新能源發電場站智能運維技術研究

［關鍵詞］新能源發電場站；智能運維；技術分析；設計思路

1 新能源發電場站智能運維技術的必要性

新能源發電場站項目一般建在偏遠且交通欠發達地區，且相距位置分散，其運行維護難度較大。還有很多發電場站面臨技術和設備落后、老化等問題，進一步加大了企業壓力。同時，居民及企業用電需求上漲，傳統的被動反應式運維已經無法適應平價電費時代的需求。

新能源發電場站的智能運維是迎接能源轉型和提升效率的關鍵。通過建立健全的故障診斷及預警系統、智能終端聯動管控系統等，實現統一的智能電力生產運維管理平臺，為電力生產管理提供有力支撐。智能運維技術主要基于云計算、大數據、人工智能、物聯網、5G 通信等前沿技術，可以實現對設備狀態的實時監測、故障預測和優化調度，從而提高運維效率和降低成本。這對于新能源發電場站來說尤為重要，因為運維成本約占風電場生命周期度電成本的近3 成。

2 新能源發電場站智能運維系統的應用

2.1 智能巡檢

智能巡檢是智能運維的關鍵，可通過建立量化指標確保工作可追溯和考核。智能巡檢的價值之一是為輸電線路提供了一個“數字大腦”，通過完整閉環的數據到模型應用流程，可以大幅提升性能指標，并優化人工分析成本。智能巡檢平臺在新能源發電中的應用主要包括線路、風力發電機組和光伏組件的巡檢，相比傳統的人工巡檢具有明顯的優勢，可以減少人工記錄的誤報漏報情況。

2.2 智能檢修

智能檢修可實現智能自檢、及時報修、快速排除故障等目的。智能檢修流程應充分利用現場設備的監測數據，實現數據驅動的檢修決策。具體方法有：通過在線監測、設備預警、故障診斷等手段，及時獲取設備運行狀態和性能指標，以提高檢修的準確性和效率；建立智能化的檢修管理平臺，實現人機互動，將專家經驗與智能算法相結合，提升檢修方案的智能化水平；構建縱向貫通、橫向集成的流域級檢修管理平臺，將各項檢修任務集中統一管理，實現資源的高效利用和協同作業。

2.3 智能監測

智能監測系統利用先進的數字化技術，對新能源發電場站的運行狀態進行實時監測和評估。智能監測系統的業務范圍主要包括經營管理、安全管理、運行管理、設備管理、檢修管理和物資管理等方面，這些都是保障場站運行穩定的重要環節。通過實現作業無紙化、移動化及現場設備集中監測、遠程控制等功能，智能監測系統能有效提高場站的運行效率和安全性。

2.4 智能決策

智能決策系統是以信息融合為基礎思想的綜合管理平臺，可實現全站的有機協作，避免信息孤島，提升生產協作效率。智能決策系統不僅可以進行信息挖掘和趨勢分析，還能對新能源發電場站功率進行預測，降低產能波動帶來的風險，為場站的基礎決策提供依據，從而提升管理水平。

3 新能源發電場站智能運維系統的設計框架

3.1 數據采集與監測

構建智能運維的核心在于數據，數字交付是智能運維的基本前提。數字交付過程中的數據準確性和可用性，直接影響著智能運維的效果。數據采集途徑主要有以下方面。

3.1.1 傳感器采集

通過合理的布局傳感器位置，采集重要的環境數據及關鍵設備參數。

3.1.2 實時數據

使用先進的數據采集技術，實時獲取各個設備的運行狀態數據，包括實時電流、電壓、設備溫度、負載情況等，確保數據的準確性和及時性。

3.1.3 遠程監測

遠程監測通過傳感器網絡和通信技術實現對電力系統各個環節的實時數據采集和傳輸，運維人員可以隨時獲取場站的運行狀態、設備工況、負荷情況等信息，實現對場站的全面監測。同時，遠程控制技術使運維人員能夠通過云平臺或移動終端進行設備開關和操作，從而提高運維效率。

3.2 數據處理與分析

深入分析和挖掘采集到的數據，可以揭示設備的運行規律和故障模式，為智能運維提供決策支持。與傳統預測算法相比較，智能分析引擎更專注于運維業務場景，以算法賦能實際需求，這有助于提升運維的智能化水平。智能算法在數據分析過程中能夠加速數據清洗、特征選擇和模型訓練，提高效率和準確性；此外，智能算法還能深入理解數據背后的模式和規律，提供更全面可靠的分析結果。

3.3 運維決策與優化

隨著人工智能、大數據和物聯網等技術的不斷進步，智能運維管理逐漸發展成為一種集預測、診斷、優化于一體的綜合性解決方案。通過對設備狀態和生產能效等關鍵數據的模型分析，可以更準確地預測設備的故障模式和趨勢，提升運維管理效率。另外，企業可以利用智能系統的描述性分析、預測性分析及優化算法等工具，從數據中獲取有價值的洞見，為運營決策提供支持。

3.4 安全管理與風險控制

傳統的人工運維方式人工成本高、處理周期長，且易出現錯誤和安全隱患。智能運維通過引入自動化技術和數據分析，可以幫助新能源發電場站企業更好地管理運維數據、提升數據安全性，并及時發現和應對潛在的安全風險。通過實時監控和分析運維數據，智能運維系統能夠快速識別異常行為，并采取相應的安全措施，從而降低安全風險和數據泄露的可能性。

3.5 可視化界面

提升智能運維數據的可視化界面設計，使其更加直觀、易于理解和利用。可視化頁面設計應注意：界面設計簡潔清晰，避免過于復雜的設計和冗余；可以實時監控企業全部場站的狀態，這有助于及時發現并解決問題；將歷史數據可視化展現在界面上，可以幫助運維人員基于過往經驗和數據做出更準確的決策；對所有數據進行摸底，并建立運維數據的標準，可確保數據的質量和準確性，從而提高數據可視化的效果。

4 新能源發電場站推廣智能運維技術的關鍵環節

4.1 硬件設備升級

很多新能源發電場站現有硬件設備的性能和功能不能滿足智能運維及安全產能需求，需要升級處理器、存儲設備、感應器、監測設備等，以承擔大量數據存儲、處理、收集等工作。借助無人機的熱成像、光成像技術，可以更大范圍的觀測發電場站周圍環境，并將影像數據及時傳輸到智能運維系統快速進行模型分析，及時發現發電場站設備運行時的異常，并提供精準位置，提高巡檢效率。

4.2 智能運維系統開發

新能源企業需要清楚自身的運維管理需求和目標，以及期望通過智能運維系統實現的效益，以確定智能運維系統的技術和功能。智能運維系統的功能開發包括場站的運行記錄、各項數據實時監控、場站詳情統計、場站曲線分析、工單列表等，以提高運維效率和降低成本。開發智能運維系統還應注意以下3點。

4.2.1 數據安全

智能運維系統涉及大量的運維數據和信息，因此確保數據的安全性至關重要，開發時應考慮完備的安全措施和技術手段來保護數據，防止泄露和濫用。

4.2.2 兼容性和穩定性

為智能運維系統運行的兼容性和穩定性，需綜合考慮硬件、軟件、標準和技術以及未來的升級和維護成本，制訂系統運維標準，。

4.2.3 引入人工智能技術

結合人工智能技術，智能巡檢與智能診斷發電場站設備工作狀態，實現“零人工巡檢”運維、實時監測能源消耗信息、識別潛在問題并提供優化建議、減少能源浪費和損耗等。此外，人工智能學習算法可用于設備的智能監控和預測維護，提高發電系統的可靠性和效率。

4.3 建立集中控制平臺

通過建立一個安全、穩定、高效的集中控制平臺，可以對分散場站進行統一監控，實現無人值守、精細化、智能化管理等，從而減少人力投入和日常工作量，提升電網調度運行管理的效率。集中控制系統還能減少人員到場次數，降低現場操作負擔，可節約大量人工成本和交通成本。

4.4 搭建知識庫

由于智能設備和技術的不斷更新，以及傳統運維方式過去依賴個人經驗，無法做到良好的技術銜接和有效傳遞，不利于場站運轉及維修。利用智能運維系統強大的存儲、整理功能，將設備技術信息分門別類輸入系統，并詳細記錄設備檢修維修詳情，搭建知識庫，有利于企業技術的積累。完善的智能運維知識庫需要投入一定人力資金資源，建立過程包括技術文檔的收集、整理、分類、定期維護和更新。當觸發故障診斷功能時，智能運維系統可以依據知識庫規則識別并報警，然后依據知識庫、監控信息、日志等數據定位出故障根本原因，并提供解決方法建議。

4.5 打通業務流程

依托智能運維系統的一站式線上管理平臺，實現運維業務總部統一管理。依據主線業務設計運維系統，采用一體化的體系結構，包括一體化人機界面、報表平臺和數據平臺等，使系統具有靈活性和可擴展性，并實現信息共享的目標。基本業務框架包括總部集中監控、優化任務分配方案、檢修信息反饋、智能物資調配、績效管理等，從而達到企業管理智能化升級。

4.6 建立運維評價體系

要充分發揮智能運維系統的優勢，就要建立完善的運維評價體系。建立步驟包括明確建設目標、制訂運維標準、制訂清晰規范的運維流程及持續優化改進運維管理體系。其中運維評價體系建設目標是提升運維效率、保障系統穩定運行，涵蓋了基礎設施管理、服務級別管理、事件管理、問題管理等多個方面的評價。通過運維評價體系，企業可以根據實際情況規范和優化運維活動，提供高質量的服務，增強企業競爭力和可持續發展能力。

5 結束語

以大數據、智能設備等技術為基礎的智能運維技術，是提高新能源發電場站發電效益及降低人工成本的有效工具，亦是新能源電力企業提升管理水平、創新發展的關鍵途徑。新能源電力企業應與時俱進，重視現代化管理理念和技術的升級與學習，深入研究智能運維的應用范圍及方法，才能保持企業技術領先，增強企業的核心競爭力。