2023新能源风电场智慧风电建设方案

风电场智慧风电建设方案2023年9月目录一、数字基础建设 1(一)三维虚拟电站 1二、智能风机 3(一)CMS在线振动监测 3(二)塔筒晃动及基础不均匀沉降监测系统 4(三)雷电监测 8(四)螺栓监测 8三、智慧管控 12四、智能运维 45(一)升压站智能巡检 45(二)自动生成报表 48风电场智慧电厂建设方案数字基础建设三维虚拟电站建立三维虚拟电站（含风电、光伏区、变电站等），采用逆向建模技术，制作与物理电厂信息一致的虚拟电厂，包括全厂可视化导航，以及流程仿真等功能，以三维可视化形式进行实体设备资产的全数字化、全生命周期管理。在三维智慧电厂平台上建设三维可视化支撑引擎系统，内置的功能模块包括图形图像渲染，实时物理和碰撞检测，音效，三位动画，视频播放等。可以通过网络通信和下载，读取外部资源，内置软件服务器和可动态加载的场景管理等。采用计算机视觉技术和计算机图形图像技术，获取全景图像对应的环境模型，实现全景空间与真实环境的一一映射。在全景空间中实现自主漫游。采用这种漫游技术的优点是浏览者可以单击或者双击三维全景中的地面来实现场景切换，大大简化了漫游的操作。同时平台拥有设备、道路、集电线路杆塔设备图标，将监控数据接入，即可通过三维场景实现真实场景。不仅现场人员可以及时准确的知晓实时情况和周边其他设备情况，其他远程地点的人员，如监控中心可以同步信息和反馈。另一方面，平台可将安装、设备等信息集成至平台内，运维人员和工程师可以同时查看故障信息、设计信息、安装信息等多种数据，快速完成综合分析，协同制定解决方案，设备图标库可以通过导入其他外部提供的三维图标进行扩展。新能源场站范围广大，设备密集、场内路径较为复杂，在运维过程中，经常需要对运维车辆和人员进行定位和相对位置查看，根据设备回传的定位信息，平台可以向监控中心或现场其他人员展示其位置，同时平台也可以根据设定的地理位置监控行进路线，以提高现场工作效率。智能风机CMS在线振动监测（核实前端传感器的完好性）系统概述在线振动监测系统（CMS）能够持续、有效监测风力发电机组传动链在运行过程中的振动及相关信息，后台诊断分析人员（或系统）通过数据计算、分析，判定设备运行状态（正常或者异常），并对异常机组及时给出状态调整方案（维护或者维修），确保机组运行在最佳状态。系统的最终目标是通过监测关键部件的运行状态，对出现缺陷的部件，做到尽早发现、充分识别（故障部位、故障类型、故障程度），趋势管控。避免恶性事故的发生，减小不必要的经济损失。实现原理在风电机组（主轴、发电机等）关键位置安装振动加速度传感器，通过位于机舱内的数据采集单元，实现监测参数的采集、调理、转化及预处理。预处理信号经由风机网络返回升压站后台服务器进行处理。主要通过监测各主要部件的故障频率，识别传动链运行状态及故障发展趋势，为实现传动链状态检修提供数据支撑；可识别的故障类型风机在线状态监测系统可以及时有效地发现运行中各主要运转部件的缺陷和故障隐患，遇到突发事故后也可以通过保存的历史数据进行事故原因分析。CMS主要的监测故障类型有：叶片不平衡、轴承故障、发电机转子/定子故障、共振、塔体振动、及部分电气类故障。通过系统界面对电厂概览、震动超限预警、智能诊断信息进行展示。并且可以对每一台风机的运行状况进行查询。对风机状态、故障特征复现率等指标数据进行展现，并且分析单台风机的历史故障统计等信息。价值优势自动化：过程监测完全自动化实现，无需人工干预；状态监测数据的分析报告发布、存档、管理等基本实现自动化；智能性：数据诊断分析过程智能化，专家团队沉淀的多类精准诊断模型定期由场端、中心端两级同步迭代；大大降低场级应用人员专业技术的门槛；准确性：得益于风机装备的CMS系统监测数据回传至监控中心，后台工程师针对不同机型不同故障开发的诊断模型准确性高；

塔筒晃动及基础不均匀沉降监测系统系统概述风力发机组的基础承载着从塔筒传导的各类载荷，其运行状态健康与否是保证风力发电机组安全运行的关键。基础不均匀沉降及连接段锚固劣化等基础结构问题都将危害机组安全运行。如何进行基础安全状态精准、快速监测评估，是新增及存量风电运维管的迫切需求。基础不均匀沉降或连接段锚固状态劣化，在水平方向产生的较小位移、倾斜都将引起塔筒顶端较大的水平偏心矩，进而增大塔筒和基础的附加应力，危害机组安全运行。在风机长期的服役过程中，连接塔筒和基础的连接段承载着复杂多变的疲劳载荷作用。由于连接段与混凝土材料性质差异大，基础环或锚栓周边的混凝土易出现压溃、开裂、脱开，螺栓连接疲劳受损。水将通过连接段与混凝土基础间的缝隙渗入，进一步加快基础锚固状态的劣化。连接段与混凝土基础的间隙不断扩大，机组会表现为基础开裂，锚固松动劣化，塔筒晃动增大等故障现象，严重时可表现为机舱振动增大、塔架固有频率明显改变。风机长期处于危险运行状态，增加了风电机组倒塔的风险。特别地，处于易发生地震的区域、矿区、易发生洪水和泥石流的区域、水库和河流附近、高寒冻土带、沿海经常受台风影响区域内的风场，其机组发生基础的不均匀沉降风险更高。因此，风场有必要对机组的不均匀沉降量和塔筒的倾斜角度进行连续在线监测，以实时获得基础的不均匀沉降量及塔筒的倾斜角度，为机组的安全运行提供保障。该系统是集成传感器技术，信号处理技术，计算机技术，实现塔架、基础运行数据的实时采集、集中监视、智能预警功能，构筑风机安全防线。在塔筒倾斜角度超出标准时，可及时给出报警，避免因塔筒及基础的故障造成风机主体结构的破坏。与离线观测方式相比，可实现长周期连续密集监测，无需专业人员到达现场，便捷高效；数据集中管理，可进行横向、纵向多维度比对、分析与应用，实现数据增值；地质、气象灾害等不可控的偶发事件对机组伤害程度快速评估，实现事件精准评估。系统功能塔筒安全及基础沉降监测具有如下功能：（1）塔筒实时晃度位移量（2）基础不均匀沉降量（3）塔筒刚度圆分析图（可获得静态刚度圆及最大动态刚度圆）（4）塔筒晃动波形（5）堆积分析图（6）趋势分析图（7）报警显示（8）报警阀值设定（9）用户管理（10）日志查询方案介绍塔筒晃动及基础不均匀沉降监测系统，通过在塔筒顶部塔筒底部内壁分别加装倾斜感知模块，结合专业的上位监测系统，可实现塔体倾斜、塔基不均匀沉降的实时监测，为机组的安全运行提供保障，为塔筒安全保驾护航。系统分为采集服务，诊断服务，和站点服务。采集服务，实现下位倾斜感知设备的数据采集、转换、存储。诊断服务，包含设备自检和数据诊断。设备自检，能对系统的网络通信状态、串口通信状态、传感器状态及内部硬件信息等进行自检查，若异常即提示或报警。数据诊断，系统具备自学习能力，可根据历史积累数据自动完成零点标定。能够实时监视基础不均沉降、塔筒倾斜度等关键指标变化，通过设定阈值实现超限报警。结合诊断模型，可实现基础环松动故障识别，塔顶轨迹边界圆比对等功能。站点服务，实现监控界面的展示，历史数据查询等功能。实现原理风力发电机组塔筒晃动及基础不均匀沉降监测系统由双轴倾角传感器、数据采集器、服务器构成。双轴倾角传感器跟数据采集器采用电缆连接，从数据采集器到塔基的光纤环网交换机采用网线通讯，使用风电场内预设的光纤环网进行风电场内的数据通讯。系统采集的数据送至中控室现场服务器进行处理和存储，并进行数据分析和展示。可识别的故障类型塔筒晃动及基础不均匀沉降监测系统可以及时有效地发现塔筒倾斜、基础不均匀沉降、基础环松动故障等问题，遇到突发事故后也可以通过保存的历史数据进行事故原因分析和事后损伤评估。TMS主要的监测功能有：塔筒实时晃度（位移/角度）、基础不均匀沉降量、塔筒倾斜度、塔筒刚度对比分析、塔筒晃动波形、堆积分析图、趋势分析图、阈值报警、用户管理、事件追溯。测点布置方案根据风电机组的结构特点，对机组塔筒监测测点布置如下：系统设置2个双轴测点，测点1安装在塔筒底部法兰内壁，测点2安装在塔筒顶部法兰以下塔筒内壁。技术特点自动化：过程监测完全自动化实现，无需人工干预；状态监测数据的分析报告发布、存档、管理等基本实现自动化；智能性：数据诊断分析过程智能化，专家团队沉淀的多类精准诊断模型定期由场端、中心端两级同步迭代；大大降低场级应用人员专业技术的门槛；准确性：塔筒晃动及基础不均匀沉降监测系统累计装机1000+，积累了大量的运行数据；后台工程师针对不同机型不同故障开发多种诊断模型，提升了故障诊断准确性；雷电监测雷电监测系统由监测装置和后台系统组成，根据电磁感应原理监测并记录雷电流的产生，安装时只需要将装置固定在叶片根部，然后将线圈卡在避雷线上进行固定即可。每当有雷电流经过避雷线，装置就会记录并传输一次信号，使用账号登录后台系统即可查看雷击信息。（1）无线传输：通过无线信号或电信运营商的网络覆盖实现数据无线传输，电流经过避雷线时监测系统传输相应雷电流信息至后台系统，整个过程不需要任何线缆参与。（2）安装简易：监测装置仅13cm*10cm大小，只需要将其安装在叶片根部挡板上即可，不需要复杂的施工过程，也不会对叶片及机组运行造成其他影响。（3）续航持久：无充电时可持续发送1000次信号。螺栓监测传统螺栓施工手段采用液压扳手进行预紧紧固，其实施预紧力与设计预紧力存在偏差，设计预紧力与螺栓轴力存在偏差，螺栓轴力没有有效测量（监测单颗螺栓不易工程化），运行后螺栓损伤情况也很难监测。通过反向思维方式，螺栓的本质是将法兰面紧密贴合，通过仿真得知当单颗螺栓出现松动或者断裂时法兰间隙会出现明显的张口，通过监测法兰间隙的变化来判断螺栓松动和断裂是目前有效的工程化应用方案。塔筒螺栓监测系统使用高精度法兰间隙传感器对塔筒法兰间隙进行实时监测，达到预警目的。利用法兰受到工作载荷作用时，两个法兰轴向会产生一定相对位移，且螺栓松动后，法兰轴向相对位移会明显增大的原理，将高精度位移传感器的两端分别安装在两个法兰上，当塔筒螺栓出现松动或断裂时，塔筒法兰间隙发生张口，传感器能够有效监测张口的间隙变化，上位机根据传感器数据的峰峰值和当前风况进行算法预警。在线监测通过自主开发的系统采用法兰间隙位移形变量计算得到螺栓预紧力的变化量，对风机的塔筒法兰螺栓进行全方位、有效地实时监测，通过边缘计算网关实时、同步、高速、采集传感器数据，上位监控软件计算软件实时计算叶根法兰螺栓实时变化，并通过机器学习设置法兰间隙预警初值，根据后续变化实施预警。在塔筒顶部法兰的主风向位置部署法兰间隙传感器，用于监测塔筒顶部法兰螺栓松动，主风向法兰间隙传感器接入采集仪。在塔筒底部法兰的主风向位置部署法兰间隙传感器，用于监测塔筒底部法兰螺栓松动，主风向法兰间隙传感器接入采集仪。智慧管控定制化智能图像监控（系统集成，第一期未做）融合站端多应用系统的数据接入，构建统一的智慧电场监控展示界面，实现对场站多维度、全量信息的集中展示，赋能运行管理人员实现便捷、高效的监视管理，具体功能如下：实现场站基本信息的展示：如投产时间、装机容量、风机台数；实现场站运行电量及指标信息的展示：如年发电量、月发电量、日发电量、可利用率、TBA、PBA、非计划维护、故障停机、定期维护、节约标准煤（万吨）、减少C02（万吨）、减少森林砍伐（万亩）；局放监测信息的展示：可通过6个标签页面展示开关柜在某个时间段内的局放实时监测曲线；人员状态及任务数据展示：展示当前场站下的所有人员忙碌状态、当前运维任务数量信息；智能设备异常信息汇总与设备状态展示：1）总告警数：当日总告警数、当日在线设备（包含2和3）；昨日总告警数、昨日在线设备（包含2和3）；2）塔筒监测告警：当日告警数、当日在线设备；昨日告警数、昨日在线设备；3）智能巡检告警：当日告警数、当日在线设备；昨日告警数、昨日在线设备；4）最近一个月无人机巡检情况：巡检航线、航点数量、开始时间、结束时间；5）发电设备设备运行状况及感知信息展示：a.实现对各个风机设备的运行状态（颜色表示）及感知信息展示；b.实现对各个风机智能设备的告警数量信息展示；c.设备实时告警信息展示：以列表形式展现各异常告警的信息，包括设备异常汇总中的告警、发电设备异常告警、局放监测异常告警；AR远程技术支持：实现对智能可穿戴设备的图标展示与调用；设备健康管理系统（故障预警系统）系统概述设备健康管理系统是以设备健康度为核心，实现状态监测、设备预警和智能故障诊断的一体化管理系统，帮助新能源企业进行新能源资产的健康状况管理，预防设备的亚健康和性能劣化，减少设备低效运行，提升效益。设备健康管理系统基于状态监测和故障诊断，综合运用现代信息技术、大数据分析、云计算和机器学习等技术，提出一种全新的管理风机健康状态的技术解决方案。健康管理以大数据预警和大部件专项监测为核心，分别对机组进行广谱健康筛查和专项重点监测，按照系统层级、权重比例，科学全面地评估风机健康状态。针对问题机组，从异常预警、故障诊断、趋势预测三个层面分别给出健康管理应对措施，实现从被动的故障后维护向主动预测性维护转变，助力新能源场站运维实现“无人值班，少人值守”。与生产管理系统/移动应用端无缝集成，自动触发预警工单，实时跟踪工单处理进度，直至亚健康状态消除，实现设备健康问题的闭环管理。从而降低设备故障率，延长平均故障间隔时间。数据接入数据采集通过专用网络采集风光设备的运行数据以及环境及气象数据和人财物等维护数据，并通过ETL技术将数据存入新能源大数据平台供分析挖掘使用。设备监测所需采集数据种类繁多，数据来源不一，系统具备对不同采集协议的适配能力，可以通过各类协议规约快速、便捷完成新能源业务设备数据准确的采集，数据类型包括报文、录波文件、E文件等。特征提取特征提取是在边缘数据采集侧，通过一系列计算规则对原始数据进行加工处理，将经过特殊处理的数据供后续使用，以此分担中心侧运算压力，提升整体运行效率，缓解网络传输压力。特征提取有两个核心作用：1、减少采集原始输入数据的维度，2、将原始数据进行计算整合成满足业务需求的特征指标。数据加密系统采集的原始波形数据进行特征提取过程中对数据进行加密保护，加密后的数据只能通过秘钥进行解密使用，否则无法获取原始数据。数据加密，能确保客户数据安全性，以免被恶意获取使用。要加密的数据包括：叶片状态监测采集的波形数据、传动链状态监测的波形数据、塔筒及基础监测采集的波形数据等。数据上送采集的振动监测数据、SCADA数据、火灾消防数据、安防数据，实时上送到平台侧数据中心，用于后续数据监测控制。风电监测风机场站监测场站监测是以矩阵式呈现风电场站所有机组总体监测情况的概览。主要功能是总体浏览风电场装机数量、场站健康度、各监测项目台数、风机告警状态分布的数量、各监测项目实时信息展示、风机健康度展示，以及监控设备告警信息的管理：风机告警状态分为黄色、橙色和红色三个告警等级，分别代表轻微、一般、严重。风机非告警状态为绿色，代表正常；监控设备告警分为通讯中断、传感器故障、数据中断；风机排列三种方式：全量矩阵、精简矩阵、馈线矩阵；全场站风电机组以矩阵式排列呈现；当前告警展示信息包括告警等级、告警时间、告警部位等，按告警等级显示告警数量。场站监测下转到风机视图监测界面，以单风机维度，展示其健康度和告警信息。单风机基本属性包括：风机健康度、发电机型号、轴承数量、额定转速、齿槽数、叶片直径、扫风面积、塔筒高度、基础直径等等，展示各个状态监测汇总的全量基本信息。风机状态监测实时测试数据，告警条目、各子部件的健康度。风机专项监测塔筒及基础监测塔筒是风力发电设备的塔杆，且塔内分布着风机的控制单元，主要起支撑作用，同时吸收机组振动。为了避免因塔筒倾斜角度超标，使风机失稳甚至倒塔，监测塔筒和基础倾斜度对机组稳定运行起到保障作用。本系统塔筒监测实现功能主要是：识别塔筒垂直度异常状态、识别基础锚固状态、识别基础不均匀沉降状态，塔筒固有频率实时监控，及时预警，避免由此引起的设备事故扩大的发生。展示基本信息包括：风机型号、基础直径、塔筒高度，塔筒类型、塔筒一阶前后、塔筒一阶左右。实时显示倾斜位移、不均匀沉降量、塔筒倾斜度、基础倾斜度，具备历史趋势分析功能。展示不均匀沉降点堆积图、倾斜点堆积图、塔筒倾斜度、基础倾斜度。根据倾角数据绘制刚度圆，计算刚度圆圆心和半径的变化量。展示风机健康度、塔筒及基础的健康度、告警等级、传感器及数据状态，当前告警详情等。场站机组列表，实现全场站风机之间塔筒及基础监测专项页面的切换。传动链监测风电机组主轴承多为滚动轴承。滚动轴承一般由内圈、外圈、滚动体和保持架四部分组成。轴承各部件故障（失效形式）主要有：疲劳、磨损、腐蚀、电蚀、塑性变形、断裂和开裂等。本系统主要功能是通过振动数据的时域图、频谱图、趋势图等相关分析谱图识别主轴承失效，结合轴承温度信息，油品特征量等信息评估健康度。展示风机型号、发电机、齿轮箱、主轴承的基本属性信息。实时显示各个测点通道的振动数据，展示各个测点振动数据的时域图、具备历史查询和导出功能。根据机器学习和诊断规则，可以查询一段时间内，某通道算法及规则诊断出现的预警统计结果。展示风机健康度、传动链（主轴、齿轮箱、发电机）健康度、告警等级、传感器及数据状态，当前告警详情等。告警详情可弹出可视化页面，即频谱图、趋势图等相关分析谱图。场站机组列表，实现全场站风机之间传动链监测专项页面的切换。螺栓监测螺栓是实现两部件的连接紧固件，螺栓需要采用液压扳手进行预紧紧固，根据不同的螺栓规格，螺栓固定预紧力有不同的标称范围要求。预紧力过大，可能导致螺栓发生塑性变形，导致预紧力急速下降，加速疲劳断裂；预紧力过小，导致法兰面滑移或张开，螺栓承受剪应力，加速疲劳断裂。螺栓松动甚至断裂，则可能导致出现重大安全事故，因此需要对螺栓松动情况进行监测。主要功能是通过连接件间法兰面间隙和位移，分别对叶根螺栓、主轴螺栓、塔筒螺栓进行松动状态监测。展示风机型号、螺栓基本信息；风机健康度，叶片螺栓、主轴螺栓和塔筒螺栓的健康度，告警等级、传感器及数据状态，当前告警详情等。实时显示各个测点通道的法兰位移数据，展示各个测点法兰位移的时序图、具备历史查询和导出功能。场站机组列表，实现全场站风机之间螺栓监测专项页面的切换。健康度评估健康度是衡量设备子系统或单元部件健康状态的一个量化指标，健康度数值代表其健康程度（或者问题严重程度），数值范围0-100，数值越大，表示健康状态越好。健康度评估是指通过1个或多个分析模型，以事件触发和定期计算方式进行健康度计算打分，并给出量化的健康度数值的过程。健康评估层级健康度按照“集团-区域-场站-风机-部件（子系统）-评估子维度”的层级方式进行评估，评估子维度作为健康度评估得分的最小层级，集团作为健康度评估得分的最高层级。每个上级维度健康度分值是由下一级维度包含的多个分析模型的结果聚合计算得到的。风机部件健康度发电机系统：通过轴承结构安全、温度与绝缘、电气特性等维度对发电机的健康状态进行评估。主轴系统：通过主轴承结构安全、法兰螺栓温度、电气特性等维度对发电机的健康状态进行评估。叶片系统：通过运行状态、结构安全、振动评估等维度对叶片的健康状态进行评估。变桨系统：通过温度特性、运行行为、部件状态等维度对变桨系统的健康状态进行评估。偏航液压系统：通过偏航状态、液压系统状态等维度对偏航液压系统的健康状态进行评估。控制系统、环境及运行特性：通过控制柜状态、测风系统、温度传感器、外部工况、整机运行行为等维度对控制系统、环境及运行特性的健康状态进行评估。变流器系统：通过温度特性、电气特性、部件状态等维度对变流系统的健康状态进行评估。塔架：通过垂直度状态、螺栓连接状态、刚度和固有频率变化等维度对塔架的健康状态进行评估。基础：通过沉降状态、腐蚀状态、锚固状态等维度对基础的健康状态进行评估。风机整体健康度由风机各部件健康度汇聚分析结果给出风机整体健康度。为用户从风机视角，了解风机整体健康度，部件层级下钻到告警可视化详情，排查告警根源。风机基本属性及工况等信息，主要包括但不限于：叶片、塔筒、发电机型号；塔筒类型；额定风速、额定转速、切出风速、运行温度等。展示风机部件（子系统）健康度分值，10个维度：叶片系统、变桨系统、变流器系统、发电机系统、偏航液压系统、主轴系统、基础、塔架、环境及运行特性。告警的部件（子系统）健康度，告警信息包括告警等级、告警名称、告警时间，其告警详情展示预警可视化界面。告警列表展示单风机的告警等级、告警名称、告警部位、告警时间及其他详情。单台机组实时专项监测的数据汇总。场站健康度由各风机健康度汇聚分析结果给出场站健康度。健康度释义健康度释义表序号健康度分值中文释义1100表示没有发现评估对象存在问题告警，当前对象运行正常。2-100评估对象所需要的分析数据全部缺失30表示评估对象当前存在基本运行功能完全丧失的严重问题（如倒塔、火灾、飞车、叶片掉落、叶轮脱落等）的告警信息。需要立即停机进行检查，以消除风险。4（0,60）表示评估对象当前存在可能造成高安全风险或重大质量事故的告警信息，建议在24小时内安排检修排查，以消除风险。5[60,85）表示评估对象当前存在可能造成较大质量问题的告警信息。建议在72小时内安排检修排查，以消除风险。6[85,100）表示评估对象当前存在可能造成一般质量问题的告警信息。不会对系统产生大的影响，建议随日常检修择机采取相应的措施，防止状态升级。统计分析波形分析波形分析功能适用于分析人员和现场专业的技术工程师，对故障进一步人工确认。利用常见的波形分析工具，如时域波形，频谱包络以及趋势分析，工程师对数据进行深度挖掘分析。波形分析主要功能：按照场站名称、风机编号、传动链/叶片振动/塔筒的测点信息、历史时间定位查询；符合查询条件的数据具备导出功能；波形分析主要有时域分析、频谱分析、包络分析、趋势图分析和趋势关联分析。时域分析：横坐标：采样时间，单位为毫秒（ms），纵坐标：传动链和叶片振动是加速度幅值，单位为m/s2；塔筒是角度幅值（单位为角度°）或加速度幅值（单位为m/s2）。频域分析（频谱分析、包络分析）：横坐标：频率，单位为赫兹（Hz），纵坐标：传动链和叶片振动是加速度幅值，单位为m/s2，塔筒是角度幅值（单位为角度°）或加速度幅值（单位为m/s2）；趋势图分析：横坐标：时间（年月日时分秒），无单位（时刻的点），纵坐标：传动链和叶片振动是加速度幅值，单位为m/s2，塔筒是角度幅值（单位为角度°）或加速度幅值（单位为m/s2）；具备局部缩放功能，坐标自适应功能，便于用户对感兴趣数据段进行观察分析。工具箱主要有单游标、双游标、倍频游标、边频游标、峰值获取。单游标：数据游标，显示单游标所在数据点的横轴和纵轴坐标值，用于波形分析中查看数据序列的某序列点的数据值。双游标：差值游标，显示两个游标线所在数据点的频率、时间、幅值的差值，用于波形分析的时域分析，频域分析和包络分析中查看数据序列的某两个序列点的数据差值。倍频游标：显示10个倍频游标名称（1X-10X）和基频（1X）所在数据点的坐标值，用于波形分析的频域分析、包络分析中不同倍频的位置及数据值。边频游标：以中心频率为中心点，左右两侧分别显示5个边带频率游标线，用于波形分析的频域分析、包络分析中标注中心频率和边带所在位置。峰值获取：显示纵坐标轴数值最大的20个数值点的位置标示，降序排列，用于波形分析的各个图形中的峰值数据获取。告警管理告警类别按照告警来源分类，告警类别包含：生产设备告警、环境监测告警、数据链路告警和采集设备告警，见表7。告警类别告警类别具体内容生产设备告警风机、光伏环境监测告警火灾消防、视频安防数据链路告警通讯中断、数据中断采集设备告警传感器故障、传感器屏蔽、灭火介质屏蔽告警等级通过告警等级名称和颜色，帮助客户快速区分告警严重程度。具体名称、颜色及释义，见下表8。告警等级序号名称颜色释义1严重红色表示是重大安全或质量风险问题（如倒塔、火灾、飞车、叶片掉落、叶轮脱落等）的告警信息。需要立即停机进行检查，以消除风险。2一般橙色表示是可能造成较高安全或质量风险的告警信息，建议在24小时内安排检修排查，以消除风险。3轻微黄色表示是可能造成轻微安全或质量风险的告警信息，不会对系统产生大的影响，建议随日常检修择机采取相应的措施，防止状态升级。告警展示告警信息包括：告警ID（告警信息的唯一流水码）、告警模型代码、告警名称、告警等级、告警类别、告警内容、告警对象（客户集团-区域-场站-设备）、告警部位、告警原因、告警时间、告警恢复时间、处理建议、告警确认状态、告警确认时间、告警确认人、确认描述。告警列表分为当前告警和历史告警。当前告警按照告警类别筛选分类展示或者全部当前告警展示。历史告警列表可参见“历史告警查询”章节相关内容。当前告警页面展示告警类别、告警等级、告警数量、告警列表包含：告警名称、场站、风机、告警部位、告警时间、告警确认，告警详情等。告警确认可参见“告警处理”章节；告警详情展示当前告警列表中告警详情下钻进入可视化界面，帮助用户对告警信息产生的原因和判断告警的有效性，能有更清晰的理解，提升用户体验效果。告警详情展示告警信息描述，告警内容、告警原因、处理建议，状态监测各项目对应的特征值分析图。比如传动链告警详情展示时域分析、频域分析、趋势图等。历史告警查询历史告警信息查询，帮助客户提升体验效果和使用效率。查询条件包括：告警代码、告警模型代码、告警类别、告警名称、告警等级、告警对象（客户集团-区域-场站-设备）、告警部位、告警时间、告警恢复时间、告警确认状态。查询时间范围：当天、近7天、近30天（默认）的便捷查询选项，解决现场查询近期告警的高频操作，天数按照自然天计算。查询结果导出为Excel文件，文件支持.xlsx和.xls格式选择，默认xlsx，文件默认全部导出，也可选定特定记录导出。告警处理告警确认是用户对告警信息执行的确认动作，可分为人工确认和自动确认，表示用户已读，与告警是否恢复无关；确认后，告警确认状态变为已确认。其功能便于用户区分不同状态的告警信息。自动确认：根据告警对象、告警等级、告警类别配置需要自动确认的告警信息。确认操作完成显示系统自动确认。人工确认：对未确认的告警执行单个或批量确认操作，可添加确认描述文本。生产管理系统概述生产管理系统是面向新能源发电企业生产管理和资产管理的数字化信息系统，以资产模型、设备台帐为基础，以业务工单的创建、审批、执行、关闭为主线，合理、优化地安排相关的人、财、物资源，记录企业全过程的维护历史活动，支持文档管理、安全隐患管理、知识技能提升，可持续地改进、固化和优化公司的生产运行管理方法、工作流程和工作标准。同时，可与集控和健康管理系统集成，将传统的被动检修转变为积极主动的预防性维修。帮助企业提高风电设备可用率和运行维护管理水平，为风电场的正常运行和管理提供技术保障。资产管理系统围绕新能源行业的设备资产提供最基础的业务管理领域，包括设备台账、运行管理、检修管理、物资管理、安全管理任务管理。资产管理系统遵循闭环管理理念，建立标准化业务流程体系；打破信息孤岛，实现管理、技术、物资、人员、信息的全方位服务共享，从而提升运营效率，降低运营成本，提高收益水平。设备管理设备台帐主要用于场站设备台帐信息的管理。其中，根据能源种类不同，场站可分为风电场站、光伏场站、水电站甚至火电站等；而无论哪一类场站的设备台账信息，都主要围绕发电设备、变电设备或输电设备以及它们的附属表计、配套设备和零部件展开，按照发电单元、系统、大部件、小部件四个层次，通过模型树的形式，进行统计呈现。设备台帐信息由设备台账节点和设备台帐结构树构成，设备台账节点是实体设备在信息系统中的逻辑映射，是设备台帐结构树的叶子节点，台帐结构树由分类、分层目录和设备台账节点组成。设备台账节点包含两部分内容：位置属性（或逻辑位置），指用来描述设备台账节点位置相关的字段和内容；包括：该位置的基础信息：位置名称、上层设备、下级设备、KKS编码、设备类型、经度、维度等；该位置上相关的业务数据：设计参数：该位置的设计参数信息备品备件信息：该位置上的备品备件信息物理设备台账：该位置上的物理设备更替信息运维台账：该位置上的运维信息汇总，包括：缺陷记录、工单记录、两票记录、巡检模板、设备（系统）异动、工序卡等物理属性（或物理设备），指用来描述现实场景中与设备台账节点对应的具体的物理设备（系统）的相关字段和内容，包括：当前位置上的物理设备的基础信息：KKS编码、设备名称、设备编码、设备型号、设备编号、生产日期、物资编码、厂家联系方式、制造商等当前位置上的物理设备的业务信息：设计资料：当前物理设备的设计资料文档工程建设资料：当前物理设备工程建设过程中相关的资料供应商信息：当前物理设备涉及的供应商信息运维信息：当前物理设备的日常运维信息，包括：缺陷记录、工单记录、两票记录、巡检记录、部件更换信息、设备评级等技术参数：当前物理设备的技术参数信息工序卡：当前物理设备相关的工序卡信息设备台账信息的管理活动主要包括以下两个方面：台账自主维护，即手动或以模板的方式维护（增删改）台账模型树及静态台账信息。台账的动态类台账信息在与其他模块打通之后，进行自动关联和汇总，例如：运维信息，即通过与工单两票、物资管理、巡检管理等业务模块打通，可以将设备的缺陷记录、工单记录、两票记录、巡检记录、部件更换信息等与设备进行关联并支持在线跳转查看。台账信息的查看。对维护好的设备台账的各类信息进行查看。设备二维码二维码可作为现场设备与后台设备管理软件的连接桥梁，与设备KKS一一对应。二维码可查看设备静态信息，包括备台账信息、技术参数、技术规范、设备出厂及安装信息等。二维码可查看设备的动态信息，包括设备缺陷工单记录、检修工单记录、工作票记录、设备异动、物资维修领料记录等信息。二维码可完成移动巡检和缺陷录入等功能。业务智能BI系统概述该系统基于数据平台，采用可视化分析、数据仓库、数据挖掘等前沿技术，并搭配灵活的自主分析工具，在满足系统高可靠、可扩展、安全稳定的前提下，为用户新能源运营管理提供运行分析、绩效管理和经营决策等业务分析的产品，业务功能包括经营评估、智能报表、自助分析、数据维护等，帮忙新能源企业用户解决以下问题：解决业务数据分布在多系统，很难互联互通问题，提供全量、准确、及时、可用的新能源指标数据；解决数据统计耗时耗力，数据分析灵活多变问题，提供自助可视化分析工具，赋能业务数据分析、提升数据可读性；解决管理决策缺乏数据支撑和有效抓手问题，以管理价值为导向，引入经营评估分析模型，通过偏差对比、趋势分析、异常识别等实现管理改善提升；业务智能系统具备以下特点：通过数据可视化将新能源业务进行分析和呈现，提升数据可读性，提升决策效率实时掌握所辖新能源场站运行情况，提升业务经营KPI指标；基于IEC标准电量模型和设备电量损失模型，实现损失电量洞察分解，精准定位优化点，降低损失电量；结合资产管理系统，实现工单、安全、人员等业务数据的量化分析和绩效管理。经营评估业务智能可以基于大数据平台连接到新能源智慧运营相关的集中监控、生产管理、设备健康管理等各个系统，并将各业务系统中的设备运行数据，设备电量数据进行高度聚合和计算，生成关于设备和场站相关的能效、经济、质量、安全、管理共计五个维度的评估指标，建立并实现整个集团、区域、电站各层级的运营绩效指标体系和评估模型，为用户集团管理层、区域管理层及电站监控运行人员管理、分析设备可靠性与运行性能的数据图表，并提供用于电站风/光资源与设备性能的高级分析工具，从而帮助客户掌握发电设备可靠性与性能信息，使得管理部门和管理人员能够全面掌握风机运行及绩效信息并能够智慧管理电场。能效评估通过对风资源、光资源等指标进行综合对比分析，建立能量利用评估模型，实现风能和光能的实际值和最优值的对比。通过对电场、风机、逆变器、升压站运行数据，建立基于发电量、损失电量、电能表电量等相关数据建立基于场内能量转换及运输环节模型、场内传输环节模型、站内能量传输环节模型实现对能量流失部分的精确分析。能效评估包括：环境资源评估、能量利用评估、综合能效分析、损失电量分析等四块内容。能效评估可实现以下业务价值：实现了从发电设备到箱变、到集电线路、到升压站等的各设备环境的能效评估模型构建和电量损耗评价。基于IEC标准电量模型和设备电量损失模型，实现损失电量洞察分解，精准定位优化点，降低损失电量；能量利用评估通过能量利用评估，用户可以快速对集团管辖下所有新能源场站包括风电场、光伏电站等的能量利用情况进行分析，以数字、列表、可视化图表相结合的方式展示能量在各业务环节的流转情况，直观形象地反映场站能量损失和损耗情况，便于用户对场站低效环节进行识别和定位。各功能模块主要内容特点包括：为用户提供风电和光伏两种场景的能量利用评估模型。综合指标展示，支持平均风速、平均辐照强度、综合能量可利用率，等效利用小时数汇总指标展示，用户还可以将风/光资源指标情况与场站各环节电量能效利用情况进行对比分析；能量转化和传输能效评估：支持在场内能量转换及运输环节、场内传输环节、站内能量传输环节等三大环节中理论发电量、损失电量、场区发电量、发电量可利用率PBA、场区发电量、场区出线电量、集电线路及箱变损耗电量、集电线路及箱变电能损耗率、场区出线电量、上网电量、升压站损耗电量、升压站电能损耗率等关键指标的对比和分析。指标列表展示，提供包括各场站的基本信息及关键指标信息展示，能按光伏电场或者风电场进行分类查看。场站信息以列表形式展示，此处以及全系统涉及到列表的功能，均可自行设置列表隐藏或显示，列表支持导出后本地查看。综合能效分析综合能效分析支持风电和光伏两种场景下的电量能效分析，以图表化方式从设备能效、场站能效和场站损耗等三个方面帮助用户对设备或场站能效进行分析和评估；用户可以从设备、场站、区域、集团的角度进行不同分析对象的能效利用情况对比，识别低效设备或场站；还可以从日、月、年等时间维度对以聚焦的分析对象进行趋势的分析。用户从横向和纵向对设备和场站能效进行综合分析后，基于分析情况可以针对性的提升设备发电性能及营运水平，实现端对端的场站能效管理，减少发电量损失，提升发电效益。主要功能特点如下：设备能效对比分析：通过对设备、场站、区域、集团等不同层级的发电设备的理论发电量和实际发电量进行分析，设备发电量可利用率一目了然，帮助用户快速的锁定低效设备。场站损耗对比分析：通过对场站集电线路及箱变损耗电量、升压站损耗电量的对比和分析，集电线路/箱变损耗、升压站损耗情况一目了然，帮助用户及时场站各部位的损耗情况。场站能效对比分析：通过对场站理论发电量和上网电量的对比分析，电场综合能量可利用率一目了然，（在光伏场景下综合能量可利用率也称为光伏电站系统PR）。综合能效指标展示：包括各场站基本信息、理论发电量、场区发电量、站内进线电量、上网电量、发电量可利用率PBA、综合能量利用率、集电线路及箱变电能损耗率、升压站电能损耗率等关键指标展示，列表支持自行设置列表隐藏或显示，支持导出后本地查看。损失电量分析通过对设备理论发电量和实际发电量对比，能计算发电设备损失电量，通过风机能效和光伏能效分析能精确定位设备/场站各种原因损失电量明细，并将损失电量从损失电量类型、设备/电场不同对象、不同时间段趋势等三大维度进行综合的对比和分析，帮助用户发现和识别低效设备和场站，为业主生产管理提供针对性参考数据和决策依据。主要功能特点如下：指标概览：清晰的展示场站、区域或集团的总体理论发电量、实际发电量、损失发电量、场内损失电量、场外损失电量等指标情况。损失电量分析：从损失类型维度、不同场站/设备维度、时间维度对损失电量进行分析，并基于集团、区域、场站等维度进行层级下钻，基于损失电量偏差从时间和设备维度进行层层的低效识别和筛选，洞察电场或设备电量损失原因。损失电量列表：包括各设备基本信息、风电各类损失电量、光伏各类损失电量等关键损失电量指标展示，列表支持自行设置列表隐藏或显示，支持导出后本地查看。环境资源分析支持风电、光伏两种业务场景的环境资源分析，提供电场和设备等范围的平均风速、风频图、风向玫瑰图、平均辐照强度、总辐射量、峰值日照时数、等效峰值日照时长等风/光资源指标进行展示和统计分析，通过对统计查询的电站进行排序，来评定电站的资源指标。风资源分析通过对统计周期内的不同风速区间的平均风速、频次、采集样本数量和频次占比进行对比和展示，实现设备或电场的风频分析，为用户进行风资源评估分析提供有力支撑。通过对统计周期内的不同风向区间的风向、风速区间分布、频次和频次占比进行对比和展示，实现设备或电场的风向玫瑰图分析，为用户进行风资源评估分析提供有力支撑。质量评估质量评估基于发电设备的可利用率、可靠性、功率曲线等关键指标构建质量分析模型，实现风电、光伏场景下设备运行性能和效率的评估，并通过纵向和横向多维度的运行数据分析，固化风电与光伏场站运行质量指标和绩效考核场景，基于指标异常和趋势偏差，向资产管理或运行监控人员指明提升产量、改善设备可靠性的方向。可利用率分析可利用率分析支持风电和光伏两种场景下的发电量可利用率（PBA）、时间可利用率分析（TBA）等关键指标对比分析。用户可以对比分析机组可利用率情况，帮助运维人员把握风电设备的总体运行与运维管理水平，快速找出影响风机可利用率偏低的原因。用户可以对比分析逆变器可利用率情况，帮助运维人员把握逆变器的总体运行与运维管理水平，快速找出影响逆变器可利用率偏低的原因。可靠性分析可靠性分析支持风电和光伏两种场景下的故障频次FTAF、平均无故障运行时间MTBF、平均排除故障时间MTTR、平均检修间隔时间MTBI、平均检修耗时MTTI、光伏电站发电时长、停机时长、通讯中断时长、逆变器输出功率离散度、组串电流离散率等关键指标分析，支持不同设备、电场维度的对比分析和不同时间维度的趋势分析。主要功能特点如下：支持发电设备设备稳定性分析故障频次FTAF，反映发电设备在一定的统计周期内单台设备平均发生故障的次数，该指标值越低，表明该机组运行越稳定；平均无故障运行时间MTBF，反映风电机组两次相邻故障之间的无故障运行时间，该指标值越高，表明该机组运行越稳定；通过对故障频次和平均无故障运行时间的对比分析和趋势分析，可以帮助运维人员了解机组运行的稳定情况。支持运维服务综合分析平均排除故障时间MTTR，指在规定的条件下和规定的期间内，风力发电机组的故障维修总时间与风力发电机组的故障次数之比；平均检修间隔时间MTBI，是指是两次定期或非定期检修之间间隔的时间；平均检修耗时MTTI，发电设备的检修总耗时(即检修持续总时间一检修开始时间至检修结束、系统恢复正常止)与发电设备的检修次数之比。MTTR、MTBI、MTTI三个指标是衡量维修服务团队响应速度、故障处理能力、运维检修效率、设备修复效率和备件保障能力的综合指标。支持光伏设备可靠性分析逆变器运行小时用于反映全厂逆变器的运行状况，包括发电时长、停机时长和中断时长三个指标。发电时长指在太阳能辐射强度达到光电设备正常发电的条件下，全站逆变器在统计时间内的累计正常发电小时数。停机时长指在太阳能辐射强度达到光电设备正常发电的条件下，全站逆变器在统计时间内的累计正常停机和故障停机总小时数。通讯中断时长指在太阳能辐射强度达到光电设备正常发电的条件下，全站逆变器在统计时间内的通讯中断、恒值数据和数据丢失总小时数。支持逆变器输出功率离散度分析逆变器输出功率离散度反映各逆变器输出功率，同一时刻的高散率;反应发电单元(场站)逆变器的发电性能一致性;需要针对相同机型的逆变器进行比对，不同容量的逆变器输出功率按照单位标称容量进行折算，逆变器输出功率离散率主要评估光伏电站所有逆变器的整体出力情况，离散率数值越小，说明逆变器交流功率曲线越集中，逆变器整体运行情况越一致、稳定。支持组串电流离散率分析组串电流离散率是设备级(逆变器/汇流箱)指标，各支路组串电流，同一时刻的高散度;反应发电设备的发电性能一致性;当高散率过高时，说明发电设备内各支路电流存在异常需要进行排查。功率曲线分析功率曲线是描绘风电机组有功功率输出与风速的函数关系图表，通过功率曲线用户可以分析风机的运行情况、性能，达到额定功率前风机在各风速段的功率输出情况。主要功能特点如下：功率曲线分析能够实现基于历史数据快速建立机组功率特性模型，并具有自动持续优化、改进功能。风速功率曲线是通过对风机实际功率曲线与标准功率曲线、实际风速与输出功率对曲线、风电场实际发电量和理论发电量、对比不同型号风机的功率曲线发现不同厂家，不同型号风机性能差异，为风电企业的设备选型、风机优化提供依据，监督风机制造商在设备质保期内按合同承诺履行状况，并可校正功率预测的准确性。通过数据实时分析功率曲线好坏，确保运行人员可及时准确发现设备发电性能问题；在进行机组功率曲线分析过程中，支持采用机舱传递函数法的风机风速修正等功能。能够展现对风向、时间、设计值、振动值等方面的不同维度的对比分析功能。系统可为机组的优化提升提供建议；功率曲线分析能够实现基于发电量计算的机组功率曲线一致性分析，将机组之间、与设计值之间的差异性进行数字化展示分析。通过查找分析机组功率曲线的差异率为机组的优化提升提供建议；功率曲线分析支持功率曲线关键指标列表导出，包括功率曲线平均符合度报告及功率曲线保证值。安全评估安全评估是以安全为突破口，从与“安全”相关的评价点出发，对不同层级的用户关注的内容进行完整的安全评价。与安全评估相关联的评价点为设备安全和安全管理，因此我们从设备风险和安全管理两大维度构建安全分析模型。设备风险监测主要是基于设备故障停机、通讯中断、预警任务、缺陷处理等风险事件，从集团、区域、电站三个不同维度对关键安全指标进行分析和管理。安全管理分析是基于安全检查、隐患整改、两措执行等安全管理活动进行综合展示和分析，通过对安全管理获得的执行进度和完成状态来识别安全管理过程中的问题和不足，对其进行通报、批评和整改。设备风险监测围绕设备运行过程中的通讯中断、故障停机、预警任务、缺陷进度等相关风险和异常事件进行对比和分析，并基于风险事件等级、风险处理状态进行图表化呈现和差异化展示，帮助用户及时发现设备运行风险点，及时纠偏，以保障设备的安全稳定运行。主要功能特点如下：通讯中断监测：提供电场数量、设备台数、通讯中断台数、累计通讯中断时长、最大通讯中断时长等关键通讯中断指标展示，支持对通讯中断台数、累计通讯中断时长、最大通讯中断时长等指标进行图表分析，帮助用户及时发现通讯中断设备，快速进行通讯恢复和处理。故障停机监测：提供电场数量、设备台数、故障停机台数、故障累计持续时长、故障损失电量等故障指标展示，支持对故障停机台数、故障累计持续时长、故障损失电量等指标指标进行图表分析，针对超长故障停机事件进行重点分析和关注，帮助用户聚焦于超长停机事件，进行持续改进和精益改善管理，帮助用户缩短设备停机时长，提升发电量。预警任务监测：提供电场数量、设备台数、预警总数、已结项预警、未结项预警、预警结项率等预警指标展示，并将预警按风险等级进行分类对比和展示，通过预警总数、已结项预警、未结项预警、预警结项率等指标分析及时锁定设备高风险事件，并进行处理和反馈，帮助用户监测预警任务处理进度，对于超长时间未结项预警事件进行识别和整改，减少风险引发的停机损失。缺陷进行监测：提供电场数量、设备台数、缺陷总数、已消缺数量、未消缺数量、缺陷消缺率等缺陷指标展示，并将缺陷按等级进行分类对比，通过消缺数量、未消缺数量、缺陷消缺率等指标分析及时识别和发现未处理的紧急/重大的缺陷，辅助用户及时缺陷催办和处理，减少缺陷引发的停机损失。安全管理分析围绕生产管理过程中的安全检查、隐患整改、两措执行等安全管理活动进行对比和分析，并基于事件等级、处理状态等维度以图形与数表结合的形式对安全管理方面展示、分析，帮助用户更直观、更好的了解安全管理现状。主要功能特点如下：指标概览展示：支持关键安全指标展示，并允许用户自定义指标范围，最多可以配置8个指标，指标类型覆盖安全生产天数、并网运行天数、委外人员数量、自有人员数量、安全考试次数、考试合格率、事故上报次数、事故轻伤人数、事故死亡人数、安全检查次数、检查单关闭率、隐患总条数、隐患整改完成率、两措总条数、两措执行率等指标安全检查：帮助用户从安全检查类型、安全检查次数、安全检查完成率等方面了解安全检查情况；安全隐患：帮助用户从隐患等级、隐患数量、隐患整改率等方面了解安全隐患整改情况；两措执行：帮助用户从两措类型、两措数量、两措执行率等方面了解安全两措的执行情况经济评估经济评估以“经营效益”为突破口，从等效利用小时数、平均电价、损失电量、单位容量运维成本等多个影响效益的评价因素出发，对不同层级的用户关注的收入、成本、利润等指标进行统计和分析，构建了一套经营效益评估模型。通过经济评价，实现新能源电站收入、成本、盈利、电量等指标的精益分析和管理，将电场的盈利偏差进行可视化呈现，帮助用户及时发现问题并进行管理改善。主要功能特点如下：收入分析：基于上网电量和上网电价（考虑电力交易情况），从场站、区域和集团多层级维度进行多维度的对比分析和趋势分析。成本分析：支持按运维、备件，人员等各成本类型分布进行分析展示，支持各电场成本分析和历史成本数据进行同比分析。利润分析：支持等效利用小时数、平均电价、损失电量、单位容量运维成本等四个维度对利润贡献的影响进行分析。支持多个维度对利润率分析。大数据平台大数据平台是企业级大数据基础软件，集合业界主流的新型大数据处理技术，进行了深度功能增强和性能优化，并提供统一的平台化管理运维，能够帮助用户轻松应对PB/EB级海量数据的采集、存储、计算、查询、分析挖掘和数据安全等应用场景。大数据平台总体架构包含Hadoop生态、spark生态、全文检索生态、流式处理生态的主要组件，同时提供数据采集、数据操作、任务编排、机器学习及安全管理等基础功能，支撑海量数据的采集、存储、计算、分析挖掘、数据操作、管理监控和数据安全等能力。大数据平台主要特性如下：持续兼容业界主流技术全面支持Hadoop3.1.1，涵盖Yarn、HBase、Hive、Zookeeper、Spark、Storm等20+个组件。丰富计算框架和算法模型提供离线计算、实时计算、流式计算、图计算等多种计算框架，支持复杂计算场景。内置丰富算法，支持In-DatabaseAnalytics，提供基于库内类SQL方式的数据分析，并支持用户自定义算法。超强SQL支持提供完善的ANSISQL标准，兼容SQL-92、SQL-99、SQL-2003，提供基于Hadoop的分布式并行计算模式，数据处理在内存中完成，数据查询