张海华
山东中车风电有限公司 山东 济南 250022
摘要：风力发电是当前发展速度最快、应用前景最广阔的新能源发电技术之一。随着现代社会经济的不断发展，能量风电场的装机规模也越来越大，这为人们的生活、工作提供了充足的电能资源。但是，风电场自身运维管理工作却越来越复杂，如何减少风电的运维成本，提升设备稳定性，是当前业界最为关注的问题之一。因此，本文主要针对风电场运维中SCADA数据分析的应用进行了深入探讨，以供参考。
关键词：SCADA数据；风电场；运维；应用
引言
风电机组一般都位于地理位置比较偏僻的风场，不但交通极为不便利，而且自然条件也比较差，如果设备出现了故障，就会需要使用大型维修机械设备、备件以及专业维修人员，不仅耗费时间、物力、人力，也对风电场的顺利运行有很大影响。而SCADA数据分析系统应运而生，其能够对风电场中的设备进行实时动态监测与管控，然后完成采集数据、控制设备、测量、指标调节和各种信号报警等内容，可有效提升风电场的工作效率，加强风电场运行的稳定性。
一、风电场运维工作存在的问题
通过大量调查发现，我国风力发电场的装机数量呈现逐年上升的趋势，每年增长速度高达30%左右。虽然发展空间巨大，但是在具体运营过程中，风电场的运维成本、维护难度都很高，具体如下：
（一）设备台数多，高空作业难度高
各个风机都是一个独立的发电单元，出现故障的可能性较高，且工作地点不集中，同时风电场大多数都是在视野十分广阔的野外，地域宽广，对相关工作人员的实践操作有很大阻碍。并且，风机作业通常是在距离地面70多米的高空中，每一次都要攀爬数十米高的塔筒，且作业面也十分狭窄，危险系数极高。
（二）岗位条件差，运维管理人才少
现阶段，我国风电场的规模越来越大，然而纵观其发展进程发现，我国风电行业仍为初始阶段，工作岗位不稳定，无法吸引具备相关专业能力的大学生，主要是因为地理位置偏僻，工作条件恶劣[1]。除此之外，风电场内有很多设备，这需要聘用高专业、高技术且具有丰富经验的综合型人才，但是风电场几乎都是建设在一些偏远地区，环境比较差，这阻挡了一大部分具备丰富经验与精湛技术的工作人员，最后发现地理位置越偏僻，运维管理人才越匮乏，根本不能充分满足风电场运维管理工作的要求，这对风电场运维管理的安全性、稳定性带来了很大不利影响。
二、SCADA数据分析在风电场运维中的应用
SCADA系统就是数据采集和监测管控系统，其主要是依靠计算机技术进行工作，共包含远程终端单元与馈线终端单元。
该系统能够对项目中正常运行的设备进行监测、控制，还能够测量、采集数据等，由此在众多领域获得了广泛应用，比如：冶金、电力、铁路、化工等。SCADA系统始终在对风电机组生成的数据信息进行记录保存，平均每间隔10秒就会对风电场中机组所生成的各类数据信息以及监测参数予以记录，其中运行监测参数高达上百个，比如：定子三相电流、液压油温度、故障码、机舱温度、发电机转速、齿轮箱油箱温度、有功功率、无功功率、时间标签等。SCADS数据库每天都会对大量的风电机组运行数据信息进行处理，根据单个风电机组一个月的信息记录来看，其能够达到上百兆。由此可知，SCADA数据中包含着海量的信息数据，这些数据能够反应出风电机组的日常运行情况以及动态特征。但是，目前SCADA数据分析系统在风电场运维中的应用主要是故障出现后的追忆、建立报表、监测数据等。该系统会将风电机组每天的运行数据信息保存在计算机上，之后每隔相应周期会对其数据进行备份，并存入光盘中。虽然SCADS数据分析系统不用再另外添加硬件采集系统，且造价较低、操作便捷，但是，该系统数据采样率不高，所以在对风电机组动态数据进行分析时，还需要其他软件系统的辅助。SCADA数据分析系统分别由硬件、软件以及通信三大结构所组成，其中硬件结构分为两层，即客户层与服务层。客户层的用途是保证硬件设备信息通畅，能够处理、计算数据；服务层则是人机交换，控制操作位置的开启与闭合。
通过对风电机组SCADA数据的全面分析，能够及时察觉到机组的异常情况，并对风电机组运行情况趋势予以整合汇总，对机组的零件功能进行评估，这些数据都是风电机组后期维修养护环节的重要参考依据[2]。根据这些数据结论，对机组的维护、维修予以科学合理的安排，尽量降低停机频率。因此，SCADA数据分析能够改善风电机组的维护策略，并对其维护工作进行准确预测评估。
要想深入探究SCADA数据，一定要全面了解机组SCADA每一个变量的物理意义，同时也要明确各变量之间所存在的联系，设定对风电机组正常状态的评估指标，并寻找最科学合理的计算方式，完善机组健康报警指标的阀值。灵活运用现代大数据分析技术，例如概率统计、支持向量机SVM算法、ANN技术以及贝叶斯算法等，从而得出各大指标跟风电机组正常情况之间的联系与评价结果。需要格外注意的是，这些指标与风电机组正常情况之间的关联断定还需要邀请风电行业的专家提供机理方面的支撑。通过SCADA数据，能够对以下指标进行分析，比如：机组的功率输出性能、机组各零件温度-荷载之间的关联、各类压力、转矩、机组的振动状态、轴承的润滑状态、风速仪等，对这些指标进行全面准确的分析之后，可得知机组各个零件是否正常，如果有异常或者故障，会造成何种影响，以及故障级别是否严重等结论。
然后通过数据分析的结论，对风电机组各个部件的运行使用情况进行分类，再以此设计合理有效的维修措施、维修方案，进而做到预测性、预防性的维修，可大幅度减少进入机组的频率，同时缩小机组停机的时长，节约电力资源，减少运维成本。
结束语
SCADA数据分析能够对现场运行设备进行监测、控制，而且成本较低、操作简便，由此在风电行业获得了广泛应用，且应用效果良好。通过对该系统的应用，提升了对风电场现场的管理能力、维护质量、维修效率，节约了维修成本，极大提升了企业的经济效益与社会效益。
参考文献
[1]王东升,曾钰琳. 风电场设备的智能远程运维研究[J]. 东方汽轮机,2018,(04):49-50+70.
[2]张庆运,史丽荣. 浅谈SCADA数据分析在风电场运维中的应用[J]. 风能,2017,(03):54-58.