风电运营

本项目属于新能源研究领域，鉴于当时风力发电企业在运营过程中涉及的海量基础数据管理方式较为简单粗放，风电场运营管理迫切需要科学运用大数据等先进技术提供决策支撑。本项目以集团级风电统一数据采集、处理和标准化的大数据平台为基础，紧密围绕风电大数据在新能源领域的典型应用分析场景，采用人工智能算法模型及分析手段，开展了智慧风电运营方面的专题研究和应用。项目设计了风电大数据管理中心，在大数据云平台基础上建设了算法模型库，把LSTM神经网络，卷积神经网络等算法融合到算法模型库中，建设了一系列的分析和预警模型，研发成功了智慧风电应用系统，建设了风电大数据管理中心、运行数据分析预警中心，风电智慧协同运营中心的“三大中心”，对风电生产智能化运营在行业的应用进行了有益的探索。该项目已在龙源集团本部、省级公司和风电场逐步得到推广应用，涵盖 180多个风电场。

随着风力发电机组装机规模不断扩大，风电企业对生产运营及设备管控提出了更高的要求。为更好的客观评价风电企业运营管控状况，各大运行商相继建立了风电生产运营监控系统实现对下辖风电企业进行远程监控、报表管理、数据分析等精细化管理。但是，传统的风电生产运营监控系统以实时数据库作为底层数据存储，以单台硬件作为系统后台计算资源，伴随着计算指标、尤其数据存储的增加，传统的数据存储架构己满足不了当前系统建设的需要。 为此，大唐（赤峰）新能源有限公司建设基于大数据技术的风电监控系统，并以所属风电场为试点单位开展关键技术的研究与应用。基于大数据的风电监控系统以风电运营大数据平台作为底层存储、计算框架，监控系统的数据资源来自大数据平台，实现更全面、更准确的现场运营监控；系统信息编码体系遵循大数据编码规范，实现各资源模块的互联互通；大量后台作业、关键绩效指标 （Key Performance Indicator,KPI）计算迁移到大数据平台，运算更快速及时、指标维度更丰富，进一步促进对生产现场的精细化管控能力。

本课题是 2014 年立项的中国国电集团公司重点科技项目。课题重点解决风电信息化建设中的各类基础性问题，是龙源十多年来智慧风电建设的重要一环，该项目构建了一系列的数字化系统，同时对风电企业管控模式进行了的探索和研究。项目研究覆盖风电场--区域--集团的数字化风电场建设，明确体系中各层次及各应用模块所处的位置，指明建设具体内容、各个组成部分之间的关系以及功能。数字化风电场涉及多种监控系统、管理平台，借助多功能智能设备，实现风电场数字化监控、运行管理、优化风机出力，提高可利用率，提升管理水平。实现了风电机组-风电场-区域监控中心-集团总部各级数字化、信息化管控的纵向全面贯通。 本项目的数字化风电场建设是一个广义的概念，是基于龙源已有的生产管理模式，应用数字化技术手段，实现了覆盖风电场--区域--集团的三级数字化管控体系，建设内容概括为“五个数字化、三个保障平台、一个管控中心”，即：风电场运行、检修、安全、设备、备件管理的“五个数字化”，区域集中监控、风功率集合预报、风机状态诊断的“三个生产保障平台”，和集团级“运营管控中心”。龙源 5-3-1 数字化体系建设，是利用数字化手段对风电生产运营管理模式的有益探索。“数字化风电场建设关键技术及其工程应用”项目通过建设风电场统一 SCADA 系统、移动化电子两票、无人机智能巡检、电子风险预控等系统，实现了风电场运行管理一体化、检修管理智能化、设备管理信息化、备件管理数字化、安全管理智能化的“5 个数字化”的建设目标；建设了数字化区域集控中心，实现了“无人值班、少人值守”的科学管理模式，实现风电设备的亚健康诊断，实现了部分设备亚健康原因的精确定位，同时，建设了区域风机状态诊断、风功率集合预报系统，实现区域“3 个生产保障平台”；建设了数字化运营管控中心，实现了海量风电场数据共享及挖掘，建立了全面覆盖风电生产经营的管控指标体系，形成了生产运营全过程闭环管控。 课题实现了风电技术和管理模式创新，提升了风电运营的精细化管理水平，创建了符合集约化管理要求的数字化管控体系，取得了良好的经济效益。数字化风电场建设将提高可再生能源的发电效率，提升风电产业的市场竞争力，加重以风能为代表的可再生能源在国家能源供应体系中的分量，从而为我国的环境保护、节能减排，早日实现二氧化碳减排目标做出重要贡献。

项目围绕基于云中心的风电数据平台建设，通过对龙源电力近百种风电机组数据梳理，建立了机组运行数据标准化模型，形成一套完整的风电标准数据体系：采用云基础架构、数据共章等关键技术，建设了已接入11，000多台风电机组数据的数据云平台，是全球接入容量最大、机型种类最多、数据最为庞杂的专业风电数据云中心，形成完整全面的新能源企业数字化云平台系统；建立了龙源数字化运营管控中心，通过实现对风电场设备的实时监控、故障实时报警及推送、风电运行指标监视、生产运行管理、运营指标考核、故障诊断分析、设备运维管控等功能，结合移动应用，监控风电生产运营全过程，实现风电运营决策服务，结合基于大数据的风电机组功率曲线分析方法，实现了机组损失电量的动态捕捉和问题源，量化了机组性能损失原因，提高了风电运营的集中管理程度和生产运营的精细化管理水平。 项目于2015年12月底完成项目建设并进入试运行，形成了新能源电力云平台建设、运营、管理、服务体系和行业标准及一系列新能源发电科研成果，创建了以数据资产为核心的风电运营管控模式，是风电企业对新兴技术在新能源行业应用的探索和研究。项目成果已在河北龙源风力发电有限公司及辽宁龙源新能源发展有限公司开展相关系统及平台的使用，带来了可观的经济效益。因此，在全国范围内推进风电运营统一数据云平台建设，对风力发电领域的发展具有重要意义。依托项目研究，获得发明专利3项，实用新型专利9项、软件著作权8项，发表学术论文10篇，经中电联评审，项目成果达到国际领先水平。

系统本着安全、稳定、实用、开放和可扩展的原则，以中国大唐集团公司（以下简称集团公司）的风电企业管理思想及信息化建设标准和制度为依据，以中国大唐集团新能源股份有限公司（以下简称新能源公司）提出的“统一平台、五大中心”的建设思想，以提高管理效率、降低管理成本、缩短现场和管理者的距离、推进集约化精细化管理、提升生产力水平为目的，建立的集团级风电企业实时监视和运营管理为一体的综合管理平台。此平台主要功能包括数据采集传输及五大应用中心，五大应用中心分为远程监视中心、数据统计分析中心、专家会诊中心、调度计划管理中心及对标分析中心。系统依据所创建的风电采集指标体系、计算指标体系、数据应用体系及指标分析模型等数据处理标准，通过“数采通”装置对所属风场实时数据进行在线采集，通过数据汇总、传输、规整等数据处理流程，形成集团级风电数据管理中心。利用信息化的数据处理技术和指标分析模型，对实时数据进行二次分析、加工、处理和应用，形成各类应用数据。通过五大数据应用中心及其他辅助功能，以满足各级风电企业管理人员对所属风场进行实时监视及生产全过程管理的要求。系统采用集中式部署方式、B/S系统架构及分布式应用模式，既满足各级风电企业用户同时使用的需求，同时具有很好的经济性能。系统中研发和使用了自主知识产权的“数采通”数据采集器、“EDXP”数据传输平台及高性能计算引擎等国内领先技术。在风电领域实现集约化管理思想、建立风电企业的运营评价体系及风电指标计算模型等方面具有原始性的创新和突破。对风电行业同类信息化项目建设具有非常重要的指导意义。

近年，风电行业发展速度明显放缓，且面临“风火同价”的现状，如何提高风电运营水平，如何降低运营维护成本成为整个行业面临的首要问题。风机大部件的可靠性对于机组性能和安全具有重大影响，特别是叶片、主轴、发电机、齿轮箱、变频器等，其故障率较高，停机时间长，故障恢复成本也相对高昂，给风场造成较大经济损失。如齿轮箱故障的维修费用接近100万元，超过风机年发电收益的60%以上。 本研究成果提出了基于大数据的智能化风电机组健康管理和故障预警技术，通过数据挖掘、机器学习等先进计算机方法，自动识别风机的运行模式，实时诊断其健康状况和工作性能。同时，从历史数据中确定风机故障模式，及时发现和识别关键部件的缺陷和隐患，为风场高效地安排维修资源提供依据，进而实现风电设备健康管理与可靠性维护，延长部件的使用寿命，有效提高风电场的运营管理效率及发电量。

该系统主要针对UP、金风、GAMESA、远景、华锐、GE六大主流机型1.5MW(含远景2.1MW)机组编制检修预案，完成各种系统配置检修预案28套，合计5025条故障解决方案。系统涉及的机组数量占到了全部装机数量的83.80%，覆盖主流1.5MW机型装机量的95%。现有活跃用户2300多个，为现场人员提供全天24小时技术支持，已在全部区域公司成功应用，为这些风电场带来了经济效益。龙源电力作为世界第一的风电运营商，首先开发了故障诊断系统，使得机组故障诊断工作智能化，基本实现精确检修，提高了效率。为风电运营检修管理提出了一种创新模式，也为该技术向同行业应用推广而提供了真实的实践依据。 龙源电力在国内首个推广风电机组故障诊断系统开发与研究，为提高国内风电场运维水平和机组可利用率，保证机组发电性能做出了表率，引领了国内风电行业的发展。该项目可促进龙源电力集团整体检修水平和技术实力的提升，尤其对新员工帮助较大，同时可缩短机组故障停机时间，减轻人员的劳动强度，提高检修人员整体技术水平。