風力發電監控與運維一體化系統設計

周小兵 尋覓 高遠

摘要：基于已有的風力發電監控和運維管理經驗，運用大數據、無線移動等先進技術，在日常監控和運維管理工作中，對積累的運行數據進行深度挖掘分析，提出監控與運維一體化系統的設計方法，幫助風力發電企業（綜合能源服務企業）不斷提升發電效率，降低運維成本，最終實現監控、運維系統的智能化、高效化應用目標。

關鍵詞：風力發電;監控與運維一體化系統;綜合能源服務

0? ? 引言

分布式發電系統以其分散性、多樣性、靈活性、清潔性等優勢，已經發展得越來越成熟[1-2]。分布式發電系統已廣泛連接到大電網系統，由于分布式發電本身不存在強聯系，因此從電網安全考慮，相較于傳統電網的集中式、密集性、強網架結構，分布式發電系統對電網本身的依賴較小，當電網發生故障時，分布式發電可以脫離開來單獨運行，以支撐分布式發電系統下的重要負荷供電，有力支撐電網結構向更加靈活、多樣的方向發展。

我國風力資源雄厚，但是分布不夠均勻，西北和海上風電資源尤為豐富，而內陸平原地區相對貧乏。因此，面對風力發電系統的約束條件，如何通過信息技術和智能技術，將風力發電系統管理起來，實現統一監控與運維成為當下研究的熱點。大量的分布式發電電源接入給電力系統帶來的諸如調度和控制困難、電網運行的安全性和可靠性等問題也逐漸表現出來。分布式發電由于地理位置分布較廣，對于通信和數據采集系統的要求也相應增加，同時也給分布式發電設備的運行維護帶來了較大的挑戰，對系統的運行控制提出了更高要求。

1? ? 關鍵技術

1.1? ? 集中監控系統集成技術

1.1.1? ? 智能告警技術[3]

分布式新能源電站在集約化監控模式下，系統會接收到大量的告警信息，監控人員將面臨繁重的工作壓力，且難以抓住事故的重點，不能在第一時間處理問題。因此，有必要在現有功能基礎上研究更為智能的告警技術，根據各類設備運行信息的重要性對信號進行分類，實現新能源電站設備運行告警信號的分層分類處理與顯示，對信息進行智能加工分析、綜合應用，協助運行人員及時準確地分析和處理故障，以提高分布式新能源電站運行的智能化水平。

智能告警功能是以事件推理專家庫為基礎，目的是有針對性地為每個告警信息實時提供準確判斷及處理的方案，協助值班人員及時發現異常情況，并迅速處理事故，以保障設備的安全可靠運行。

1.1.2? ? 故障診斷技術

分布式新能源電站的設備在運行過程中經常發生各種不同類型的故障。利用分布式新能源電站監控系統所獲得的設備運行信息及電氣信息，采用智能算法，對站內一、二次設備的運行狀態進行診斷，能夠有針對性地進行技術改進，及早發現設備故障，從而對設備維修做出充分的計劃，縮短停工期，減少費用消耗。同時，實現設備故障預警，與分布式新能源電站功率控制系統結合，可以實現發電出力的自動調整和分配，有效地減少由于設備故障停機對電網的不良影響。

1.1.3? ? 時間序列數據庫接口技術

隨著時間序列數據庫應用的發展，現在新建的新能源集控中心都會配置一套時間序列數據庫收集數據，以供后續數據的分析挖掘使用。常規做法是監控系統采集到實時數據后，以規約的方式轉給時間序列數據庫。該方式工作繁瑣，且傳輸效率得不到保證。為適應新的發展趨勢和解決規約轉發的問題，分布式新能源發電監控系統需要開發與實時歷史庫接口程序，直接對時間序列數據庫進行操作，進行數據的存取。

1.1.4? ? 無線移動監視技術[4]

隨著智能移動設備的發展，以及4G甚至是5G無線網絡的覆蓋范圍越來越大，利用移動智能終端設備監控查看運行信息成為迫切的需求，有必要開發移動智能終端設備（智能手機、PAD平板電腦）的無線移動監視功能軟件，實現對分布式發電設施的無線移動監視。

1.2? ? 分布式風電集成技術

1.2.1? ? 分布式風電一體化監控技術

針對安防、消防、暖通等輔助控制系統、在線監測系統等的功能特點，對各系統接入一體化監控平臺進行論證，確定各系統接入一體化平臺的技術路線，以提出分布式風電場一體化監控系統的總體架構。

1.2.2? ? 分布式風電大數據分析平臺

設計出分布式風電大數據分析平臺，全面顛覆當前控制系統內的數據采集及存儲模式，通過大數據平臺存儲分布式風電的海量實時及歷史數據，并基于該平臺實現對海量數據的充分分析和挖掘，最終判別風電機組的潛在性故障，實現風電機組的預測性維護維修，對風電場各經營活動提供決策支持。

分布式風電場大數據平臺數據采集與處理技術，包括傳統的“四遙”數據以及各類文件，如系統日志、數據交換文件、現場檢修照片、遠程監視的視頻等，制定各類數據的傳輸標準及處理方法，采用分布式風電場大數據平臺數據存儲技術，來滿足分布式風電場海量數據的存儲要求以及對數據的分析要求。

1.2.3? ? 分布式風電經營分析技術

基于大數據平臺的數據計算技術，研究海上風電場經營指標的分析方法，包括環境資源指標、電量指標、能耗指標、設備運行指標、電站經營指標等。

研究大數據分析的展示技術，基于大數據平臺的BI工具，對給定指標的相關數據分析結果，通過圖表等多種直觀的方式展示，以起到輔助決策的作用。

1.2.4? ? 分布式風電預測性維護技術

基于風電場海量歷史監測數據，對風電機組狀態檢測大數據進行快速有效的分析篩選，重點是基于風機功率特性的故障預測技術。