如何利用大数据提升风电场的发电量和设备维护管理能力

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云计算、大数据、移动互联网等技术的快速发展给传统企业的创新和转型带来了空前的机会，能源互联网正在重新洗牌传统的电力市场。大数据在风电场的应用场景越来越多，通过大数据不仅解决了风机的维护管理，而且提升了风电场的发电量。

下面我们通过具体的案例来看一下大数据在风电场的具体应用情况，以及为风电企业带来了哪些收益和价值。

为什么要构建大数据中心？

某电力集团，从集团和各分子公司的风电发展规划、风场设计建设、安全生产和设备维护管理等方面，需要解决的问题如下：

需要解决的问题：

1）风资源分析精度不够，中尺度风资源计算能力不足，风场规范缺乏科学的评估，选址优劣验证困难，难以形成专家知识库；

2）手工方式进行考核填报，全面绩效考核缺乏数据支撑，风电机组性能监测标准不统一，设备全面的故障诊断困难，缺少设备寿命评估系统；

3）主要在年度综合计划，经济活动分析，管理对标等方面，数据统计口径不一致，报表种类繁多，数据来源不同，数据不一致；

4）所有信息化管理系统，相互独立，数据不能方便共享，积累的海量生产数据未能发挥价值。

从各区域公司和风场的运维和管理方面看，存在以下问题：

存在以下问题：

1）运维技术和管理水平参差不齐，缺乏统一的标准和作业指导，信息化程度低，生产流程不闭环，主要依靠人海战术，导致运维成本很高，运行效率低下；

2）实时监控采集系统采集点过少，统计分析能力弱，难以满足不同风场的运行管理要求；

3）日常报表缺乏必要技术手段，很多指标无法统计，信息量太少不能满足运营过程管控需求。

对比其他发电集团，目前主要的风机运营企业已经开始将设备运行数据与生产管理数据同时进行收集，并送入到统一的大数据平台，一方面规范化、标准化了现场的生产行为，另一方面为全方位的数据分析提供了基础。

国外风电场运营企业已基本实现了智慧风场管理，GE、VESTAS等实现了基于大数据的风电全生命周期管理，其管理和维护模式值得我们借鉴。

综上分析，利用云计算和大数据技术，建设大数据中心的任务已迫在眉睫，建设完成后，可有效支撑集团的“双提升”，促进管理模块由各风场分散管理变为区域大集中精细管理；运营模式由粗放式运营值班变为数字化优化运行管理；检修模式由被动式计划检修变为预防式状态检修。促进电力集团在国家经济“新常态”的形势下，加快优化能源结构，面对产能过剩，严格控制环保排放标准，提高能源利用率，从而在发电行业中保持领先优势。

建设目标：成为国际一流的能源企业大数据中心

在国际能源互联网建设的大背景下，建设集团能源大数据中心，支撑集团能源探索创新、建设国际一流的智慧能源发电体系。

通过大数据分析系统建设形成完整、全面的现代企业能源大数据体系；形成集团能源发电的安全管理与检修管理创新方法；探索能源发电迈向能源互联网的可行路径。

1）建设国际一流的能源企业大数据中心

大数据平台将全面覆盖生产经营各个环节，形成新能源统一的数字化信息体系，通过建立一系列数据模型，应用海量数据挖掘技术，全面分析影响生产经营的各种因素，最终实现能源生产经营效益的持续提升。

2）全面提升能源管理水平与盈利能力

结合移动应用，各级管理层可实时数字化管控火电厂和风电场的运行过程；提升全员专业水平、工作效率，减少一线员工数量。在实时、准确、统一、完整的大数据系统分析支撑下，可对每个公司每个风场每台风机作大数据分析，并结合实际情况制定针对性的解决方案，有效促进新能源板块整体管理水平与盈利能力不断提高。

3）提升企业运营效率

对企业运营对标提供科学化指标，客观准确评估风电场运营效率；KPI指标分析，量化风电场发电量影响因素；定位性能欠佳风机，给出合理的优化方案；降低设备集中缺陷、大部件损伤，降低机组停机时间；提高风电场维护所需专业技术能力，实现故障快速响应，远程支持。

4）降低运维成本

实现预防性状态检修为主的优化检修模式；优化备件存储与供应策略，降低备件资金占用；优化维护时机，降低维护成本；优化维护手段，提升维护效率。

5）辅助优化前期设计

基于所有风场风资源、机组生产运行的大数据分析，科学评估风电场选址、机组选型、机位设计效果，并从中找出一些规律，结合风资源评估数据，迭代优化新建风场的资源评估、机型选择设计，并优化风机设计。

选择方案：用友能源风云大数据平台

用友能源秉承国际先进的“互联网+新能源”管理理念，采用SCADA监控、云计算、HADOOP大数据等信息技术，以安全生产管理为基础，以效益成本管理为核心，打造了集中管理、区域监控、运营管控三大应用为核心的风云平台智慧新能源解决方案。

用友能源风云大数据解决方案支撑发电集团、新能源区域公司、新能源场站真正实现经营管理精细化、生产运行优化、设备状态检修、远程专家诊断，有效提升发电运行效益，降低检修维护成本，实现“集中值班、少人值守、备件联储、区域检修”，全面促进新能源企业持续发展与创新。

用友能源风云大数据平台整体架构图能源集团级大数据中心解决方案

在国际能源互联网建设的大背景下，建设运营管控与大数据分析系统平台，支撑能源集团探索创新、建设国际一流的智慧能源体系：

建设形成能源集团完整、全面的现代能源企业云平台大数据中心，有效支撑能源集团的运营过程管控；

通过大数据应用分析系统，创新能源集团的生产经营管理、运行优化与检修维护方法体系；

构建集团各层级分布式的实时大数据计算平台架构，探索能源集团迈向智慧能源和能源互联网的可行路径。

能源集团大数据中心解决方案

能源集团云平台：建设集团级的大数据云平台，为能源集团、分子公司和区域公司提供统一的云计算服务。

能源集团大数据中心：建设集团级的私有大数据中心，保证集团数据的真实、规范、实时，为集团决策打好准确完善的数据基础。、

各个层级大数据分析：集团、分子公司、区域公司各层级可以针对各自需要，利用云平台大数据系统，对各自的数据进行相关统计、分析、挖掘，促进各公司精细化科学管理、数字化优化运行和预防性状态检修。

新能源区域集中监控中心解决方案

集中控制中心结构图

区域集中监控中心企业统一门户（PORTAL）：建设集团、区域公司和场站三级门户，实现数据集中存储统一分析，内容统一展现，信息统一发布，授权用户的统一登录和安全访问，实现各层级的移动管控、移动监控和移动查询；

区域集中监控中心一体化大数据应用（BI/HADOOP）：1、实现集团、分子公司及区域公司、各场站之间管理、监视、控制信息的纵向贯通；2、实现管理、监视、控制三个业务系统之间相关业务数据的横向集成；3、管理、监视、控制的大数据信息能够一体化实时统计分析和有效挖掘利用；

区域集中运行监控（SCADA）：实现区域监控中心与各场站之间SCADA系统的数据接口与安全可靠传输（LINUX平台、数据缓存、续传、压缩、加密），实现集团级、区域级、场站级、发电设备级、部件级的运行实时状态监视、故障报警、参数预警、趋势分析、运行指标统计对比分析；实现单台设备远程启停、复位、紧急刹车，变桨和偏航的远程控制，支线机群的启停控制，对断路器/刀闸的远方操作，对无功补偿的远方操作；

区域集中安全生产管理（ERP/EAM）：建立以设备KKS编码为基础的完善的设备台帐，实现以ERP/EAM为核心的安全管理、设备管理、运行管理、检修管理、绩效管理、备品备件管理、统计分析等功能，通过专线/VPN技术实现集团、区域公司本部和各场站整体的一体化的科学规范化集中管理；

新能源运行优化解决方案

建立基于集控大数据平台的机组性能分析模型，进行各风电场的性能分析，能够量化展现风机性能水平；根据风电场电网环境、风电机组健康状态、风资源情况及其他自然环境，建立为风电场定制的、多维度的评价体系，通过风机运行大数据分析，将风机性能指标量化，以简洁明了、直观的方式呈现出来，供风电场管理人员参考。

根据性能分析结果，可以优化制定各机位的个性化运行方案：综合考虑风电场的海拔高度、风向特征、风速特征、温度变化、季节特征、主要电气设备性能等，分析每台风机最优运行区间，定制化优化关键控制参数，实现控制参数机位最优，显著提升机组能量利用率，进而提升发电量。

新能源运行优化解决方案架构图

新能源设备状态检修解决方案

利用大数据挖掘的分类、聚类和相关性分析等算法，结合风电场实际环境和运行数据，建立首出故障、根因故障分析诊断和预判预警模型；

1）收集典型故障的发生前后的数据，通过降维分析和数据特征分析提取的方法，建立包含各种故障的专家故障库；通过快速分析报警前后数据，与专家故障库中的关键特征比对，准确判断出风机首出故障；

2）分析出风电场不同机型的风机在不同季节、不同风速、不同温度、不同电网环境下的故障类型、故障处理时间、影响故障修复的主要因素，实现风机的故障检修优化。

3）通过全量全样本故障及预警数据、振动监测及油质监测等特征数据积累和关联分析、回归分析和神经网络分析等结合，实现预防性状态检修为主的优化检修。

新能源设备状态检修解决方案架构图

用友能源智慧新能源产品系列

新能源云平台大数据系统

区域远程集中监控系统

新能源ERP/EAM系统

风电场大数据分析服务

风电场SCADA系统

工业数据采集系统

消息传输软件

新能源监视与移动分析APP

风电机组振动分析系统

变频器监测与诊断分析系统

本文标签： 发电量能力数据设备风电场