應用大數據技術建設智慧風電場的研究與實踐

國電電力寧夏新能源開發有限公司 劉俊燕 周 楊

以大數據、云計算、物聯網、人工智能等為代表的新一輪科技革命席卷全球，正在構筑信息互通、資源共享、能力協同、開放合作的新體系[1]。推動大數據、人工智能和實體經濟深度融合，加快建設創新型國家的戰略要求，促使傳統模式下的電力行業轉型升級到以數據驅動發展的新階段勢在必行。在當前電力、煤炭市場的形勢下，大數據技術的發展以及人工智能技術的深刻應用，必將對電力、煤炭企業的改革帶來深遠的影響，這當中首當其沖的就是基于大數據在工業化領域逐步普及的機器學習和人工智能技術。

在大數據技術高速發展和傳統新能源發電行業面臨發展瓶頸的背景下，新能源行業中就是要深入應用大數據技術，使先進技術和傳統行業實現深度融合。應用大數據技術對風電場生產和營銷工作進行預控和指導，促使傳統模式下的電力行業轉型升級到以數據驅動發展的新階段。應用大數據和人工智能技術，建設覆蓋全產業、全層級、全過程的智能化數據平臺，構建生產、經營和管理智能運作體系，構筑智慧型風電場。

1 大數據技術

大數據由巨型數據集構成，其數據集規格遠超人類在可接受狀態下搜集、剖析、處理數據的本領。大數據不采用隨機抽樣或是分層抽樣的調查方法，而是采取全部抽樣的方法，將所有數據納入處理體系，數據量的巨大使得大數據具有Volume（大量）的特點，數據量以TB級到ZB級計量；全部抽樣使得其Variety（多樣）的特點得以體現，不僅包括文本信息，同時將圖片、視頻、音頻、地理位置信息也囊括在內，數據類型多樣，兼容性佳，不僅將共性數據全部獲取，個性化數據同樣兼容；高并發即時處理體現出大數據Velocity（高速）的特點，高處理速度滿足快速數據增長所要求的高實時性；從海量數據獲取數據中隱藏的價值也體現出大數據技術Value（價值）特點，具備較高商業價值。結合起來就是大數據4V特征，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

大數據技術的這些特點使得其成為引領信息產業持續發展的新引擎，對大數據的處理分析正成為技術融合的新焦點。移動互聯網、線上購物、產業信息化等是新一代信息技術的應用形態，價值信息不斷產生。各行各業充分利用大數據，引導新技術、新產品不斷涌現，行業決策正在從“業務驅動”轉變“數據驅動”。大數據的應用成為企業提升核心競爭力的有力武器，助力科學研究手段不斷進步[2]。

2 大數據與風力發電

我國在數字化、網絡化、智能化方面的規劃設計不斷完善，為生產生活帶來了實實在在的便利，引發了全社會普遍關注和深入思考。智慧新能源風電場也應抓住這個人工智能、大數據、物聯網等技術蓬勃發展的機會，在技術領域深度融合、管控模式持續優化的基礎上緊跟時代發展。

風能作為一種可再生的清潔能源,在我國取得了蓬勃發展，也擔負著發展新能源，建設美麗中國，為人民創造良好生活環境、為全球生態安全作出貢獻的重要使命任務。但風電場現場人員長期遠離市區、與世隔絕，棄風率高及風電場盈利狀況不盡如人意等，是風電場運行經營中的難題。要解決這個問題，歸根結底取決于風電產業如何更加智慧的發展，大力發展新能源區域大數據分析是風力發電智慧發展的基礎。

通過建設覆蓋全產業、全層級、全過程的智能化數據平臺，將先進信息技術、傳統工業技術和現代企業管理技術深度融合，全面構建生產、經營和管理智能運作體系，使企業能夠科學研判發展形勢，準確把握產業方向，及時感知經營風險，不斷提高決策水平，實現以人為本的集中管控、專業管理和業務協同的柔性管理模式，打造市場響應迅速、生產運營高效、風險自動識別、決策管控智能的管理能力，從而在新能源命運共同體的時代背景下，實現自身的長足發展[3]。大數據技術發展與風力發電的發展唇齒相依、不可分割，在當今科技快速發展的大環境下，他們的深入結合具有深遠的時代價值和經濟價值。

風力發電特點明顯，一是“靠資源吃飯”，風資源轉瞬即逝，因此要求我們必須狠抓設備健康管理，保證在不限電、有風的情況下最大可能的增發電量；二是風場電站分散區域各地，造成人員分散管控標準不一且難度較大。針對這些難題，大數據管控系統在公司管理中能起到什么樣的作用、怎樣利用風電大數據管控技術，值得從業人員思考。

隨著風力發電機組服役時間逐漸增長，風機效能降低及電力市場化交易的開展，只能承擔簡單統計分析的初級管理方式已不能滿足生產需要，給風電大數據管控中心的建設與發展提出了更高的要求。風電大數據管控中心已不能僅僅簡單的從事日常監視、報表的相關工作，同時還要結合集控中心數據整合及處理的優勢，深度挖掘數據，為區域風機維護、技改提供決策支撐，提高風機效能。同時為公司的營銷工作助力，解決發電負荷預測不準、遠期交易風險難測、電力營銷交易記錄管理不規范等問題，繼而解決替代發電導致經營風險、現貨交易利潤較低、國網考核負擔重、交易電量消納利潤率低等問題，同時還有對手競爭造成的買方市場、生產能力不能完全消納等，切實提高企業盈利能力，打造更加智慧的新能源大數據管控中心。

因此，將風電場運行過程中產生的海量數據予以充分重視，應用其做大數據分析，用機器代替人做繁復、危險的工作，應用新能源區域大數據分析實現從人工分析、專家確認向機器學習信息化控制模式的轉換，實現設備性能和KPI指標的智能化分析，使風電場實現“少人值守，無人值班”的管理模式。

我們的做法是以電量為抓手、以大數據管控為手段，通過集控中心做到“人機雙控”，人機雙控的意義是：人員的問題是解決各個風場電站的管理對標、解決管理提升的目標；機器的問題是通過精細化對標將“單風機當一個企業管理”的方式，實現對所有設備健康狀況的實時監控與預判。通過合理安排與調整計劃檢修，通過實時監控健康狀態與大數據算法預判，來實現合理有效的利用風資源。根據集控信息做到對風機狀況的全面掌握，因地制宜，根據調度任務更合理安排生產任務、對風機下達發電計劃，做好發電量的二次分配，提高利用效率，做到對其進行精細化管理。

在電力市場營銷中，新能源發電企業面對市場化電量交易，由于隨機性、隨意性和不可控性，引起棄風率高、電網友好難平衡、企業效益不穩定、適應電改難度大、管理營銷模式單一等，也是制約新能源發展的主要瓶頸。如何有效的克服新能源發展難點問題，提升新能源資源利用效率效益，盡快開發利用大數據智能營銷管控平臺具有助力電改和盡快開發新能源的戰略意義。

目前我國明確實行可再生能源電力配額制，給可再生能源電力一定配額，確?？稍偕茉聪{，政策上的傾斜能夠做到充分利用才能做到效益最大化。針對電量交易考核的要求，應用大數據技術，借助機器學習建立準確算法模型，提高功率預測準確率，達到降低考核的目的，同時區域公司側能夠實現自學習功能，持續助力營銷決策。實現滿足新能源集控自身長足發展，以及應用大數據管控系統對區域公司所轄風電場和光伏電站的全面監視和控制的總體目標，進一步提高公司生產管理水平，運行效率標準化，最終實現經濟利益最大化。

總而言之，在當今社會經濟和計算機科學的飛速發展中，智能工具的使用使人們的工作、生活變得更加快速和便捷，這是科學技術、網絡工程所帶來的現實，我們能夠切身感受到管理水平和工作效率因此得到的提升，并最終帶動整體經濟效益的倍增。由此，只有順應科技發展的趨勢，不斷創新，才能在日益激烈的競爭中不斷完善自身，立于不敗之地。

對于風電行業來說，積極應用大數據技術，將實現為發電企業的精細化生產管理、特色經濟化運行、全面智慧化經營提供長遠、持續的改進及優化方向，以此實現對各場站的智能化管理，為實現標準化、國際化的管理模式創造了條件，成為國內各行各業中先進管理水平的代表，把握新能源“命運共同體”新時代帶來的機遇，同時迎接新時代的挑戰，為未來在國際環境中競爭與合作奠定堅實的基礎。