摘要：随着风电行业的长足发展以及与智能化技术的逐步融合，风电运营管理的模式也在发生改变，正在向集中化、共享化和智能化方向发展。同时，物联网、大数据、人工智能等技术在风电场的应用，也催生了智慧风电场运营管理的需求。智慧风电场运营管理通过串联风场运行监控、状态判断、运营维护等单元节点，最大化减少人员的参与，让风电场能够自己“思考”和自我“管理”，逐步实现运营自动化、智慧化，向着风电场“少人值班，无人值守”的目标逐步迈进。本文对智慧风电场运营管理的建设进行分析，以供参考。
关键词：智慧风电场；运营管理；系统平台
引言
由于风电机组单台自动化程度较高，而各台机组之间和风电场群相对分散，同时风电场的建设位置大多建立在位置比较偏远且交通不够便利的地区，因此远程集中化的管控是风电场未来发展迫切的需求。智慧风电场不是一个个智能化软件的叠加，而是相互之间数据的融合，信息流的打通，通过大数据分析应用体现出“人工智能”或者“类人”的思维模式，价值判断和分析决策。智慧风电场的概念仍然需要进一步的明确，研究智慧风电场同样要结合当前信息化，IT技术的发展水平现状，数据的采集，传输，存储，信息交互的安全等也是不得不考虑的因素。
1国内外研究现状
在过去的几年中，工业，能源行业都在经历数字化转型，无论是信息化和工业化的两化融合，还是互联网+，智能化，数字化与业务自身的融合，已经开始并将继续影响着我国风电行业的发展。
美国国家可再生能源实验室提出了“技术支撑下的大气资源系统管理（system management of atmospheric resource through technology）” 战略，简称SMART战略。GE公司已经启动数字化风电场战略，其数字化风电场的核心在于建立风电机组的数字模型，通过长期的数据积累，提供更多基于数据的降本增效服务，其重点在于基于大数据挖掘的应用服务。维斯塔斯提出定期输出管理（Active Output Management， AOM）服务， AOM服务的核心在于专家支持、智能、基础架构和专业运行维护。西歌也已推出了智能化的诊断服务产品，其核心在于预测状态的变化、数字化提效服务、预防性维护和资源部署管理。
国内的整机厂家也一直在进行大数据，互联网+，数字化技术在智能风机和智慧风电场应用的探索。金风的SOAM平台，远景的EnOS物联网平台，明阳的大数据应用平台，上海电气的风云集控平台等均在大数据智能化应用领域有所实现。各个运营商也在积极构建集团级的大数据平台，进行智慧风电方面的探索研究，以期实现降本增效的目标。
因此，基于数字化，智能化的智慧风电已经引起了行业各界的广泛关注和研究兴趣。
2智慧风电场的概念
未来的智慧风电场以数字化，集中化，标准化，信息化技术为基础，以运营管控一体化，大数据分析，物联网平台为依托，以数字双胞胎技术为辅助，以云+雾+边缘计算的异构计算为核心，对采集、存储、计算以及网络进行高效融合，实现不同层级的智能化，不断提升风电场智能化的水平，包括智能感知，智能控制，智能运营，智能决策等。
智慧风电场运营管理的核心功能如下：
（1）基于风电机组群体行为记忆的学习功能；
基于数据挖掘和机器学习技术，根据风电机组运行状态数据库中的海量历史记录样本，进行统计分析和推断、发现数据间的耦合规律。
（2）为达成风电机组群体目标对所有风电机组个体进行动员的组织功能；
风电场场群控制器根据电网指令、环境条件、各机组运行状况，对各个风电机组个体发送群体协同目标而非单机目标。风电机组个体在风电机组群体目标指引下，结合其他所有个体的状态信息，自动解析出自身单机目标，进而驱动单机控制系统。风电场级控制器根据所有单机运行状态反馈信息，判断系统群体协同目标的达成情况，调整下一步的群体协同目标，并再次发送给所有风电机组个体。
（3）基于大数据技术的搜索、分类、感知、归纳、演绎等思考功能。感知：感知就是特征提取和模式识别。分类:分类就是特征和模式的标签化。搜索：搜索就是寻找类别中的特定个案模式。归纳：归纳就是将感知和分类形成的知识进行总结，形成指导性的启发性规则。演绎：演绎就是将归纳形成的启发性规则进行适时适地的应用。
3智慧运营管理平台建设思路
智慧风电场运营管理平台是基于风机数据前置采集技术，以海量风机数据为基础，对风机点表、故障代码及运行状态进行标准化处理。借助大数据分析技术及人工智能技术，构建风电场大数据分析及智能诊断系统，解决风电场分析运行能力差，精准梳理机组健康问题，助力风电场从事后的故障维修向事前的预防性维护过度，从运行、维护和设备健康管理上研究制定应对措施和指导意见，实现从“被动治理”到“主动预防”目标的转变，确保机组的稳定运行及风电场的发电效益提升。
运营管理平台主体涵盖智能集中监控、智能辅助监控、智能能量管理、集中风功率预测、机组亚健康预警、全生命周期机组健康度管理、数字化运维、业务可视化、手持移动终端共9个功能项，具体如图1所示。
图1智慧风场运营管理平台总体架构图
3.1 智能集中集控
智能集中集控是将风电场内的所有风机、变频器、箱变、测风塔、升压站设备、电能表、运维车辆等信息进行远程集中监视和智能管理，建设风场物联网。实时全面掌控风场设备资产的运行状态，掌握风电场的实时发电量等相关生产指标，并具备实时故障告警、趋势分析、风机各大部件健康监视等功能。通过友好的用户界面实现与后台的交互，完成对风机、变频器、箱变、运维车辆等风电场设备的监视，实时掌控风场相关设备的运行状态。
3.2智能辅助集控
智能辅助监控及通过不同角度层面及对不同部件的监控（如：螺栓载荷监测系统和风机桨叶状态监测系统），确保风机安全运行。
3.3 智能能量管理
智能能量管理可实现有功控制系统、无功控制系统、并网点功率控制系统、能量分配系统、一次调频等。
3.4集中风功率预测
集中功率预测系统，以风电场的历史功率、历史风速、地形地貌、数值天气预报、风电机组运行状态等数据建立风电场输出功率的预测模型，以风速、功率和数值天气预报数据作为模型的输入，结合风电场机组的运行状态及运行工况得到风电场未来的输出功率，预测时间尺度包括短期预测和超短期预测。
3.5亚健康预警
机组亚健康预警系统使得防机组故障于未然，基于经验和数据挖掘方法建立多个亚健康预警模型，涵盖机械、电气等多个范畴，实现设备监控隐患的提前报警，帮助客户实现从被动的故障后维护向主动预防维护的转变，实现亚健康预警工作闭环体系。
3.6健康度管理
全生命周期机组健康度系统，利用机组的传感器标签点，从可靠度、寿命分析、异常状态等多个维度进行健康评估，构建机组整机和部件的健康评价体系。让风电机组工作过程中全局健康状态和各个关键部件监控状况透明化，评估运行风险并预测剩余寿命，及时对机组进行维护避免故障发生。
3.7数字化运维管理
在数字化运维中，通过数字化运维来实现信息化、规范化、标准化运维作业；利用先进的状态监测技术，逐步开始实现基于状态的运维作业。
3.8 业务可视化
业务可视化基于风能协会KPI指标，建立完成智能报表系统。实现提升业务经营指标，提升场站数据统计效率。
3.9 手持移动终端
手持移动终端，多角度来实现运维及项目管理。系统拥有移动监视终端APP，利用公网接入主站系统，实现电站监控、KPI查询等功能。
智慧风电场运营管理平台是从全局层面上来管理风电场。它对风电场进行机组场群动态调控，达到风场整体出力最大化；利用信息化技术，更加智能高效地实现机组台账和风场项目管理；采用数据分析方法进行故障管理，实现故障实时监测等；结合机组健康状态以及气象预测信息，科学合理的指导运维窗口期。
4结束语
综上所述，智慧风电场是风力发电发展进程中，数字化，智能化，信息化发展下风电场的必然需求和最终产物，同时也是大数据，云、雾、边计算，物联网，数字双胞胎，人工智能等多项技术的集成融合，智慧风电场自身具有学习功能，组织功能，搜索思考功能。本文从智慧风电场的概念定义入手，阐述了当前房发展过程中，智慧风电场运营管理系统的建设要点和功能分类。智慧风电场的建设对于推动风电行业发展，提升可再生能源的竞争力，实现风电降本增效，打造无人值班，少人值守的风电场具有重要的意义。