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智慧风场的运维管理关键技术分析

发表时间：2021/3/26 来源：《电力设备》2020年第32期作者：陈剑宇

[导读] 摘要：风力发电属于我国当前比较新兴的发电能源，随着我国社会经济的不断发展，各项技术在蓬勃的进步，有助于推动风电行业的稳定性发展。

        （福建省福能新能源有限责任公司莆田 351100）
        摘要：风力发电属于我国当前比较新兴的发电能源，随着我国社会经济的不断发展，各项技术在蓬勃的进步，有助于推动风电行业的稳定性发展。在实际工作中，智慧风场得到了广泛性的利用，不仅可以解决存在于资源配置方面的问题，还有助于满足人们生产和生活的需求以及要求。因此在实际工作中需要加强对智慧风场运维管理工作重视程度，在以往运维管理的基础上实现不断更新以及优化。
        关键词：智慧风场；运维管理；关键技术
        随着我国当前互联网技术的不断发展，各个产业之间的融合程度在不断的加深，在智慧风场中，要加强对信息化步伐建设的重视程度，利用新型的技术将信息融入到智慧发电设施中，采取智能设计和集中监控的方法进行有效的运维管理，通过数字化交互来搭建良好的智慧风电场平台，实现集中性的控制和智慧发电，从而提升最终发电的收益。
        一、智能风机技术
        （一）自适应控制系统
        在当前智慧风场中，包含了智慧风机和其他的智慧变电站，能够实现区域中的集中性控制，通过大数据技术来分析系统在运行时遇到的问题以及困扰。在实际实施过程中，风电机组通过大量传感器和算法的有效利用能够实现自适应性的控制，明确机组关键部位的监测重点，通过有效的控制和系统优化来保证系统的平稳性运行。在实际工作中可以通过偏好自适应通过自身的控制算法，精准性的控制好偏行对风，从而减少风能的损失，也可以预测风向，从而满足实际机组运行的需求和要求。其次还可以进行运行环境的自适应，根据外部运行的特点，比如气候和风况等，等控制算法，实现功率输出的自由性调整。最后还可以进行设备健康度的自我性检测，在以往传感器诊断工作中，主要是通过表面性的检测来了解设备一种情况，但是在智慧生产建设工作中可以转变为智能化的系统预测，在完成数据采集之后，能够对风机的软件和硬件进行全方位的算法模拟，及时的发展在系统运行时的不足之处。
        （二）通讯协议的开放性
        在智慧风电场中通讯协议的开放性也是比较突出的问题，在维护时需要通过中央监控与风电机组进行有效的通信和衔接，从而对单台风机进行全面的控制和调整。这样一来，在后续运行时如果出现紧急情况的话，那么可以马上终止运行，保证单台风机快速的恢复运行，也可以通过控制参数的修改，做好风机参数的采集工作，从而使得系统运行能够具备平稳性和安全性的特征。
        （三）其他智能系统
        在风电场智慧管理模式中还融入了其他智慧管理系统，比如智慧预警系统。在实际工作中要采取机器学习和智能算法处理的方式做好传感数据的整合以及分析，并且将预警数据发送给现场的人员，通过更换部件来防止较大故障的发生。其次在实际实施时，故障诊断专家系统也得到广泛性的利用，能够了解设备运行时的一些关键性信息，在数据库中搜索历史匹配的故障信息，通过专家自分析得出故障诊断信息和处理方案，从而实现集中性的控制。

                                    图1：智能系统
        二、风电场智慧运维管理策略
        （一）建立集中监控中心
        为了使风电场智慧运维管理效果和水平能够得到有效提高，在实际工作中需要建立集中监控的中心，从而为后续工作奠定坚实的基础。首先要进行网络层的建设，风电场远程集控中心要和计算机监控系统进行有效的衔接，并且通过分层的系统结构进行信息的查询和控制，并且上传到相对应的集中控制平台中。在实际运行时要根据不同的分区做好数据的处理和整合工作，通过统一的网络通信程序的控制程序实现有效的控制，从而对风电场进行全面的监控。在实际实施时，疾控中心还可以通过专线网络和下属管辖的风电场进行相互的连接，从而实现信息的多方为通信以及管理，从而保证可靠和完善的监控。在后续应用时还可以根据各个子站模拟量了解状态量和电能量方面的信息，通过能量管理平台获取最为重要的数据。在风电场各个子站配置时，需要搭建智能通信网机，做好电能计量和风机功率的有效预测，将数据进行特定处理之后再传送到数据传输中心。风电场专用通信网关装置要运用于原有的远动系统中，能够实现风机监控系统优化性调整，从而加快信息传送的效果和速度。如果在信息交流时存在一些问题的话，那么也可以上传到专家性中提出优化性的解决措施，从而保证系统的平稳性运行。
        （二）大数据分析技术
        随着我国当前大数据技术的不断发展，在进行风电场智慧运维管理时，需要加强对大数据技术的合理性利用，从而为后续工作实施奠定坚实的基础。在实际实施时需要对数据进行直接性的采集，从而保证后续数据分析工作的有序实施。另外还需要进行平台的统一性处理，实现平台之间功能的有效调用以及优势互补，从而搭建完整性的数字化平台。在大数据技术实施过程中还要提供必要性的信息管理和决策支持，将专家诊断和运维管理进行相互融合，从而为智能风机的平稳性运行提供强有力的支撑。在实际应用时要做好数据的分类和分层，利用远程浏览技术，按照实际需求进行多方位的访问，从而减轻人员的处理信息压力，提高信息使用的效率和水平。
        结束语：
        在当前时代下，加强风电场智慧运维管理是非常重要的，相关技术人员需要结合风电场智慧运营管理需求和要求，做好系统的架构，并还要明确建立智慧变电站的重要影响作用，统一规范和要求，融入集中监控中心和大数据技术，满足风电场智慧运维管理的标准，从而全面的处理繁杂的数据，完成在线系统的优化性配置。
        参考文献：
        [1]张艳锋, 田震, 杨海涛,等. 风电场智慧运维管理浅谈[J]. 中国设备工程, 2019(15):35-37.
        [2]张志宏, 施永吉, 黄建平,等. 深远海域风电场智慧运维管理系统的探索与研究[J]. 太阳能, 2018, 000(006):49-53,25.