基于大数据的风电场运营优化策略研究

基于大数据的风电场运营优化策略研究

王华

大唐洱源凤羽风电有限责任公司  云南 大理  671000

摘要：风电大数据技术为风电场运营优化提供了新的技术手段，而风电场大数据技术的应用能有效提高风电企业的市场竞争力。本文基于风电场大数据技术，首先阐述了大数据在风电场运营中的应用价值，然后从数据采集与处理系统、运行调度、设备维护等方面阐述了风电大数据技术在风电场运营优化中的应用，最后分析了陆上高海拔地区风电机组大数据改革成效，包括故障处理效率分析，功率曲线一致性分析等。以此为风电场运营提供有益参考。

关键词：大数据；风电场；运营优化

引言

随着新能源产业的快速发展，风电机组性能得到了极大提升，越来越多的风电机组开始在电力市场中占据重要位置。而风电场作为新能源产业的重要组成部分，在电网中扮演着重要角色，其运营管理水平直接影响着电力系统运行效率和电力质量。本文对风电大数据技术在风电场运营优化中的应用进行了深入研究，并提出了相应的对策建议。

一、大数据在风电场运营中的应用价值

随着新能源产业的快速发展，风电机组装机容量不断扩大，风电机组数量不断增加，风电机组的故障也不断增多。与此同时，风电机组的维护和检修费用也在逐年增长，因此提高风电场运营效率显得尤为重要。目前，我国大多数风电场还处于传统的人工运维阶段，依靠人工经验对风电机组故障进行诊断和处理。这种方法不仅效率低下，而且难以实现故障诊断的准确性。而大数据技术的发展为风电场运营优化提供了新的技术手段，通过对大量风电数据进行分析、挖掘和处理，可对风电机组故障进行精确诊断和处理，有效提高了风电场运营效率。

二、基于大数据的风电场运营优化策略实践

中国华能集团是我国最大的清洁能源集团，华能集团将风电大数据技术应用于风电场运行维护与管理中，实现了风机数据的实时监控、故障诊断和优化调整，并将数据结果与预测结果进行对比，对预测结果进行分析评价，使运维人员能够及时掌握风电场的运行状态，为科学安排检修计划提供参考。此外，华能集团还将大数据技术应用于机组优化方面，实现了机组运行参数的优化调整、运行方式优化等。通过大数据技术在风电场运营中的应用，大幅提高了风电场的运行效率和效益，为企业创造了更多的经济价值。

2.1建立风电场数据采集与处理系统

为了提高风电场的运营效率，需要建立风电场数据采集与处理系统，该系统能够对风电场内的所有风电机组进行实时监测，并将采集到的数据传送给后台数据中心进行统一处理。在风电场数据采集与处理系统中，主要包括以下几个部分：风功率预测模型、故障诊断模型和实时监测系统。

2.2运用大数据技术优化风电场运行调度

在风电场运行调度过程中，大数据技术的应用能够帮助调度人员及时了解风电场实时运行情况，有效提高风电场运营效率。而基于大数据技术的风电场运行调度可以分为三个层面：发电计划调度、短期功率预测和风功率预测。

2.3基于大数据的风电场设备维护策略

在风电场运维管理中，实施基于大数据的风电场设备维护策略是提高风电机组运行效率的有效途径。风机在运行过程中会产生大量数据，通过对这些数据进行分析和处理，能够实现对风机故障进行快速诊断，及时发现并消除设备故障。利用大数据技术可以实现对风电机组运行状况的实时监测和预测，以此为依据制定合理的维护策略和维修方案。通过对风机运行数据进行分析和处理，能够为风机维护人员提供决策参考。
实施基于大数据的风电场设备维护策略，能够实现对风电机组运行状态的实时监测和故障诊断，实现对风电场运行情况的有效分析与预测，从而为风电场的优化运行提供重要支撑。

三、陆上高海拔地区风电机组大数据改革成效分析

3.1 故障处理效率分析

在实时监测数据挖掘技术的辅助下，风电机组的运行数据可以实时收集并分析，通过聚类、分类和回归等数据挖掘技术，可以快速识别出异常数据和潜在的故障模式。机器学习模型经过不断训练，能够精确预测故障发生的概率和可能的影响，这样，运维团队就可以在故障真正发生之前，提前预警并制定相应的维护计划。这一变化的最直接体现就是故障响应时间的极大缩短。以龙源西藏那曲高海拔试验风电场为例，通过安装智能监测系统，结合本地定制化的风机维护计划，风机故障的平均诊断时间从原来的数小时缩短到了分钟级别。该系统可以实时分析风机运行数据，并对可能出现的故障进行预测，使得维护人员能够迅速做出决策，及时进行维护。统计数据显示，系统的应用使得风机故障率下降了30%，停机时间减少了25%，相应的运维成本也降低了15%。此外，智能化运维手段的运用，如无人机巡检、自动化装配和远程诊断等，使得运维人员可以在安全的环境下进行远程故障处理，不仅提高了处理效率，还减少了人员的劳动强度和安全风险。特别是对于高海拔地区特有的环境问题，如空气密度小导致的风能降低、极端天气条件、风机叶片易受损害等情况，智能化运维可以提供定制化的解决方案，确保风电机组的高效稳定运行。

3.2 功率曲线一致性分析

功率曲线是描述风电机组在不同风速下发电能力的关键指标，一致性则意味着风电机组在不同工况下都能保持稳定的发电效率。以我国海拔最高的风电场——西藏措美哲古风电场为例，其采用的3.6兆瓦风机具有高海拔适应性、防紫外线、防雷、耐低温、抗覆冰等技术特点。这些技术确保了风机在严苛的自然环境下长期稳定运行。叶轮直径达到160米，轮毂中心高度90米，扫风面积增加了30%，使得风机在较低风速下也能捕获更多的风能，提高了风能利用效率。大数据改革使得风电机组的功率曲线一致性得到了明显提升。根据相关数据，该风电场在各种风速下的发电效率均达到了预期目标。在平均风速为6米/秒的情况下，风机平均发电量达到了3.2兆瓦，最高发电量甚至达到了3.6兆瓦。而在风速较低时，风机依然能够保持较高的发电效率，如在3米/秒的风速下，发电量仍能达到2.5兆瓦。这一成果充分证明了大数据改革在优化风电机组性能、提高发电效率方面的重要作用。通过对大量运行数据的分析，研究人员可以发现风电机组在不同工况下的性能规律，从而针对性地进行设计和改进。此外，大数据分析还可以为运行维护提供有力支持，如实时监控风机运行状态、预测故障等，进一步提升风电机组的可靠性和经济性。

结语

随着大数据技术的不断发展，基于大数据的风电场运营优化策略研究也越来越重要。但基于大数据技术的风电场运营优化还存在许多问题，如缺乏统一的技术标准和标准规范，数据采集与处理系统缺乏统一标准，风电大数据平台建设滞后等，这些问题都将严重制约风电大数据技术在风电场运营优化中的应用。因此，未来需要不断加强大数据技术在风电场运营优化中的应用研究，并加强数据采集与处理系统建设，提高风电场运行管理水平。

参考文献

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