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云平台大数据技术的风电集控系统设计分析

发表时间：2020/12/18 来源：《基层建设》2020年第24期作者：黄磊

[导读] 摘要：随着国民经济的不断发展，风力发电在国内电力系统中的比重不断提高。

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        摘要：随着国民经济的不断发展，风力发电在国内电力系统中的比重不断提高。风力发电是一种清洁的可再生能源，在调整现有能源结构、促进国民经济和社会的可持续发展和进步方面表现出良好的效率。然而，风力发电过程中存在许多障碍，主要包括风机类型单一、电场环境差、监测系统功能不完善等。加强风力发电厂运行状态的监测、调控，是促进风场践行智能化、集约化发展路线的重要依托，电集控系统推广阶段表现出的效力是显而易见的。
        关键词：云平台大数据技术；风电集控系统设计
        引言
        风电集控运行实现了对多个设备以及风机运行状态的实时监控，具备了与风电场主控室监控系统相同的功能。有利于各种生产数据的快速收集、统计和分类管理，有利于故障数据的比较、分析和整理。风电集控运行主要实现对风机监控系统、电气监控系统、风功率预测系统、故障录波等各个系统的集中控制，相关生产报表、OMS系统数据的填写、报送以及与调度、风电场之间的业务联系等等。如何提升风电集控运行水平暨如何提升集控运行中各个系统的监控能力、故障处理应急反应、处理能力、执行力将是集控运行面临的新问题。
        1风电集控中心的网络安全问题
        （1）集控中心和生产控制大区安全防护措施不完善。集控中心以及风电场的信息网络安全防护措施过于简单，防护门槛较低，安全问题主要出现在生产控制大区和管理信息大区、电网调度系统与第三方监管机构这三者的网络边界之间，安全防护产品主要运用的是以进行网络隔离和安全加密的产品。不过在生产控制大区很难看到有效的网络安全防护措施。（2）工控系统需要提升防护。因为行业产品标准相对不够完善，生产企业对工控安全的认识不到位，加上风电企业对工控网络安全相关要求掌握不到位，导致集控中心和风电场在控制系统硬件选型时就没有对其进行严格把关，所以在网络拓扑设计和设备选型方面存在大量安全漏洞。（3）应用软件存在漏洞。由于集控中心和风电场使用的操作控制软件大多是根据不同企业的需求进行个性化定制的产品，所以软件开发阶段对于安全的设计很少有添加进去，对安全隐患的意识不足，导致这类软件的设计存在大量的安全漏洞。操作系统一些高危端口、账户及口令、协议和服务常常是一些应用软件所必须、无法关闭，导致系统存在一些隐患。（5）杀毒软件的局限性。为了保障集控中心和风电场操作控制系统应用软件正常平稳的运行，大部分的主机基本上都没有安装杀毒软件。即便安装了，在整个的使用过程中依然有诸多问题，如所安装杀毒软件与其他应用软件间的相互不兼容、软件中病毒数据库因网络权限问题而呈现出无法正常更新等问题。此外，如果出现新病毒，杀毒软件总是延迟去处理这些病毒，这样导致经常会出现大规模的病毒攻击系统的事故，特别是当有新病毒出现的时候，杀毒软件查杀进行的不及时不彻底。
        2系统功能分析
        2.1收集数据的功能
        风场运行阶段，需要收集的数据类型主要有两种，一是始源于风机的数据，二是与升压站及箱变运行状态相关的信息，原则上设定采样周期为1～5s。动态式采集数据后将其传导至集控系统内，远距离传导数据期间，接口机上还会形成格式标准、一致的数据包，传接口口的传送端以专有线路为载体将输送到集控系统的接收端，最后在专业软件支配下其被导入集控系统内。以上被传导的数据均被加密、隔离处理，从根本上维护底层信息的安全性。

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        2.2远程式监视功能
        （1）生产运转状态的监视：该大数据平台上安置的远程监测软件规定采用B/S形式发布，保证风场运转状态信息清晰而整体的呈现在大屏幕及客户端上。后台程序整体解读、测算风电场收集的信息，而后将其完整的呈现于界面上，以曲线、模拟图形等多种形式为支撑，动态化的呈现出风电场的重要运转参数与电力设备设施运转状况。（2）预警与异常分析：大数据平台持有的该项功能能协助工作人员明确当下或既往某个时间段中各种故障形成的具体时间、频次等，检修人员可参照预警信息作出科学的处置决策。针对风机运行阶段异常参数早期作出预警，对工作人员现场检测及处理行为起到督促作用，真正做到雨未绸缪。比较风机关键参数即时值与既往值，智能判断其是否存在异常，有针对性的做出预警，这在很大程度上规避了风机大检、大修等情况，降低运营成本。（3）数据分析中心：智能统计、存储各种数据，历史数据库的功能是存留风机、测风塔等各类设备过往运行数据，数据库有短期型、长期型之分，预留一定空间，为风电设备后期运行阶段新数据顺利整合创造基础条件。用户能结合主观需求快捷的查询某一时间段的数据，也能在限定条件支持下筛选所需数据。
        3综合评估
        风功率预测系统是根据天气预报结合历史功率、历史风速、地形地貌、机组运行状态等数据，对风电场输出功率不断修正进行预测，进而缓解电力系统调峰、调频的压力，提高风电接纳能力，同时可以根据预测结果选择风小天气合理安排风电机组的检修、消缺等计划性工作，尽可能减少风大无法发电带来的发电量损失，因此提高风功率预测的准确率，确保风功率预测系统的正常运行，不仅有利于电力系统对发电计划的制定和统筹安排，也有利于风电场自身计划性消缺、检修工作的安排，减少风大带来的发电损失。由于风功率预测系统服务器或监控后台如出现接收、上传、数据中断等异常情况均会提示或报警。因此，风功率预测系统服务器及监控系统只要按时定期巡检，基本可以发现问题，及时的联系现场的维检人员进行查看或通知通信工程的厂家进行处理，不需要实时监控。各个风电场的风功率预测监控系统集中接入集控网络进行监控，即方便数据的查询，同时对于各风电场的风资源具有一定的对比性，在风功率预测系统故障时，可以提供参考依据，合理统筹安排。风功率预测系统涉及的方面较广且较为零散，测风塔数据、风速、发电功率、实时功率、风资源分布等等一系列数据的采集和换算。因此，集控人员虽然可不细致的了解每个环节，但对各个环节的来龙去脉、预测依据、采集数据应也应全面了解，有利于风功率预测系统出现异常时，准确的判断故障原因，发现问题及时处理。因此，对风功率预测系统在集控运行监控中，不需要实时的监控，只要对风功率预测系统进行基础了解、定期巡检，多一份细心、多一份责任心，即可确保风功率预测系统的正常运行。集控必须确保对外报送相关生产数据的准确性、及时性。因此，提高值班人员的应急处理能力和执行力尤为重要。作为集控人员在日常工作中要善于发现问题、找出问题根源、总结经验，做好处理问题的流程和相关记录。报表的数据看似简单，往往大家认为都是公式套用，只要原始数据正确，导入、导出都不会出错，但谁也无法保证你的原始数据万无一失、公式运行不突然出错或网络不突然中断等等的应急事件。提升值班人员应急处理能力尤为重要，这就是应急处理能力的区别，也是经验积累。
        结语
        总之，以云平台大数据技术为支撑，较高效、快捷的将风电集控系统安设在云平台上，在云平台及大数据技术的协助下，为风力发电企业提供更优质的服务，一方面明显提升了各种电力设备设施资源的利用效率，另一方面也明显提升了企业风场管理的专业化、信息化水平，为智能化调度风力发电资源提供了强大支撑。
        参考文献：
        [1]张楠，潘德源.基于PLC的大型风电机组主控系统的设计[J].山西煤炭，2019（4）：63-67.
        [2]郑钦，张真真，唐宏芬.关于102规约的风电集控系统断点续传技术[J].中国设备工程，2020（20）：221-222.
        [3]陈子新，丛智慧.风电场集控运行探索与实践[J].电力技术，2020，19（07）：53-55.