基于大數據應用的智慧型風電場模型開發(fā)應用探討

1、 基于大數據應用的智慧型風電場模型開發(fā)應用探討 摘要：現如今，我國科學技術水平顯著提升，在這樣的背景下，社會已經進入大數據時代。大數據時代下風電場應該應用大數據技術構建智慧型風電場模型，有利于風電場實現智能化管理。本文簡要概述智慧型風電場模型的含義，分析大數據在風電行業(yè)中的應用場景，構建智慧型風電場模型，同時提出該模型的開發(fā)和應用方式。關鍵詞：大數據；智慧型；風電場；模型開發(fā)應用引言“物移云大智”時代讓互聯網與產業(yè)深度融合，智慧風電場也是如此，智慧風電場是融入電力信息化發(fā)展步伐，利用現代化的新技術，將人的智慧傳遞到傳統(tǒng)的發(fā)電設施上，采用智能設計、集中監(jiān)控、集中運維，提高設備運行效率，構建以數字

2、化交互為基礎的智慧風電場。智慧風電場將真正實現風電場的智能控制及智慧發(fā)電，以實現發(fā)電收益最大化為目標，運維過程中通過有效數據采集，科學的模型建立、算法優(yōu)化，不斷的提高風機設備整體可利用率和風電場發(fā)電效益。1智慧風電場簡述從風電場運營角度來看，“高效”“可靠”“低成本”始終是備受關心的核心問題。近年來，風電機組供貨商、風電場開發(fā)商以及處在產業(yè)鏈上游的部件供應商、科研院所等單位都圍繞著這三點，不斷給風電場注入“智慧”的元素。歸納發(fā)現，通常所談及的智慧風電場的核心功能是：依托先進傳感技術和感知技術，感知外部環(huán)境和自身狀態(tài)，并利用互聯網、智能控制、大數據等先進技術，實現信息與信號的快速、準確交互，提高

3、自身的自我學習、修正能力，使系統(tǒng)運行更加智能，使維護等運營工作更加便利，助力系統(tǒng)級協(xié)同決策，最終實現風電場綜合效益的最大化。2智慧風電場發(fā)展現狀目前，風機廠家及科研機構雖然在數字化智慧風電場建設方面做了大量的工作，但現有風電場與數字化智慧風電場還存在較大差距，主要體現在以下幾個方面。1）缺少對風場選址、機組選型、基建過程信息的數字化智能化管理功能，無法實現設備全壽命周期相關過程的智慧化監(jiān)管。2）缺少對運維過程及質量、運維安全監(jiān)督的智能評估體系及方法。3）對風電場各系統(tǒng)、設備健康狀態(tài)的評估還需人工參與，未實現真正的智能評估。4）由于業(yè)內競爭及數據保密等原因，各風機廠家開發(fā)的平臺及系統(tǒng)對其他廠商生

4、產的機型適用性相對較弱，不能滿足風電場對多家廠商、多種機型信息綜合分析管理的需求。5）初步整合的信息管理平臺雖然實現了部分生產、管理和經營業(yè)務間的協(xié)同，但仍存在部分信息孤島如狀態(tài)監(jiān)測（cms）數據、離線檢測數據等。積累的海量歷史數據和實時數據未得到有效的分析和充分利用。6）智能決策能力不足，僅完成了數據統(tǒng)計分析等基本功能，離智能管控一體化要求還存在一定差距。設備狀態(tài)數據、備品備件信息與管理平臺缺乏有效關聯，無法根據數據分析結果自動推出運行優(yōu)化、檢修方案和備件采購工單等一系列運維決策建議。3開展大數據分析的目的（）提高風電的可靠性。在現代信息技術發(fā)展環(huán)境下，大數據在風電場運維管理中的有效應用，促

5、進了大數據分析與天氣建模技術的有機融合，全面提高能源電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，從而保障風電場運行及維護的可靠性。（）改善風機性能，實現風電場效益最大化。通過大數據在風電場運維管理中的有效應用，便于相關工作人員對風機的運轉數據以及風電場運營數據進行準確的檢測和采集，進一步改善風機性能。風電場相關數據信息往往分散于風機制造商、風電場業(yè)主、系統(tǒng)運營商以及運維服務商等多個環(huán)節(jié)內部，大數據的有效應用，有助于實現利益的合理分配，為風電場業(yè)主追求效益最大化提供可靠的依據。（）細化風電場運維管理基礎性工作。就設備管理方面來看，大數據在風電場運維管理中的有效應用，有助于規(guī)范風電場建設中的相關操作，充分做好設備選型及風電

6、場規(guī)劃工作，并加強風電場設備的重點維護管理，通過對大數據技術的有效應用，定期組織開展檢測和檢修工作，降低風電場設備的故障發(fā)生率，保障風電場設備的安全穩(wěn)定運行。由于風機其所處環(huán)境惡劣，維修檢測困難，導致設備運維管理中的難度較大。而大數據的有效應用，有助于及早發(fā)現風電場設備運維管理中的異常情況，早發(fā)現早處理，及時排出風電場安全隱患。4基于大數據應用的智慧型風電場模型開發(fā)應用（一）風電場模型系統(tǒng)總體設計。風電場模型系統(tǒng)設計應當分為功率預報、誤差統(tǒng)計、風機全景、運行管理、系統(tǒng)管理五個大模塊。功率預報分為參數設置、風功率預測、風速預測、當前實況四個小模塊；誤差統(tǒng)計分為參數設置、均方根誤差、平均絕對誤差、

7、當前實況四個小模塊；運行管理分為值班記錄、交接班、報警管理三個小模塊；系統(tǒng)管理分為用戶管理、管理和設備管理三個小模塊。（二）風電場模型系統(tǒng)的具體應用。（1）系統(tǒng)登錄。系統(tǒng)登錄頁面輸入賬號和密碼可以進入到不同權限的控制系統(tǒng)頁面。（2）功率預報。功率預報主要工作是提供風速和功率的預測數據和實際測量數據的對比圖，同時標注異常數據。（3）誤差統(tǒng)計。誤差統(tǒng)計主要工作是預測風電場的風速和功率，次要工作是計算某段時間內功率的均方根誤差。（4）風機全景圖。風機全景圖中展示了風電場各風機的實時運行參數，工作人員主要是查看負荷功率，如果風機運行異常其風機標準會由綠色變成紅色，提醒工作人員進行處理。（5）運行管理。

8、運行管理模塊主要負責值班記錄和報警管理工作。5智慧風電場規(guī)劃建議未來數字化智慧風電場的建設應從基建期開始收集數據，以實現設備全壽命周期信息的收集、分析及處理。數字化智慧風電場建設過程中應將下述信息在信息智能分析系統(tǒng)中進行統(tǒng)一綜合分析和管理：基建期數據信息，包括設備制造階段的質量信息、設備安裝調試信息、風電場基建數據信息等；運維期信息，包括scada系統(tǒng)數據開放點數滿足數據分析要求、cms數據、升壓站數據（綜自系統(tǒng)）、風功率預測信息、備品備件信息、工器具信息，葉片、變槳系統(tǒng)、滑環(huán)、發(fā)電機、偏航系統(tǒng)、塔筒、地基、ups、后備電源等設備及系統(tǒng)的狀態(tài)信息；生產信息，包括設備檢修信息、故障處理信息、設備

9、離線檢測數據、sap數據、電網調度數據等；海上風電還需收集完整的氣象、水文、船舶自動識別系統(tǒng)（ais）信息等。對于監(jiān)測存在盲區(qū)的設備，應添加必要的狀態(tài)監(jiān)測點，海上風電還應加強對地基防腐、海床沖刷的監(jiān)測。智慧風電場建設過程中應重點解決下述問題：完成對各類數據及信息的標準化工作，統(tǒng)一數據接口；完成對設備狀態(tài)、人員考核、機組性能評價及優(yōu)化、運維過程及運維質量評價、設備故障預警和分析、關鍵設備可靠性及安全性評價、部件壽命預估等工作過程的數字化及智能化；在數字化、信息化基礎上，利用各類智能決策模型，實現風電場運維決策的智能化；完成信息智能分析系統(tǒng)與風電場主控系統(tǒng)的聯接，以實現主控系統(tǒng)根據信息智能分析系統(tǒng)反饋的信息對風機運行狀態(tài)的實時調整。結語綜上所述，基于大數據應用的智慧型風電場模型開發(fā)應用以預測系統(tǒng)的形式存在，該系統(tǒng)具備系統(tǒng)登錄、功率預報、誤差統(tǒng)計、風機全景圖以及運行管理五個功能模塊，通過預測系統(tǒng)對風電場數據的監(jiān)控，可以實現智能化控制。參考