风电场大数据智能运维集控系统设计

风电场大数据智能运维集控系统设计摘要：随着现行工业技术、信息技术、智能技术的快速发展，为各领域的发展提供了鲜明的动力，如人工智能技术改善了原有古板的产生加工与管理方式，即数字经济正成为全球产业变革和经济增长的重要驱动力。重资产的发电企业在数字化转型企业面临的挑战极大，如何在保证传统业务可持续发展同时，实现自身的持续、稳定、有序发展非常关键。基于此，对风电场大数据智能运维集控系统设计进行研究，以供参考。关键词：风电场;大数据;智能运维；集控系统引言通过智慧数字化建设开展物联网技术应用、风场多源异构数据的一体化协同采集、集中处理及智慧化应用，打破数据孤岛，实现设备全生命周期数据的跨业务共享，实现运检业务的全过程网络化、透明化，从而量化评估业务量、业务流转效率，有效支撑生产计划、技改计划、维保计划、采购计划的制定，研究探索风电场集约化、精益化、少人化管理，达成降本、提质、增效的目标。1风电场运维技术现状风电场运营和维护是风电场运营管理的关键环节之一，其目的是保持和提高设备可用性，提高设备生产性能，降低运营成本，从而确保风电场在其整个生命周期内的投资回报。因此，风电场的运行和维护水平直接影响风电场的性能和发电，并决定整个风电场的经济效益。目前，风电场的运行方式主要包括计划内和计划外维修，计划维修依靠现场操作人员对风电场进行维护控制，根据运行计划消除风电场的故障，具有中断和延迟特点，并且计划外维护依靠风力发电机组监控系统故障报警，发电机组报告故障后由现场操作人员处理。操作模式受备件、现场环境和故障时间等因素的影响，可能会出现故障处理响应缓慢和风力发电机组停机时间等问题。传统风力发电场的开发规模主要是分布式开发规模，主要表现为机组分散、工作人员分散和备件分散，即风力发电场单元的开发规模、人力资源和备件分散在分布式运行模式下，由于无法实现资源共享和集中统一协调，每个风力发电场都旨在确保高效运行，避免机组长期停机，因此一般需要部署足够的运行人员这导致风力发电场运营成本高，难以满足风力发电平价时代的要求。风电场大数据智能运维集控系统设计风电场集中功率预测及状态监测风能作为未来能源的重要组成部分，对今后人类的发展具有重要意义。相较风力的方向等要素均会在一定程度上影响设备的发电量。而这种情况显然无法适应电力系统的基本要素，即需求与供给之前的平衡。同时，在风能软硬件设备快熟发展基础上，风能发电的规模越来越大，开始成为电力系统重要构成元素，这就导致电网对风能发电的需求越来越明显。实践证明，要想拉近风能供给与需求如调度。功率预测作为风力发电厂主要发展方式，其能够对预测一些数据，为电池规模化发展提供一定帮助。具体而言，在该技术基础上，电厂提前了解本地电力系统对电能的需求，能够提前做好供能的调度工作，能够进一步提升调查策略的有效性，避免不确定因素影响对电网的功能，使风力发电成为可调度的电源。例如，风电场大数据智能运维集控系统能够动态收集测试仪器传输的数据，并进行再存储其中有价值的数据基础上，动态对比分析历史数据，继而精准的预测未来一定时间内电厂的发电量。后期需无条件配合现货交易中心实现免费的接口开放和相关数据的上送工作，保证风电场站在现货交易工作的正常开展，提高现货交易质量，减少负现货。风机性能劣化诊断模型SCADA体原因，现场作业人员很难有效诊断影响发电性能的详细原因，因此造成风场性能损失问题无法落地解决，电量损失较大。风电机组发电性能劣化诊断模型基于SCADA风机无法满发的情况，以及自动推动报警信息。风力发电机组退化识别模型方案将结合微观和宏观两个方面的时空信息，从微机组退化点识别入手，利用风电场信息了解风力发电机组之间的差异，监测和比较整个风电场的性能。基于数字孪生技术的风电机组数字化仿真系统风电机组数字化仿真系统是从风电场后端的“运维定检”视角，它通过对象的互联网实时传输数据，并根据数模技术，逐一匹配数字风力发电组和实时风力发电组，以呈现效果仿真系统绕过机组接入条件的复杂性和环境特点，可以降低运行成本，实现风力发电机组故障再现和寿命预测。首先，该模型利用系统物理实体中安装的传感器和数据采集与监测系统，实现风力发电机组飞机系统关键数据的采集。数字二进制映射模型随后将数据从风力发电机直接驱动传输到系统的数字二进制虚拟空间。最后，通过更新传感器数据和分析历史运行数据，虚拟空间实现了多学科、物理、尺寸和概率模拟，反映了相应风力发电机组远程系统物理设备的生命周期过程。大数据平台集控系统全面采用开源、免费的技术方案和通信标准，遵从于统一的标准规J2EELinux、Unix、WindowsKey/Value，其所附带的逻辑体系能够搭建动态数据库，不断刷新数据信息。并且在业务不断扩容的基础上，系统还能保障数据的运行的效率和质量。此外，平台所附带的数据识别、采集、流转能力，能1B/SJavaNIO1采用数据流+数据包的方式保证数据采集的完整性。数据采集引擎采用数据传输协议与传输平台分离的方式，从而实现数据采集驱动的插件化部署，在数据采集平台子系统中，所有的数据采集模块均可以实现可插拔功能，用户可根据自身业务需要，灵活的加载或卸载下列各种工业协议驱动。结束语综上所述，风电场大数据智能运维集控系统综合运用感知、计算、建模、深度学习等技术，结合风机的物理、机理等数字模型，通过直接与发电设备通信，打破现场SCADA数据孤岛，实现不同类型机组统一平台的覆盖监视、控制、报警、分析、诊断、报表等功能平台，为风电场企业数字智能化打下坚实基础。参考文献李若愚.大数据平台智能运维系统的设计与实现[D].北京邮电大学,2020.钟茂年.探索基于大数据分析技术的智能运维体系[J].界,2019(09):58-59.邓清闯,费怀胜,李朝锋.风电场