探析智慧风电场发展策略

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现阶段，云计算、人工智能、通信、大数据处理、“互联网+”等技术和风电技术发展速度日益加快，给予了数字化智慧风电场建设良好支撑，也带给了智慧风电场发展机遇。数字化智慧风电场建设是新能源行业开发的重点。相关技术持续发展，有利于提高风电场工作效率、控制成本投入、减少人力投入、确保设备更加可靠安全，同时还能帮助风电场更好地从当前的事后维修、定期维修运维模式转变为结合实际情况维修、预防性维修模式。

一、智慧风电场发展现状

现阶段，我国与国外诸多国家均将研究的重点放在了智慧风电场建设及其相关技术方面，有力地促进了技术发展[1]。智慧风电场关键性技术主要有八项，其中，针对风力机智能控制技术的研究较多，同时获得了显著成果。现阶段，兆瓦级风机的功能越来越丰富，不仅可以自动调节功率，且变桨、偏航以及启停等均可自动完成。

当前，国内外主要的风机厂均对自己的智慧化、数字化风电场数据和信息管理服务平台与系统进行了开发，如Vestas、西门子、远景能源等，德国Fraunhofer、大唐新能源研究院、西安热工研究院等，以及滑动勘察设计研究院等工程设计单位，均对此项工作进行了相关研究，同时研究开发了智慧风电场数据和信息管理系统。这些系统的侧重点各不相同，然而均不符合智慧风电场建设所需。各风机厂家开发的系统借助云服务和大数据对全方位技术解决方案进行分析和提供，包括风电场规划、测风方案管理以及经济性评价、风功率预测、风场设计优化、微观选址、风资源评估、资产后评估分析等，还可以远程集中监控、机组健康管理及性能评估、远程诊断故障，并对其进行修复，对包括升压站、测风塔、风机等在内的诸多设备进行在线检测，同时可以展开报表管理和能量管理。而科研机构和工程设计单位则对开发和应用设备故障智能诊断和预警、数据分析、设备性能智能分析、智能运维以及智能巡检等系统功能更为重视。

二、智慧风电场发展策略

(一)从基建期开始收集数据。在建设智慧风电场的过程中，数据收集应从基建期便开始做起，除了对设备全寿命周期信息进行收集外，分析、处理也不能少。同时，利用信息智能分析系统，对关键性信息进行统一分析与管理，如基建期数据信息，包括风电场基建数据信息、设备制造阶段的质量信息、设备安装调试信息等；运维期信息，包括SCADA系统数据开放点数满足数据分析要求、风功率预测信息、工器具信息、备品备件信息、升压站数据(综自系统)、CMS数据，后备电源、UPS、地基、塔筒、偏航系统、滑环、叶片、变桨系统、发电机等设备和系统的状态信息；生产信息，包括SAP数据、故障处理信息、电网调度数据、设备离线检测数据、设备检修信息等；海上风电还应收集完整的水文、气象、船舶自动识别系统信息。针对无法监测到的设备，应适当地增加监测点，海上风电还应大力监测海床冲刷以及地基防腐[2]。

(二)促进风电场设备检测效率提升。现阶段，我国诸多风电场在检测设备状态中仍有一些问题存在，智能检测系统可第一时间发现风电场存在的不足之处，高效率检测风电场设备。然而，针对一些独特的风电机(如变桨轴承、偏航减速器、叶片等)，检测其运行状况的难度较大。目前所采用的智能化检测系统依然无法监测这些设备的运行现状，这无疑是增加了风电场运行风险。所以，在今后发展中，我们要不断促进智能化风电场设备信息获取能力增强，如此才可以给予我们帮助，第一时间发现故障，并有效处理，确保风电场始终处于平稳运行状态。

(三)促进风机自动化控制水平提升。现阶段，我国诸多风电场和智慧化水平还有一段距离，应强化风机自动化控制水平。今后，如果想进一步提高风机的整体化控制水平，就必须发挥最大努力把风机的自动化控制水平提高，并对控制方法进行优化[3]。可以和风电场的实际情况相结合，具备自主分析能力，形成和风电场特点相契合的机组动作指令以及控制逻辑，运用电压管理平台、风电场群控制系统以及激光雷达控制技术等国内风电行业中的先进技术，将自动采集处理机组信息、设备在线监测、提前感知状态、人机互联、远程控制操作等智慧特性顺利实现。

(四)促进风机设备稳定性增强。最近几年，风电技术发展速度日益加快，在此形势下，风机单机容量不断扩大。我国出现了诸多新型风机。在今后研发风机设备时，应首先注重设备运行稳定性。在投入使用前，采用实验的方法检测风机运行状态，如此便可以给予我们帮助，及时发现新机子中故障频率最高的类型[4]。除此之外，在风机故障判断时尽量采用智能化方法，可提高诊断效率及准确率，如此我们才能方便我们更好地把风机设备出现故障的部位准确找到。

结语

智慧化风电场与现代社会发展需求相符，新能源行业高速发展的形势下，智慧风电场必然会成为发展的重点对象。尽管，现阶段在建或者已经建成的智慧风电场才刚刚开始发展，但在人工智能、信息化、“互联网+”等技术发展速度日益加快的形势下，大型智慧风电场建设则是我国新能源事业可持续发展的关键。