基于大数据背景下的风电场运维工作研究

李练刚+朱玉瑞

（1.中天万和能源投资有限公司；2.华能新能源股份有限公司贵州分公司）

摘 要：社会生活水平的提高使人们越来越重视生态环境保护，清洁环保的风电能源越发受到人们的青睐。与传统的煤矿、天然气等能源相比，使用风电能源在建设时对生态影响小，在运营时既不消耗不可再生资源，又无污染物排放，它利用自然界无穷无尽的风产生电能，可以为人们提供更多的能源且清洁环保，在为人们提供方便的同时，又保护了生态环境。

关键词：风电场；大数据；运维

对清洁能源的需求促进了风电能源的发展，风电场规模的扩大要求与时俱进，风电场运维工作可以使用大数据背景下的相关技术更有效的开展，可以使用更少的人力掌管更多的信息，因此，将大数据与风电场运维结合，是促进风电事业发展的重要手段。更新运维技术，将管理运营与大数据结合，使用与大数据相匹配的新型处理模式，使大数据背景下的风电场管理流程优化，提高管理观察力和决策能力。

1 目前风电场运维中存在的问题

社会经济的快速发展和科技水平的不断进步促进了风电能源的发展，风电场逐渐增多，规模逐渐扩大，给巨大的能源负荷需求提供了充足的电力能源，而风电场数量增多、规模扩大也带来了新的问题，怎样才能高效有序进行风电场自身的管理工作；怎样将风电场的运维工作与大数据相结合，提出符合时代特征的、有效的管理措施。

由于风电场规模不断扩大，分布点较为分散，因此随着风力发电技术水平的提高和风电设备设施的更新，在风电场的运维管理中难免出现管理责任不清、制度不完善、技术力量薄弱或维护难度大等问题。以下将对风电场运维管理中常出现的几个问题做详细论述。

1.1 运维管理人才缺口大

虽然我国风电规模在不断扩大，正处于飞速发展的时刻，但事实上我国风电业发展时间仍旧很短，许多工作还不稳定，再加上风电场的能源特点，常常建设在偏僻的高山峻岭等风力较大的地方，因此工作条件较为恶劣，难以吸引人才。而风电场设备众多，技术复杂，管理难度大，急需专业的、有丰富实践经验的、具有管理才能的人加入，但恶劣的环境给人才的吸收造成阻碍，人才的缺少最终对风电场的管理工作造成影响。

1.2 特殊作业加大管理难度

高空作业：在对风电场的风机进行高空维护作业时，作业难度较平地增加不少，对工作人员技能水平要求很高，需具备高空特种作业操作证，且作业面较狭窄，具有一定的危险性；风机作为独立的发电终端分布点分散且较广，若经常出现故障，会加大维修人员的工作强度和风电场的管理难度。

高压作业：涉及到风电场电气设备的运行、巡视、倒闸、检修，电压等级高，如气体绝缘金属封闭开关、主变压器设备较为复杂，若没有想应的组织措施和技术措施极易出现人生和设备事故。

继电保护及安全自动化作业：涉及到风电场一次、二次设备的运行、巡视、检修等，要求从业人员具备相当高的理论知识和实践能力。

1.3管理模式落后

我国的风电产业起步较晚，没有足够的国家、行业标准规范；从事风电行业的企业大多缺乏管理经验，各项管理措施都不够完善，因此常照搬别处的管理模式，但这种模式并不符合风电场自身的管理；从事风电行业的管理人员不注重与大数据背景下的管理技术结合，没有积极推进管理制度的创新和完善，造成管理模式落后。

2 大数据在风电场运维管理中的应用

2.1 大数据应用能提高风能预测可靠性

在现代信息技术发展环境下，大数据在风电场运维管理中的有效应用，促进了大数据分析与天气建模技术的有机融合，全面提高能源电力系统的稳定性，从而保障风电场运行及维护的可靠性。传统模式下，风能资源预测精准度较低，风能无法贡献预期功力时，因风电的电能质量不稳定将会对电网产生不良影响，对于电网而言会造成发电端和用电端的供需不平衡，造成风电场弃风现象和负荷中心电能短缺现象并存。而大数据时代的到来，数据分析精准度更高，数据分析速度更快，基于温度、湿度、降雨量、风向和风力等变量能够对风电能源进行精准预测，便于电网调度人员结合风电场实际情况及时做好调度安排，从而有效提高风电场运维管理的有效性。

2.2 大数据应用能对风电场选型及建设的作用

风电场相关数据信息往往分散于政府职能部门、风机制造商、风场业主、系统运营商以及运维服务商、电网公司等多个环节内部，通过大数据平台的对所有的相关数据进行集中整合和有效应用，使得每一个环节都能找到一个最佳的投入回报率，为规范风电场的选型和建设提供相关操作依据，同时也为风电场追求效益最大化提供可靠的依据。

2.3 运用大数据细化风电场运维管理，实现风电场效益最大化

在风电场运维管理中会产生海量的风机运行数据以及风电场设备的运营数据，通过大数据平台的采集、分析和检测，可以找出设备的运行规律，预判设备的隐患点和缺陷，根据分析结果制定最佳的运维策略，进一步改善设备性能，提高设备的可利用率，保障风电场设备的安全稳定运行，同时降低风电场设备的故障发生率，延长使用寿命。通过对大数据的应用，使得我们的运维管理更加精准，使得我们设备的可利用率更高，使用寿命更长。

2.4 大数据促进风电场集控式、智能化、精细化管理模式

大数据在风电场运维管理中的有效应用，促进了集控式、智能化、精细化管理模式的形成，一定程度上转变了风电场运维管理中的资源配置方式和技术支持特点，促进资源优化整合，实现风电场业务整合一体化运作，促进集控管理、协作制约的管理模式的形成，提高了风电场远程监控的有效性。集控式、智能化、精细化管理模式的形成，便更高效的發送风电场预警信息和故障信息，在实际运行过程中有效的提高了工作效率，节约企业成本，提高资金回笼的效率，全面提高企业的综合实力，充分发掘风电场运维管理的综合效益，推进风电事业的稳定发展。随着大数据技术的快速发展和应用，未来风电场的管理模式将更加趋向于数字化、网络化和智能化，将融入多项高科技技术并采用现代化的管理方式以提高风电场运维管理效率和管理水平，如通过网络视频功能远程指导风机维修操作、通过风电大数据专家库为风电场事故提供解决方案。通过对大数据的有效应用，风电场应结合自身实际情况，积极制定切实可行运维制度和措施；应建设基于数字化、网络化和智能化的操作系统对风电场进行科学合理的调度计划、运维计划、设备性能改善、故障诊断，应加强风电场的集控式、智能化和精细化运维管理，从整体上推进未来风电场的稳定发展。

结束语

对能源需求量的增加促进了风电产业规模的扩大，需要寻求更有效的运维管理模式促进风电场的发展，因此风电场的管理需要结合风电场实际，与时俱进，不断改进完善管理模式，提高工作人员专业水平，寻找吸引高精尖人才的有效办法，结合大数据的时代背景，积极创新，探索与大数据相结合的集控式、智能化、精细化运维管理方式，发挥大数据时代下风电产业的发展潜能，为社会提供更优质、更丰富、更安全的清洁能源。

参考文献

[1]姚剑平.浅论风电场日常管理中的四个关键控制项[A].中国农业机械工业协会风能设备分会2011年度论文集（上）[C].2011.

[2]冯钢，潘慧.风电场生产运营管理浅析[A].中国农业机械工业协会风能设备分会2012年度论文集（下）[C].2012.endprint