大数据分析在风电场运维模式中的应用

王钊

摘要：将大数据分析技术应用于风电场运维工作中，有助于创新风电场运维模式，改善运维技术，准确收集运维数据，做好这些数据信息分析工作，构建风电场运维模型，识别风电场运行风险，做好风电场电气设备运维管理工作。本文将简单论述大数据分析技术在风电场运维模式中的应用方案，希望能为风电场运维管理工作提供借鉴。

关键词：大数据分析技术;风电场;运维模式;应用

一、大数据分析技术在风电场设备维修中的运用方案

当代大数据技术在不断发展与进步，操作系统日益完善，其种类也呈现出多样化特征。运用大数据分析技术维修风电场设备，需要搭建虚拟平台，在具体搭建过程中，必须确保平台功能的兼容性。与此同时，要发挥虚拟技术的作用，该技术能够全方位模拟风电场电气设备的组装和维护流程，需要注意的是，普通的计算机数据操作系统并不能满足这一要求。对此，需要在风电场设备组装维修工作中选用性能齐全的电脑，通过使用最新虚拟软件来全过程模拟风电场设备的组装和维修流程，深入跟踪观测每一细节。当代虚拟技术可以推动大数据技术的持续性发展，帮助工作人员解决多方面的难题。其次，在建立虚拟平台的过程中，工作人员不断加强该平台的专业性，以此提高平台的实时操作功能和业务能力，促进产品的更新。工作人员需要选用兼容性良好的系统，可以将虚拟机视为虚拟系统的工作平台，通过专业操作运行来提供相关软件的安装、设备组装与拆卸以及重组服务。虚拟平台上可以完整安装系统，实现系统还原，对系统进行重组，做好系统备份工作，正确设置网络，对软件进行安装与卸载，全面扫描并清除网络病毒，对硬盘进行格式化处理，全方位检查系统是否存在漏洞，在这一系列操作中，工作人员如同实施风电场设备维修工作那样，可以完成风电场设备的内软硬件安装、重组与维护工作。再次，虚拟平台能够支持风电场设备性能的开发工作，进一步提高风电场设备服务功能。在风电场设备维修工作中，通常要使用高性能的台式机，启动虚拟搭载软件（像Ware Workstation ）创设虚拟环境，完成风电场设备安装与维修工作，细化各项流程。

二、搭建虚拟技术运维模型

从技术框架来看，大数据虚拟维修技术建模主要分为五项：第一，虚拟人体和工具建模。第二，虚拟化维修环境建模。第三，虚拟化维修过程建模。第四，虚拟维修过程的仿真分析。第五，基于虚拟维修仿真的维修性分析及评估模型。在虚拟维修技术支撑下，虚拟性建模主要包括虚拟化人体建模以及针对风电场设备内部各种零件和工具的三维化数字建模，建模软件有CAD和CATIA。在大数据虚拟维修技术应用中，评估模型所提供的功能主要有六种：第一，维修性评估。第二，维修性演示与验证。第三，维修过程的检查。第四，维修的训练和评估。第五，产品设计修改建议。第六，人机功效评估。发挥虚拟维修技术在风电场电气设备维修工作中的作用，理应重视细化虚拟维修仿真流程，将维修任务作为仿真对象，科学组建虚拟化设备，建立维修人员的人体模型，实施用户与系统相交互的方式，完整展现整个维修过程，并将风电场设备仿真维修过程中所获取的数据信息提供给维修技术人员和维修评估工作人员以全面做好变压器维修性分析评价工作。

三、做好风电场软件设备故障维修工作

在大数据时代，风电场必然要启用电脑开展运维管理工作，所有电脑设备在长时间运转过程中难免会发生故障，软件故障就是常见故障类型。对此，需要全面确保维修工作的专业性和全面性，借助大数据分析工作制定精准的修复方案，确保维修结果。其次，要注意借助大数据分析技术针对风电场计算机设备的网址、USB 接口和光驱采取禁用处理措施，这样能够切断网络病毒的传播源，避免病毒大肆传播。举例而言，某风电场内部计算机设备出现了这样一种故障：在运行风电场接入室工作站系统时，运行速度会骤降，也很容易出现死机问题。初步分析该计算机系统感染了病毒，维护工作人员立刻运用大数据分析技术对病毒进行了全面扫描。对此故障的具体修复流程分为三步：第一，拆下该电脑的原始硬盘，然后，把这一原始硬盘设备设为副盘。第二，将该副盘和安装了正版杀毒软件的电脑相连接，实施全盘杀毒。第三，扫描完病毒后，彻底清除硬盘内的病毒，然后把硬盘重新安装到原来的计算机设备中，并恢复为原始硬盘。据调查了解，国内风电场大多都为计算机管理设备设置了备份软件和 GHOST 软件，其目的是避免因为计算机设备出现故障后引发的数据丢失问题。

四、做好风电场风险信息管理工作

加强风电场运维风险控制力度，制定科学的安全管理应急预案，理应借助大数据分析技术做好风电场运维风险信息管理工作，运用大数据分析技术全面采集风险信息，并及时对信息内容展开处理分析。初步完成风电场运维信息采集与分析工作后，就要做好信息识别工作，以便于准确定位风险等级。在识别风险的过程中，应结合其属性完成风险等级划分工作，结合风险级别采取相应的管理措施。其次，要做好风险信息的传输工作与储存管理工作，简而言之，信息采集工作人员要将所采集的风电场风险信息及时传输于云端，这样风险信息分析管理人员方能结合具体信息内容展开识别与排查，根据分析结果制定风险应急预警方案。在风险信息分析处理过程中，应正确运用大数据分析技术根据实际需求采用图表分析法实施信息统计与分析，或者进入风险数据库，通过输入關键词实施检索。在设置安全隐患排查机制的过程中，应根据风险信息内容准确分析和排查安全隐患，迅速处理风险问题，努力降低安全事故的发生率，为风电场的安全运维提供更完善的保障。

结束语：

综上所述，优化大数据分析技术在风电场运维模式中的应用方案，理应搭建虚拟平台和运维模型，仿真模拟风电场运维流程。与此同时，要做好风电场软件设备故障维修工作。另外，要运用大数据技术做好风电场风险信息管理工作。

参考文献

[1] 刘兰君 . 风电场设备维修管理系统的设计分析 [J]. 风电场运维信息，2020，26（17）：158-159，181.

[2] 王锡红 . 大数据技术在风电场设备维修中的应用分析 [J]. 中国管理信息化，2016，19（11）：186-187.