加强风电信息化运维 提升风电管控水平.ppt

1、a，为了信息的运行和维护，加强风力标准化数字管理，龙源电力集团有限公司和军事梁，2017年05月，a，3，风力信息化的意义和前景，1，a，1/103，前面提到，随着风力发电，风力和运营层面的各种问题逐渐出现，以及不仅是风力标准化、标准化、数字化、信息化的需要，也是推动风力持续健康发展、提高风力控制水平的需要。借此机会，我想从运营商的要求方面谈一些不成熟的经验和思想。a，1/103，a，1/103，风力特性和管理现状，1，a，1/103，各系统相互独立，信息孤岛现象严重，存在更严重的重复建设！a，1/103，我们的目标，2，a，1/103，系统级别计划，保持相关业务发展，通过业务统计做出更好的决

2、策，备件决策，性能分析，维护决策，优化运营，增加发电功率，降低运营和维护成本，提高管理能力，维护管理，风扇SCADA，备件管理，风扇CMS系统，风电场的高级应用程序功能(路径)，业务，数据平台(基本)，风资源管理， 主动无功调度，闸侧电气运营，计划维护状态维护技术监督，维护备件采购库存管理转移，备件计划备件采购库存管理，a，1/103，提高单位发电功率，风力发电能源优化单元计划停机优化维护策略优化，提高维护能力， 合理安排备件库存，降低单位安全事故率，提高安全检查、调查成本，提高单位检查监督效率，降低测试成本，最终目标，a，1/103，1，建立风力发电标准化系统，我们的任务，3，2，建立风力发

3、电综合数据管理平台，3，区域级数字中央控制风力发电智能设备维护和维护，7，风力发电数据分析和挖掘技术信息实施，a，1/103，a，1/103，风电场管理标准化，标准化是信息化的基础，通过信息平台规范进行统计口径运行，数据一致性构建，人类数据标准化管理，管理流程标准化业内发电侧的发电量测量(测量点从SCADA读取，收集点位置大部分从变频器输出，箱子位于低压侧之前，发电时不包括自身功耗)； 部分位于收集器侧(从收集器浇口表中读取)。发电功率是反应发电企业在正常生产期间“发展”的电量，与集电极侧、互联网侧“internet电量”不同，SCADA数据是风电行业立即可用的统计关口，毫无疑问，风力发电机S

4、CADA功率测量标准尚未制定国家规范，面临统计准确性问题；部分型号的初始装置，没有减去自身功率，发电量测量和现场功率测量太高，不能配合其他装置，部分已经整顿好；从聚合线电力计量计量计量计量计量中测量的风扇发电功率实际上是减去风扇的消耗功率、箱变、聚合线的损失等，因此统计数据低，实际反应风扇的发电功率、工厂功率、统计、计量管理失去了统一的基础。这些问题致力于统计学的正确性，对对象的公平性，信息化的一致性。，a，1/103，风电场主接线也是风力发电机侧SCADA数据收集线侧主变压器高压侧，数据一致性构建，1，示例1:风力发电机发电测量点，a，1/103，数据一致性构建，1，思路和建议2、现有条件：

5、SCADA读取精度问题可以从以下方面解决：1)开发人员和制造商一起增强SCADA规范，使数据真实可信。2)加强SCADA的维护，确保数据的有效性和连续性。3、逐步转换、统计、标准、信息管理的要求，安装在符合准确度要求的电能表的统一规定测量点位置。4、必须对今后主机合同中的风力发电测量装置提出明确的技术要求，以满足一致性要求。a，1/103，人类数据的标准化管理，2，人类数据的定义：根据风力发电数据的来源，整个风力数据可以分为两大类。a，机器数据由每个信息系统自动收集，数据收集过程不需要运营和维护人员参与，如单元的SCADA收集收据、在线振动测试收集的数据。a，1/103，b，人员数据：由人员活

6、动生成，必须人工输入才能在系统中输入数据。例如，定期维护的数据、检查的数据、大修、技术革新的数据、备件回收和返还数据，以及故障排除过程的数据。人力数据是风电基础数据的重要组成部分，如果这部分不能顺利形成数字进入系统，风力运行和维护的信息化、智能化可能不完整，实际上无法实现！对人类数据进行标准化管理，2，a，1/103，示例2:对工作票操作票进行电子操作管理，是风电场级别的日常业务管理，也是标准化操作人员工作，提高操作人员工作效率的系统。运营管理提供的一些应用程序(如值班记录、操作票、密钥管理的密钥申请)是通过系统内流程的控制实现的，自动记录这些可查询应用程序的历史记录，从而实现风电场运营管理的

7、标准化、无纸化操作和自动化。使用纸质工作票，风扇工作票从创建票到执行票需要4050分钟左右，使用电子票需要大约1020分钟，大大减少了运营和维护人员的工作负担，人力数据也相对完整地进入系统。人类数据的标准化，2，a，1/103，管理过程的标准化，3，示例3:缺陷的闭环管理1，设备缺陷可分为以下三类：一般缺陷：对设备安全运行的影响小，一般不会发展为上述两类缺陷，保持铭牌额定值，日常、每月、每月。紧急缺陷：是对个人、设备安全的严重威胁，随时都可能发生事故，严重影响设备的持续运行，需要及时处理的缺陷。重大缺陷：在一定程度上影响设备的寿命或处理，或发展为紧急缺陷，但还可以在短期内运行或进行跟踪分析的缺

8、陷。网格公司一般是第一次缺陷，第二次缺陷，第三次缺陷，a，1/103，缺陷的闭环管理流程，要求：1)识别为缺陷，必须开票，消除无票工作。2)根据缺陷等级，按顺序安排空缺。(3)在缺陷、隐藏问题的各个方面，实行者互相兼职，不能代替，最重要的是三个人不能代替。如果验收环节不能替代，验收人员必须是各级安全院验收审查官，而不是各级执行人员。根据这些要求，制定标准化流程，消除无表操作、有序闭环操作和维护不足。，a，1/103，设备可靠性状态的分割与整合，4，产业基本状态分割：a，1/103，风力发电园区不可用状态，风力发电园区可用状态分割与整合，a，1、a、1/103、模型解释、状态划分为基础，对数据挖

9、掘系统利用、发电损失链路提出了以下9种损失状态。a，1/103，通过确定标准单元运行状态和数据记录，理论上可发电功率计算操作，系统实现了损失功率的精细分解，并允许对各种损失状态进行深入分析。标准化管理工作，明确了原模糊损失电力的原因，明确了风力经济运行的发展空间和方向，部分进行了精密维护、运检模式优化等工作，推动了风力管理体制的创新，促进了数字化进步。a，1/103，摘要，5，a，1/103，a，1，构建数字风电场，风电场集成监控和管理：风力发电机、变电站、智能仪表和其他设备的实时数据收集、处理，以及自动生成日报、月报、年度报告等信息。完成风电场生产数据一致性的构建，并基于IEC61400-2

10、5、IEC61850等标准构建风力发电生产监控管理系统。第一设备状态数据收集：通过单元振动、油监测、电气第一设备数字化改造等技术手段，收集风力发电机、主变压器等关键设备运行的数据，并将其发送到区域生产运行中心和远程状态诊断中心。视频监控和智能检查：可以在风电场的核心部分安装摄像头，监控现场区域和设备。通过检查系统有效地管理维修人员的定期检查。29，a，1，建设数字风力发电园区，风力发电环境监测和电力预测：通过数值天气预报和风电场微观天气信息监测，对灾害气象信息进行预警。基于数据同化和数值天气预测系统的融合技术构建风力发电预测服务系统。数字工作：根据制造商提供的设备参数信息，实现设备的软错误自动

11、处理、设备的自修复错误通知和维护人员、自动监督磁盘等功能。设备支持维护：开发基于移动终端的维护辅助系统，服务人员可以实时获得远程专家诊断中心故障诊断解决方案，记录维护流程，提高维护效率。生产管理自动化：实现生产运营管理功能，包括远程电子工作单、自动数据统计等功能，如交换、工作装置、密钥管理、生产报告、工作单、工作单等。30，a，2，建立数字区域生产和运营中央控制中心，31，a，1/103，建立自己的专用云计算中心，3，a，1/103，促进风力信息运营和维护的实施，3，a，1，a，需要在精密维护之前进行详细的数据分析a，花瑞单元检查标准，歌曲美国飑单元检查标准，数据分析，根据症状的药，制定更高、

12、更全面的维护标准，a，组织保证-精密维护前培训，a，1/103，实施信息操作和维护-提供用于优化设备性能的切实有效的计划，4，设备优化运行可以提高设备的健康状况，增加发展容量设备的最佳运行需要对设备进行深入分析和研究，数字风力发电园区通过挖掘历史数据，提供了实现纵向、横向对比的解决方案，告诉用户设备的优点、弱点迅速暴露，如何优化！a，5，实施信息运行和维护为了确保无故障风力发电园区，信息运行和维护发掘大数据、故障单元的原因统计和单位隐患，通过各种分析和比较，寻找数据价值的生成，解决问题的解决方案，从而保证无故障风电场的实现，使设备更健康、稳定运行。36，a，1/103，信息运营和维护-使无人值

13、守风力发电园区成为可能。4，上述要求是风力发电运营和维护标准化、数字化、信息化努力的最终目标！a，1/103，a，1，信息，智能构建带来的变化，风电行业庞大的数据和部分功能计算特性，可以使用大规模数据和云平台技术在初始、基础架构、生产和运营以及后期评估中实现统一管理。风力发电企业在现有生产运行监控中心的基础上，通过改进、改造、升级，利用实际运行数据进行风力发电效率综合分析方法研究，实现风电场的发电功率计算和各种损失功率分析。仔细分析损失电力的原因和影响程度，找出影响发电电力的主要因素，以此为中心，完善管理改进工作。运用风电场深度后评价技术实施、虚拟测风等手段，全面分析风电场风能资源分布，发掘前

14、期规划盲点，优化风电场设计。39，a，2，信息化，智能的重要性，1)构建大型数据库，减少各种错误，提高精细管理水平2)实现风力发电设备的安全性、可靠性、效率、经济运行、设备的生命周期管理。3)能准确计算能源利用，实时调整风系运行模式，减少损耗功率，进行能源管理。4)提高维护流程水平，有效减少现场电源损失、运营和维护成本。5)减少运营和维护人员的经常性工作负担，减少运营和维护人员的劳动风险。(6)自动数据收集、摘要、分类、统计、挖掘(internet of things，大数据，云计算)，以获取有价值的信息，为管理和决策奠定基础。40，a，1/103，(1)标准化使计算机系统能够无缝识别标准化数

15、据，并将数据源授予数字化。(2)数字化实现了生产和维护数据的计算机化，自动化了部分内容，实现了大容量数据的存储和查看(纸面数据存储和查看都很困难)，使操作人员能够快速比较和分析单元数据，同时减轻了操作人员的工作负担。(3)随着计算机技术和网络技术的发展，风力数据逐渐积累，在物联网、云计算、大数据技术的发展背景下，通过包括单位在内的各种设备数据和人员数据的复杂运算，可以获得一些有用的数据，从而引导运营和维护人员，为决策提供依据。此外，可以预测设备的缺陷和故障，使操作人员预防部分事件，深入实施我国的“安全第一、预防为主、综合管理”安全生产方针。这就是信息化，智能的意义。3，信息化，智能是标准化，数字发展的必然结果，a，4，对大数据技术的展望，近年来研究成熟完善，大数据分析方案是新能源发展的行业特征和问题，其分析技术能很好地满足集团企业的价值需要。这些数据分布在风扇制造商、风系老板、系统操作员以及运营和运营服务提供商等多个地方，风产业的意义在于为最终消费者提供更稳定、更清洁、更便宜的电力，这是基于行业合理性和行业努力的方向。通过构建和共享规范的运营数据，引出这些数据的全部潜力，这是风电行业迎接大数据时代的姿态。42，a，4，对大数据时代的展望，数据是企业的核心资产，应基于未来的价值创造和管理改进。技术过时，但数据永不过时，这