大數(shù)據(jù)分析在風電場運維模式中的應(yīng)用研究

文/戴維義

在新能源應(yīng)用水平不斷提升的過程中，風電行業(yè)發(fā)展迅速。但風電場在運維中存在一些問題，需要先進技術(shù)的支持。而應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以優(yōu)化風電場運維模式，提高運維管理質(zhì)量。因此，本文利用調(diào)查法、文獻資料法等方法對大數(shù)據(jù)分析在風電場運維模式中的應(yīng)用進行了研究與探討。

目前，從運維管理效果來看，風電場運維效率與技術(shù)水平較低，所以利用大數(shù)據(jù)分析等先進技術(shù)手段來提高運維管理質(zhì)量非常必要。

一、大數(shù)據(jù)分析的內(nèi)涵

大數(shù)據(jù)分析指的是在短時間內(nèi)對海量數(shù)據(jù)進行采集、分析與處理的技術(shù)，主要包括六種功能。第一，可視化分析，即對數(shù)據(jù)進行計算與處理，之后通過圖表等視覺信息來展示數(shù)據(jù)處理結(jié)果。在風電場運維模式中應(yīng)用可視化分析，可以采集風電機組的運行數(shù)據(jù)，之后通過畫面來展示數(shù)據(jù)處理結(jié)果，使運維人員直接掌握風電機組的運行狀況。第二，數(shù)據(jù)挖掘，這是大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵，其主要利用Java等計算機語言及相關(guān)數(shù)學理論來挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)涵并明確數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，從而為構(gòu)建數(shù)學模型奠定基礎(chǔ)。[1]第三，預測性分析，即根據(jù)可視化分析與數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進行預測性判斷。第四，語義引擎，即從非典型結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中抽取關(guān)鍵信息的過程。第五，數(shù)據(jù)存儲，即根據(jù)數(shù)據(jù)特點對數(shù)據(jù)進行分類存儲，可以為數(shù)據(jù)挖掘提供基礎(chǔ)信息。第六，數(shù)據(jù)管理，即在全生命周期中對數(shù)據(jù)進行識別、監(jiān)控等管理活動。大數(shù)據(jù)分析在風電場運維模式中發(fā)揮著重要作用，可以全面采集風電機組的運行數(shù)據(jù)、優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、對風電機組進行實時監(jiān)控，有利于滿足風電場運維模式的更新需求。同時，大數(shù)據(jù)分析也可以從各個角度挖掘風電機組的狀態(tài)參數(shù)，從各個維度來分析風電機組的運行質(zhì)量，從而充分挖掘風電機組的潛能，增加風電場的經(jīng)濟效益。

二、大數(shù)據(jù)分析在風電場運維模式中的作用

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，截至2023年我國新增風電裝機量在全球新增風電裝機量中占比將達到36%，有望成為全球第一大風電市場。與此同時，風電場的發(fā)展也對運維管理工作提出了更高的要求，大數(shù)據(jù)分析在風電場運維模式中的作用越發(fā)重要。

（一）有利于減小氣候隨機性對機組的影響

在運維過程中將大數(shù)據(jù)分析與天氣建模技術(shù)結(jié)合起來，有利于增強風電場對天氣變化預測的準確性。也就是說，風電場可根據(jù)天氣變化情況調(diào)整風電機組運維方案，增強風力發(fā)電的穩(wěn)定性與可靠性。

（二）有利于縮短風機故障停機時間

對大數(shù)據(jù)分析進行深層應(yīng)用，可以及時發(fā)現(xiàn)風電機組中的故障并進行故障排除，從而減小故障對風電機組的影響，縮短風電機組的停機時間，繼而增加風電場的經(jīng)濟效益。[2]

（三）有利于優(yōu)化運維管理流程

對大數(shù)據(jù)分析進行深層應(yīng)用，有利于準確記錄風電場運維管理詳情并構(gòu)建動態(tài)信息系統(tǒng)，幫助運維人員調(diào)整運維方案與運維管理流程，繼而提高風電場的運維管理效率。

（四）有利于改變運維模式

靈活應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析可以將傳統(tǒng)的被動運維轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃舆\維，從而增強風電場運維模式的靈活性與準確性。

三、風電場運維的現(xiàn)狀

（一）風電場運維市場較為混亂

從實際情況來看，風電場運維市場空間較大，且運維利潤也比較可觀。所以，無論是風電開發(fā)商、整機廠商還是第三方運維公司，都在積極開展風電場運維工作。但這些運維主體都存在一定的問題（見表1），不僅降低了風電場運維質(zhì)量，也導致風電場運維市場十分混亂。[3]

表1 不同風電場運維主體的優(yōu)劣勢

（二）風電機組運維難度較大

首先，風電機組運維工作具有較強的專業(yè)性與復雜性，且當前大多數(shù)運維主體都利用分散式運維模式管理不同的風電機組，導致風電機組運維效率較低。其次，部分運維主體沒有根據(jù)相關(guān)標準與規(guī)范對風電機組進行嚴格監(jiān)管，無法及時發(fā)現(xiàn)風電機組的故障。在這種情況下，風電機組的故障率相對較高。例如，2009年至2016年6月，某運維企業(yè)承擔的566個風電項目的運維管理工作發(fā)生大量事故，其中風電機組故障事故占比60%。[4]

（三）運維模式落后

目前，大多數(shù)運維主體都缺乏精細化管理意識，仍然采用傳統(tǒng)的粗放式運維模式，沒有對風電場進行全生命周期管控，也沒有利用先進技術(shù)采集風電場的數(shù)據(jù)信息，以致風電場運維一直處于被動狀態(tài)，無法滿足風電場管理需求。

（四）先進技術(shù)的應(yīng)用不夠深入

從實際情況來看，部分風電場運維主體開始嘗試應(yīng)用云計算、人工智能、大數(shù)據(jù)等先進技術(shù)手段開展運維工作。但大多數(shù)運維主體都沒有將先進技術(shù)應(yīng)用于具體環(huán)節(jié)，只有一小部分風電運營商對大數(shù)據(jù)分析進行了深層應(yīng)用。

四、大數(shù)據(jù)分析在風電場運維模式中的應(yīng)用實踐

（一）淺層應(yīng)用

淺層應(yīng)用指的是在風電場運維中將集中控制中心當作數(shù)據(jù)收集關(guān)口，沒有對數(shù)據(jù)進行深入加工，但也可以解決風電場運維中的問題。從實際情況來看，風電場風機的分布具有點多面廣等特點，加大了風電場運維管理難度與設(shè)備控制難度，而利用大數(shù)據(jù)分析構(gòu)建集中控制中心體系可以解決這一問題。集中控制中心能夠全面采集風電場數(shù)據(jù)，例如升壓站的運行數(shù)據(jù)、風功率預測運行數(shù)據(jù)、測風塔數(shù)據(jù)，且能夠?qū)@些數(shù)據(jù)信息進行整合處理。在這種情況下，操控員只要根據(jù)數(shù)據(jù)信息分析后續(xù)設(shè)備的運行狀況并根據(jù)監(jiān)控數(shù)據(jù)遠程操控設(shè)備，便可以解決風電場管理難度大、設(shè)備控制難度大等問題，繼而提高風電場的運維效率。同時，在對大數(shù)據(jù)分析進行淺層應(yīng)用時，運維人員也可以進行可視化分析與數(shù)據(jù)庫管理，利用集中控制中心統(tǒng)一管理所有的風電機組并采集所有風電機組的數(shù)據(jù)。

（二）深層應(yīng)用

大數(shù)據(jù)分析的深層應(yīng)用是在淺層應(yīng)用的基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)信息進行深加工并獲取風電機組的數(shù)據(jù)鏈。例如，風電機組在運行過程中會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)會流入大數(shù)據(jù)分析中心，所以大數(shù)據(jù)分析中心存儲了所有風電機組的運行數(shù)據(jù)、故障數(shù)據(jù)、檢修數(shù)據(jù)、更換數(shù)據(jù)等。首先，大數(shù)據(jù)分析中心會自動對風電機組的運行數(shù)據(jù)進行深度加工，及時發(fā)現(xiàn)風電機組的安全隱患。運維人員可以根據(jù)分析結(jié)果調(diào)整風電場運維方案，并明確風電機組的設(shè)計缺陷與共性缺陷，為機組優(yōu)化奠定基礎(chǔ)。其次，大數(shù)據(jù)分析中心可以將風電機組的故障多發(fā)位置、故障原因等數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橐晥D并形成風機故障熱點圖。[5]而每一個機組的故障特點不同，所以運維人員可以將風機故障熱點圖與相對應(yīng)的風電機組結(jié)合起來，從而提高風電場的運維效率與質(zhì)量。例如，運維人員可以利用故障熱點圖排查風電機組的設(shè)計缺陷與共性缺陷，并對機組進行技術(shù)改造；可以利用故障熱點圖制訂風電場年度發(fā)電量計劃，并根據(jù)設(shè)備折損與更替周期計算風電機組的衰減情況，從而增加風電場的經(jīng)濟效益；等等。

（三）全息應(yīng)用

全息應(yīng)用對大數(shù)據(jù)分析進行了拓展，即將大數(shù)據(jù)分析與云計算、人工智能等技術(shù)結(jié)合起來，從而打造智慧化風電場。首先，全息應(yīng)用可以利用大數(shù)據(jù)分析與其他技術(shù)手段構(gòu)建智能故障預警系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)處理短期風速波動數(shù)據(jù)、超短期風速波動數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)，根據(jù)分析結(jié)果預測風電機組的故障點，并為運維人員提供故障預警報告以及故障停機時間，有利于提高風電場運維效率。其次，全息應(yīng)用可以利用大數(shù)據(jù)分析與其他技術(shù)手段構(gòu)建智能故障診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)處理風電機組歷史信息與當前信息，旨在制訂故障排除方案。最后，全息應(yīng)用可以利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)構(gòu)建智能場群控制系統(tǒng)。智能場群控制是以風電場最優(yōu)發(fā)電層面為基礎(chǔ)的區(qū)域級應(yīng)用，可有效增強風電場的柔性。

五、結(jié)語

在風電場運維中應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析可以減少氣候隨機性對機組的影響，縮短風機故障停機時間，優(yōu)化運維管理流程，改變運維模式。因此，風電運營商需要提高對大數(shù)據(jù)分析的重視程度并利用該技術(shù)進行深層運維，進一步提高風電場運維管理質(zhì)量。