大数据平台下智慧风电集控建设研究.pdf

前卫理念 前卫大数据平台下智慧风电集控建设研究马昭(大唐云南发电有限公司集控中心,云南 昆明 )【摘要】随着大数据时代的到来,传统风电建设也迎来了一定的挑战.推动大数据和风能发需求电技术的深度融合,是当今风电产业发展的必然趋势.只有大数据技术,才能让风电建设更加适应市场经济的发展.通过精细化管理、智能化开发风电市场、推动流程可视化进程、数据驱动提高效益、建立故障预警机制五大措施,能大幅度提高我国智慧风电集控建设水平,实现风电产业的可持续发展.【关键词】大数据平台;智慧风电;集控建设现阶段，我国风电产业发展迅速，已然成为新能源领域的佼佼者。风电产业的发展为我国的能源安全提供了重要保障，也为新型制造业的崛起创造了优良的经营环境。随着智能化技术的普及，以及大数据相关技术的推广，风电产业也在逐步地朝着智能化方向发展。深度研究智能化风电建设的发展路径，解决目前风电集控建设的难题是当前风电领域建设者必须完成的时代性课题。大数据与风电结合发展的价值大数据和风电结合发展有助于促进风电产业的智能化发展，帮助风电产业实现科学化的基础设施建设、市场开发、经营管理。对于提高风电产业的竞争力、拓展新能源市场具有重要意义。同时，通过大 数据 技 术推 动风 电集 控 建设，将有利于新能源产业的整体发展，打造全新的风能产业链，进一步推动社会经济的发展。通过大数据技术推动风电集控建设，还将会推动国风能和大数据技术的深度融洽，这对于占领科技制高点，打开国际市场，具有重大的经济和科技意义。目前风电发展中存在的问题产能和需求不匹配现阶段，我国风电产能和电力需求不匹配。我国的风电生产仍然集中在西北地区，而主要需电地区是东南沿海一带，这就导致了空间的差异性。同时，由于风力发电的时段特殊性，外加目前国内储能技术尚在研究发展阶段，导致了生产时间和发电时间的匹配度不高。管理比较粗放风电产业整体上的管理比较粗放。企业将相应的风力发电机组安装完成后，仅仅进行了日常的维修和保养工作，没有对生产流程进行精准化地研究，导致企业不能提高资金利用效率，从 而 无 法 提 高 自 身 的 投 入 产 出 比，经 济 效 益较低。市场收益不高风力发电企业普遍是“靠天吃饭”的，其发电情况受天气因素的影响较大。由于企业不具有稳定的发电能力，导致单价较低，经济效益较差，风电企业长期靠着补贴生存。现阶段，随着我国对风电企业的政策做出了相应的调整，企业必须提升发展质量，扩大收益，才能取得相应的发展。推动大数据平台下智慧风电发展的策略精细化管理现阶段，风电企业必须通过大数据平台对生产进行精细化地管理，从而推动风电产业的高质量发展。只有在生产上降本增效才能有效地提高风电企业的核心竞争优势。结合我国风力发电企业的具体生产现状，可以通过以下方式开展精细化管理：第一，通过大数据平台实现单机智能的有效管理。风电企业通过智能化大数据平台可以直接对单个风机进行精细化管理，并结合运行参数的变化了解风机的具体工况。风电企业通过大数据平台的智能化建议，可以及时地调整风机的技术参数，保证生产的安全可靠、高效；第二，建立“一机一档案”，精准化统计、分析各项指标，并作出劣化趋势分析。企业通过对每一台风机的监控，形成相应的数据档案，并着重记录其消缺和定期工作情况，为后续维护工作给出指导性建议。同时，企业要做好档案的分析工作，仔细研究档案记录的数据，根据数据做出日常维护的差异化指导；第三，企业要建立生产责任制，保证合理利用产能。企业要将每一台风机的消缺、维护责任明确到相应的运维班组。将维护效果和小组成员的奖金绩效相挂钩，根据运维质量给予适当的奖惩，培养运维人员的责任心；第四，积极开展科技创新，用科技助力生产。智慧风电的推进离不开相关实验创新的助力，企业通过和相关研究机构及院校的深度合作，为先进的风电技术提供实验基地。在实验的过程中，相关人员要收集相应数据，并积极向相关学者反馈实验结果。通过联合开发模式，让风电企业尽早地应用最新技术，推动精细化管理的迭代。前卫理念前卫 智能化开发风电市场通过智慧风电集控建设可以有效地预测市场对电力的需求，并通过和风力发电生产情况的比对得出最优的组合方案，从而发挥风电的整体优势，采用不同的策略抢占国内外市场：第一，可以根据大数据对天气状况进行有效预测，保证生产的高效进行。企业要对天气进行精准化预测，在合适的自然条件下要抓紧安排生产，并通过相应的技术储存电力；第二，密切跟踪电力市场相关政策，积极跟进电价的走势。根据数据库的有效预测，可以提前与电网企业、需电企业签订相应的合同。通过 市场 研 究锁 定长 期客 户；第三，通过智能化系统的预测，为客户提供多元化的供电方案。根据客户的需求，可以为客户提供多种价格的、多种建设方案的、多种投资规模的风电使用方案，从而通过商品的多元化吸引潜在客户购买。同时，这种个性化的服务将会形成品牌效应，扩大风电市场；第四，精准预判盈利的可能性，避免亏损。当开发新的 客户 和 承接 客户 新的 业 务时，要预先通过集控系统中的市场业务模块对未来的市场预期进行精准化的预判。如果出现了亏损的可能性，要分析是否还需要继续承接此项业务。这里需要注意的是，从长期经营的角度看，某一次的亏损可能并不是重大的；第五，开发新产品，发挥智慧风电集控优势。企业可以根据以往客户的需求，提前开发出多种形式的新产品，供潜在客户选择。同时，企业还可以通过集控建设内的数据系统，对各种产品的盈利点进行精准化的预测，从而制定相应的营销方案；第六，通过数据模型演示寻找合理的互补品，推动战略联盟占领能源市场。企业通过和各种电池生产厂商、小型发电机制造厂商的战略合作，扩大风电企业的市场份额，从而获取较高的市场收益。企业要运用蓝海战略的思维，不但要开发对大中型企业的市场，还要着眼于开发各种民用企业、普通民众的市场，从而真正地让风电企业获得优质的长期客户，实现客户类型的多元化，降低客户对风电企业的议价能力。推动流程可视化进程所谓智慧风电流程可视化进程，就是要通过清晰易懂的操作画面让监控、管理、安全工作变得可视化，让操作人员可以清晰地通过实时演示画面了解风力发电场的状况，方便其开展后续工作。第一，监控可视化就是要利用可视化技术和G I S技术相结合，让操作人员通过三维动画演示精准控制每一台风电设备。通过后台的简单操作，及时处理发电厂的突发状况，从而保障发电厂的高效运行；第二，所谓管理可视化就是要让管理工作所需要的数据以清晰的图表形式动态地展现，从而让决策更加符合实际。通过智能化系统中预先安装的各种数据模型和风力发电仿真动画技术，对各种发电系数进行动态预测。根据相应的预测结果，管理人员可以更好地制定相应的生产和销售方案。同时，在做出管理决策时，通过改变相应的参数对企业的利润进行合理地推测，从而避免由于决策失误导致经营失败；第三，安全可视化就是要通过对风力发电厂的远程监控和操作，保证安全生产的顺利进行。在没有投入过多人力成本的前提下，安全可视化可以通过精准调节每一台发电机的相关数据，保证发电机在正常的负荷下运行。同时，安全可视化系统可以将风力发电机重要的部件予以放大化处理，并对其进行重点标注，从而提醒工作人员对其进行特别的关注。而对重要部件的成像处理，则可以保证对其的观察准确性，使得相应的决策更加贴近于实际；第四，维修动态可视化。要建立实时摄像系统，将维修的过程通过实时直播的方法汇报给操控中心。这样不但可以确保维修工作的安全，还能让后台技术人员对维修工作进行精准化地指导，从而确保维修工作的安全高效性。数据驱动提高收益通过数据驱动提高风力发电的收益是智慧风电集控的重要目标。企业可以结合具体情况，通过以下的方法提高风力发电的收益：第一，利用数据对老旧风力发电厂进行技术改革。根据已有的数据分析结论，可以指导老旧发电厂开展针对性的技术改革。通过对老旧风力发电机的测量，结合分析结论选择最具经济效益的改造方案。组织改造的管理者要明白，并不一定需要购进全新的整套设备，通过对部分零件的更换、维修、翻新可以达到相应的改造目的。当然，相应的修缮工程一定要优先考虑安全性，在保证生产安全可控的前提下再考虑经济效益性；第二，保证数据的完整性、准确性、时效性，提高数据的可利用程度。要想利用该相应的数据指导智慧风电集控建设工作，必须保证数据是真实可靠的，是准确完整的。企业必须要搜集整理好以往年度的运营数据。针对已经丢失的数据，企业可以通过智能系统予以推测。而针对现阶段已经统计完毕的各项数据，企业要保证其全部被数据库所收录，并保证各项数据的逻辑关系准确。同时，企业可以利用数据镜像备份技术在异地开展实时备份，避免数据的丢失。要定期验证数据的可利用性，对于不符合要求的数据要及时清理出数据库，并分析收集此项数据的原因，避免耗费过多的精力和财力。如果这项数据是系统自动收集的，要通过分析代码的方式寻找相应的原因，仔细思考在实际工作中是否有不曾注意的领域。企业一旦发现，要予以高度重视，并开展相应的补救措施，并要将上述的情况及时汇报给相关的管理者，请求组织派遣更权威的专家协助处理；第三，深度挖掘数据的逻辑关系，创新数据分析模式。现阶段，大数据平台为风电的发展提供了强有力的数据支撑，而通过对相关数据的深度分析，可以准确地提高风电系统整体的智能化程度，从而开展前卫理念 前卫集中化管理。相应的科研人员必须对已有数据进行深度解读，从多个角度开发不同层次的数据模型，运用数据库独有的方法验证模型的准确性。企业要开发出新的符合风电集控建设特征的模型系统，从而依据数据的预测，指明新技术和运用模式的发展方向，帮助企业做好长远的经营规划。同时，企业要利用相关的数据模型解决风电企业本身的融资、投资问题，科学地选择低利率的融资手段，科学化地指导固定资产的更新改造和投资建设。建立故障预警机制智慧风电集控建设最重要的一个环节就是要利用大数据优势对可能发生的故障进行预警，并根据预警的结果做好相应的准备措施，降低设备故障对风电企业的影响。结合实际经验，可以通过以下措施完善相应的预警机制：第一，建立历史数据分析库，通过历史数据分析出事故原因。企业要将所有的纸质历史数据以及非智能化时期的历史数据录入分析系统，从而分析本地区风电建设中出现的事故原因。同时，企业还要考虑以往的问题是否因为技术进步而被解决，针对未被解决的问题要依据其发生频率和危害程度进行分类。对于危害性高、发生频率高的事故一定要慎重制定应对方案，并聘请相应的专家对方案进行系统化地评估。企业要依据专家的建议进行相应的修改，从而不断完善方案的可操作性；第二，建立动态化日志系统，对每一台风力发电设备进行实时监测。企业要建立预警日志，自动化记录风电系统的运行状态，方便维修时的数据核对和修理方案的制订工作；第三，打造维修备选方案数据库，提升应急处理能力。通过对历次维修情况的分析，建立一套应急方案数据库，当风电系统突然出现故障时，可以通过事故的特征在数据库内部寻找到合适的解决方案。专家要对录入数据库的方案进行精准化地核查，保证其合理性和可操作性。相应的数据库要配备有简单的检索功能，方便操作人员的操作；第四，依据数据分析结果慎重选择合作伙伴。根据大数据分析结果，可以选择优秀的风电维修企业作为长期的合作伙伴。在选择之前，企业可以通过数据模型分析对每一个候选企业进行综合化考量。具体可以通过以下几个维度设置考核指标：响应速度、事故处理能力、费用、服务态度、质保期限、其他服务；第五，通过大数据的智能化方法提升企业自主维修软实力。通过开发智能化模拟维修系统，以动画的形式演示维修的整个过程，从而为企业自主选择维修方案、开展维修工作提供相应的便利。同时，通过大数据平台的维修演示系统，可以让企业的工作人员在高度仿真的环境下开展模拟维修工作，在模拟化实操中发现自身的不足。风电企业通过以上方式可以提高维修队伍的综合技术实力，从而为企业的发展保驾护航。结束语综上所述，通过大数据技术发展智慧型风电系统是当代新能源产业的重要科技增长点。广大研究人员必须深刻认识到大数据和风电生产之间的内涵逻辑关系，通过不断实践寻找高效利用大数据技术的方法，为风力发电产业的发展提供新的研究方向和技术支持。在研究过程中，企业一定要不断地推动相关技术的创新，促进企业的良好发展。参考文献:刘祥雄,胡德聪,吴磊基于大数据平台的智慧风电集控建设解决方案J能源科技,():,蔡玉凤大数据时代风电设备公司财务管理创新J合作经济与科技,():雷振,王世全,温钊,等海上风电运维中的大数据管理和应用J海洋开发与管理,():张维屏,张亿兵大数据时代下风电设备公司财务管理的创新研究J财经界,():张志莲大数据技术在风电运行评估中的应用 评 风电运行数据评估技术 J中国科技论文,():作者简介:马昭(),男,回族,云南昆明人,本科,工程师,研究方向:电力系统及其自动化.