加强风电信息化运维 提升风电管控水平.ppt

1、a,加强风电标准化数字化管理 为信息化运维筑基,龙源电力集团股份有限公司,和军梁,2017年05月,a,三,风电信息化的意义及展望,1,a,1/103,前 言,随着风电的发展，风电运维的各种问题逐渐显现，本次会议的举办，是一次很好的学习和交流的机会。既是推动风电规范化、标准化、数字化、信息化的需要，也是推动风电可持续、健康发展，提高风电管控水平的需要。借此机会我想从运营商需求侧层面，谈几点不成熟的体会和思路，与大家交流。,a,1/103,a,1/103,风电的特点及管理现状,1,a,1/103,各系统相互独立，信息孤岛现象严重，且存在较严重的重复建设！,a,1/103,我们的目标,2,a,1/

2、103,系统层次规划,维护相关业务发展,通过业务统计数据做出更好的决策,备件决策,绩效分析,维修决策,.,运行优化,提高发电量,降低运维成本,提升管理能力,维修管理,风机 SCADA,备件管理,风机 CMS系统,风电场高级应用功能（途径）,业务、数据平台（基础）,风资源管理,a,1/103,无人值守风电场,电网调度,电话调度,集控SCADA：风机启停复位，变电站电气倒闸操作,风机限功率，变电站SVG，SVC投切,发送缺陷消息，审批工单工作票,RTU,本地变电站SCADA 与EMS,直接调度,有功无功调度,关口侧电气操作,计划维修 故障维修 状态检修技术监督,发送维护备件申请单,备件计划 备件采

3、购 库存管理,a,1/103,提高机组发电量，降低风电场能耗 优化机组计划停机时间 优化维护检修策略，提高检修能力，减少机组故障维修停机时间 提高机组可靠性，降低机组故障频率和备件损耗 提高备件供应及时性、合理安排备件库存和计划 降低机组安全事故率、降低安全检查、调查费用 提高机组检测监督效率，降低检测费用,最终目标,a,1/103,1、完善风电场标准化体系建设,我们的任务,3,2、建立风电场统一数据管理平台,3、建立区域(省)级数字化集控中心,4、建设数字化风电场集团级云计算中心,5、建立基于状态监测技术的机组健康预警系统,6、实现风电场智能设备检修与维护,7、实现风电场数据分析与挖掘技术信

4、息化,a,1/103,a,1/103,a,1/103,风电场管理规范化、标准化是信息化的基础，应借助信息化平台规范运行统计口径，包括：数据一致化建设、人为数据的标准化管理、管理流程的标准化、设备可靠性状态的划分及统一,a,1/103,数据一致化建设,1,运行统计口径的统一：如风速、发电量采集点、数据接口、风机对时、时间统计等 示例一：风机发电量的计量点：,在行业内，对发电量的计量有的在发电侧（计量点从SCADA读取，采集点位置大多在变频器出口，箱变低压侧之前，不包括发电时的自耗电）；有的在集电线路侧（从集电线路关口表读取)。无论从字面理解还是行业要求，“发电量”与集电线路侧、上网侧“上网电量”

5、都不同，是反应发电运营商在正常生产期所“发”的电量，SCADA数据是风电行业现成的统计关口数据，毋庸置疑，但风力机SCADA电量计量标准还未建立国家规范，面临统计精度的问题；有的机型早期机组，由于未减去自耗电，造成发电量计量与场用电计量偏高，无法与其他机组对标，有的已经整改；在集电线路电能表计量的风机发电量，事实上已经减去了风机的消耗电量、箱变和集电线路的损耗等，故统计值偏低，不能真实的反应风机的发电量、厂用电量，统计、对标管理失去了统一一基础。上述问题给数据统计的准确性、对标的公平性、信息化的一致性带来困扰。,a,1/103,风电场主接线图 风电机组侧SCADA数据 集电线路侧 主变高压侧,

6、数据一致化建设,1,示例一：风力发电机组发电量的计量点,a,1/103,数据一致化建设,1,思路及建议：,1、由于发电量、利用小时都是大指标，需要对外公布，统计口径的改变牵扯面比较广，影响大，基于数据一致性的考虑建议将风电场发电量的计量点统一为发电侧，而不是集电线路侧或上网侧。 2、现有条件下：SCADA读取的精度问题可以从以下方面解决： 1）开发商与制造商共同加强SCADA的规范，使数据真实可靠。 2）加强SCADA的维护，保证数据的有效性、连续性。 3、逐步进行改造，在统一规定的计量点位置上加装满足精度要求的电能表，满足统计、对标、信息化管理的需要。 4、今后主机合同中对风电机组发电量计量

7、装置应提出明确技术要求，满足一致化需求。,a,1/103,人为数据的标准化管理,2,人为数据的定义： 根据风电运维数据的来源，可将整个风电数据分为两大类： a、机器数据由各信息化系统自动搜集，数据的搜集过程不用运维人员参与，例如机组的SCADA搜集的收据，在线振动检测收集的数据。,a,1/103,b、人为数据：由人员的活动产生，并且需要人员手动输入才能进入系统的数据。例如，定期维护的数据，点检的数据，大修、技改的数据，备件领用和归还数据，故障处理过程的数据等。 人为数据是风电基础数据的重要组成部分，如果这部分数据不能顺利地形成数字化进入系统，则风电运维的信息化、智能化将是不完整的，甚至无法真正

8、实现！,人为数据的标准化管理,2,a,1/103,示例二：工作票操作票的电子化 运行管理是风电场层面的日常业务管理，也是规范运行人员的工作、提高运行人员工作效率的系统。运行管理提供的值班记录、操作票、钥匙管理中的钥匙申请等一些应用程序都是在系统中通过流程的控制来完成，并自动记录这些应用程序的历史记录，可供查询，从而实现了风电场运营管理的规范化、无纸化和自动化。使用纸质工作票的情况是情况，风机工作票从开始填票到开始执行，大约需要4050分钟，如果使用电子化票，大约只需要1020分钟，不但大大降低了运维人员的工作量，而且人为数据也比较完整地进入了系统。,人为数据的标准化,2,a,1/103,管理流

9、程的标准化,3,示例三：缺陷的闭环管理 1、设备缺陷可分为以下三类： 一般缺陷：对设备安全运行影响较小，且一般不至于发展成为上述两类缺陷，并能维持其铭牌额定值继续运行，按程度允许列入日常、月、季（年）度检修计划中安排处理的缺陷。 紧急缺陷：是指严重威胁人身、设备安全，随时可能酿成事故，严重影响设备继续运行而必须及时进行处理的缺陷。 重大缺陷：是指对设备使用寿命或处理有一定影响，或可能发展成为紧急缺陷，但尚允许短期内运行或对其进行跟踪分析的缺陷。 电网公司一般按级分类：一级缺陷、二级缺陷、三级缺陷,a,1/103,缺陷的闭环管理流程,要求： 1）确定为缺陷，必须开票，杜绝无票操作。 2）按照缺陷

10、等级，有序安排消缺。 3）缺陷、隐患各环节的执行人不能相互兼职、替代，最重要的是三种人不能替代。要有验收环不能替代，验收人不是各级执行人，应是各级安全员验收把关。 根据上述需求，编制标准化流程，杜绝无票操作，有序、闭环运维消缺。,a,1/103,设备可靠性状态的划分及统一,4,行业基本状态划分：,a,1/103,风电场不可用状态,风电场可用、不可用状态的划分及统一,a,1/103,综上所述，按照设备类别来划分，风电场不可用状态细分如下：,a,1/103,模型解读,根据状态划分，利用数据挖掘系统，对发电量损失环节提出以下9种损失状态：,a,1/103,通过规范机组运行状态识别及数据记录，通过理论

11、应发电量计算工作，系统不仅实现了损失电量的细化分解并对各类损失状态可进行进一步深入分析。 标准化管理工作，使原本模糊的损失电量原因变得清晰化，明确了风电经济运行的提升空间和方向，有的放矢地指导了精维护、优化运检模式等工作，推动了风电管理体制机制创新，促进了数字化进步。,a,1/103,小结,5,a,1/103,a,1,打造数字化风电场,风电场统一监控管理：实现对风电机组，变电站，智能电表等设备的实时数据采集,加工，存储，展示，以及AGC，AVC，设备控制等功能。自动化生成日报，月报，年报等信息。完成风电场生产数据一致性建设，基于IEC61400-25，IEC61850等标准建立风电场生产监控管

12、理系统。 一次设备状态数据采集：通过机组振动，油液监测，电气一次设备的数字化改造等技术手段，对风电机组，主变等关键设备运行情况进行数据归集，并传输至区域生产运营中心及远端状态诊断中心。 视频监控与智能巡检：通过在风电场关键部位安装摄像头，实现对场区和设备的监控。通过点检系统，对检修人员的定期巡检进行有效的管理。,29,a,1,打造数字化风电场,风电场环境监控与功率预测：通过数值天气预报和风电场的微气象信息监测，对灾害性天气进行预警。基于数据同化与数值气象预报系统的融合技术，构建一套风电场功率预测服务系统。 数字化值班：基于厂家提供的设备参数信息，实现对机组软故障自动处理，对机组不可自愈故障通知

13、检修人员，实现自动监盘等功能。 设备辅助检修：基于移动终端开发一套检修辅助系统，检修人员可实时获取远端专家诊断中心故障解决方案，并可录制检修过程，提高检修效率。 生产管理自动化：实现包括交接班、工器具、钥匙管理、生产报表、工作票、操作票等生产运行管理中的功能，实现远程电子工作票，自动数据统计等功能。,30,a,2,建立数字化区域生产运营集控中心,31,a,1/103,建立属于自己的私有云集团级云计算中心,3,a,1/103,推动风电信息化运维的实现,3,a,1/103,信息化运维的实现-为设备精维护提供支撑,4,精维护的特点就是预防性维护、个性化维护，做到预防性就要挖掘机组的隐患，做到个性化就

14、要针对每台机组对症下药，这些信息都要来自于风电场信息的采集、积累、挖掘，而这正是风电场信息化运维的目标所在。,a,精维护前需要进行详细的数据分析,a,华锐机组定检标准,歌美飒机组定检标准,根据数据分析，对症下药，制定更高、更全面的维护标准,a,组织保障-精维护前的培训,a,1/103,信息化运维的实现-为设备性能优化提供真实有效的方案,4,设备优化运行能够提高设备的健康状况，提高发电量。而设备优化运行需要对机组进行深入的分析和研究，数字化风电场提供了解决的方案数字化风电场通过对历史数据的挖掘，进行纵向、横向对比，使机组的长处、短处迅速暴露，让用户知道如何优化！,a,5,信息化运维的实现-为实现

15、无故障风电场提供了保障,信息化运维以大数据为数据，能够将故障机组的原因统计出来，并能将机组的隐患挖掘出来，通过各种分析比较，进行数据价值的创造，为问题的解决找到方案，从而使设备更加健康、稳定的运行，最终实现无故障风电场。,36,a,1/103,信息化运维-使无人值守风电场成为可能,4,以上要求正是风电运维标准化、数字化、信息化努力的最终目标！,a,1/103,a,1,信息化、智能化建设带来的变化,根据风电行业海量的数据量和部分功能计算量特点，采用大数据及云平台技术，可以实现从前期、基建、生产经营、后评估的一体化管理。风电运营商基于传统的生产运营监控中心，通过完善、改造、升级，利用实际运行数据开

16、展风电场发电效益综合分析方法研究，实现风电场应发电量计算及各类损失电量分析；通过细致分析造成损失电量原因及影响程度，找准影响发电量的关键因素，并以此为导向，指导精细化管理提升工作的开展；实施风电场深度后评价技术，利用虚拟测风等手段，全面分析风电场风资源分布，发掘前期规划盲点，优化风电场设计。,39,a,2,信息化、智能化的意义,1）建立大数据库，降低各种误差，提升精细化管理水平 2）能够实现风电设备的安全、可靠、高效、经济运行，实现对设备的全寿命周期管理。 3）能够精准计算能量可利用率，实时调整风场运行模式，减少损失电量，实现能量管理。 4）提升检修维护工艺水平，有效减少场内原因造成电量损失和

17、运维成本。 5）减轻运维人员重复性工作量，降低运维人员的劳动风险。 6）借助（物联网、大数据、云计算），实现数据的自动获取、汇总、分类、统计、挖掘，获取有价值的信息，为管理与决策提供依据。,40,a,1/103,（1）标准化的建立使得计算机系统能够顺利地识别规范化的数据，也使得数字化有了数据之源。 （2）数字化则是将运维数据进行计算机化，部分内容进行自动化，使得大量数据的保存和查阅得以实现（纸质数据保存和查阅都比较困难），也使得运维人员能够将机组数据进行快捷的对比和分析，同时减轻了运维人员的工作量。 （3）随着计算机技术和网络技术的发展，随着风电数据的逐步积累，在物联网、云计算、大数据技术发展

18、的背景下，通过对包括机组在内的各种设备数据和人员数据进行复杂的运算，能够获得一些有用的数据，进而指导运维人员和为决策提供依据。更有甚者，可以预测设备的缺陷和故障，使得运维人员能够对一些事件进行预防，深度贯彻我国“安全第一、预防为主、综合治理”安全生产方针。而这正是信息化、智能化的内涵。,3,信息化、智能化是标准化、数字化发展的必然结果,a,4,对大数据时代的展望,大数据技术近年来的研究逐步成熟和完善，大数据分析的场景正好符合新能源发电的行业特点和面临的问题，其分析技术能够很好的满足集团企业的价值诉求。 这些数据分散在风机制造商、风场业主、系统运营商和运维服务商等多个环节手中，风电行业的意义在于向终端消费者提供更稳定、更清洁、更廉价的电力,这是行业存在合理性的根据,也是业界努力的方向。共建并分享规范的运营数据,进而激发这些数据的全部潜力才是风电行业迎接大数据时代的应有姿态。,42,a,4,对大数据时代的展望,数据是企业的核心资产，未