁、水温、电导率等数据可以实时回传到大数据中心。

海上风电是新能源发展的重要方向，发展前景广阔，预计在未来的10 a内海上风电的装机容量突破到300 GW以上，届时海上风电场的运维和监测工作压力巨大。本文针对海上风电场场景复杂、需要采集的数据种类繁杂以及数据分析困难的问题，提出通过5G专网覆盖风电场水上海域、STN水下光网实现水下通信，构筑立体的海洋监测通信网络，实现海上风电场网络的立体覆盖，从而满足海上风电场对海洋监测数据实时回传的需求；通过设置网络切片，为海上风电场的高清视频监控、工业机器视觉、无人机巡检、无人船巡检、智能办公等业务提供差异化服务保障，实现一网多用；5G融合边缘算力赋能全域监测，通过在集控中心机房部署算力节点，边缘UPF转发专网数据，实现各风电场数据智能分析后，汇聚省级大数据中心，提高效率，实现云边协同，并实时回传的数据后指导海上风电场的维保工作与生态保护措施，实现海上风电场的智慧化与信息化运维。

本文打造的海上风电场智能管理和生态监测综合解决方案，在海上风电领域的应用有望提高整个海上风电系统的智能化水平，赋能海上风电场智能管理和运维，节省人工，实现运维管理降本增效，提高可靠性，为新技术和创新提供了更广阔的发展空间，同时兼顾风电场及周边环境的生态监测，有利于海洋经济和生态文明建设的协调发展。