智慧风电系统架构与评价体系研究

智慧风电系统架构与评价体系研究

林春桔

广西桂冠电力股份有限公司（红水河）集控中心

摘要：随着信息网络时代的到来，很多先进的信息技术、网络技术、数字技术及智能技术都被应用于电力资源开发中，提高电力资源开发及应用水平。智慧风电系统是一种以数字化技术、智能化技术及信息化技术为基础的风电系统，具有功能完善、运行安全稳定、数据处理能力强等优势，对风电生产、风电运营及发展等都有着积极的促进作用，所以必须大力建设智慧风电系统。对此，本文结合相关工作经验分析了智慧风电系统架构与评价体系，希望对实际的智慧风电系统建设及应用起到积极作用。

关键词：智慧风电系统；系统架构；评价体系

智慧风电系统的应用不仅能够提高风电智能化运维水平，还能够将数字化技术、信息化技术、智能化技术转变为风电产业竞争力，促进风电产业又好又快发展，最终推动整个电力行业发展。尽管如此，智慧风电系统依然存在缺乏全面的关键指标、评价体系不完善等问题，对智慧风电系统的运行安全、使用寿命及功能作用发挥等都产生了不利影响。所以下文研究了智慧风电系统关键运营指标、数字化基础设施及数据管理成熟度，并分析智慧风电系统的主要作用、系统构建关键技术、系统架构及评价体系。

1智慧风电系统关键指标

（1）关键运营指标：包括风电场能量可利用率（正常情况下≥99％）、风电机组平均运行时长（正常情况下≥6000 h）、年度台均故障次数（正常情况下≤1次）、维护人数（正常情况下≤0.01人/MW）。一旦超过标准范围就需要对系统进行全面监测及诊断，及时发现和解决系统故障问题，提高系统运行效率及安全性[1]。

（2）数据管理成熟度：在设计智慧风电系统时需要完善数据格式标准及数据管理规范，必要时还需要针对数据编码建立相应的操作流程、安全评估体系及管理规范等，以提高数据管理成熟度，确保智慧风电系统在提升风电场生产运营和管理水平方面作用得到充分发挥[1-2]。

除需要关注各项关键指标外，还需要注意各种数字化基础设施的完善及应用，包括数控系统、计算机系统、人工智能系统、云计算平台及数据库等，以实现优化智慧风电系统的场站侧、集控侧、集团侧等方面的算力，从而实现自动化控制。

2智慧风电系统关键技术

2.1 SCADA系统

SCADA系统是一种依托于计算机技术的数据采集与电力自动化监控系统，可应用于电力、冶金、石油、化工、燃气、铁路等领域，具有采集现场数据、远程设备自动控制、实时监控生产过程、各类信号报警等功能，能够为电力生产及管理等工作提供可靠数据支撑[2]。SCADA系统主要由数据服务器、可编程逻辑控制器（PLC）、远程终端单元（RTU）组成，见图1。

图1 SCADA系统的组成框架

2.2无人机及机器人智能巡检技术

无人机和机器人智能巡检技术具有巡检效率及安全性高等特点，能够减少人工巡检过程中产生的误差问题发生，从而降低风电场运维成本、提高风机巡检效率。无人机和机器人智能巡检技术的应用还能够建立智能化数据管理功能模块、自动化巡检功能模块，从而实现实时监测及智能巡检[3]。

2.3大数据平台及云计算技术

Hadoop大数据框架系统是应用最为广泛的大数据技术，具有安全性高、扩展性强、容错率高等优点，以Hadoop 框架为基础建立的HDFS 分布式文件系统、MapReduce编程语言模型，能够实现对大规模数据集的并行运算及处理，提高智慧风电系统的数据计算及分析能力。

3智慧风电系统架构

本文从“关键要素、实现过程和应用层次”三个维度分析智慧风电系统的架构。智慧风电体系架构由算法、基础设施、平台及数据四部分组成，核心设备及技术有风电机组、风电场站、集控中心等。智慧风电系统架构见图2。

图2 智慧风电系统架构

3.1关键要素

（1）智能风电数据：可通过智能感知终端采集风电设备信息、风电场站信息等，然后根据这些信息分析环境状态、设备状态等。

（2）智能风电基础设施：包括物联网、5G等，能够提高智慧风电系统的运行效率及安全性，

（3）智能风电算法：可通过人工智能等技术清洗数据，并感知风电系统运行状态、分析系统性能、挖掘系统特征[4]。

（4）智能风电平台：可通过各类风电生产设备、云计算技术、边缘计算方法等，实现对各类要素及资源的智能化管理。

3.2实现过程

（1）感知：可通过智能感知终端、数据采集设备等，对风电生产及管理中的要素及信息资源等进行实时监测，以从多个维度感知状态。

（2）计算：可通过机器学习技术、肩发式优化方法等进行智能计算，然后对海量数据进行清洗、分析、状态评估及优化。

（3）执行：可通过“计算”得到实时数据信息，然后根据数据信息调整风电生产及管理过程中的设备运行状态及运营模式等。

3.3应用层级

由风电机组（具有状态自感知、环境自适应等功能）、风电场站（具有功率预测、智能监控、智能仓储等）、集控中心（具有远程监控、智能维护等功能）、新能源监控与大数据中心（具有智能生产报表、故障统计分析等功能）4个层级组成（见图3）

[4-5]。

图3智慧风电系统各应用层级的功能

4智慧风电系统评价体系

（1）评价方法：主要有数据资料查验、基础设施评价、业务功能验证、专家验收评审等方式。

（2）评价原则及内容：坚持“重点评价及全面性”原则，如重点评价数字化技术、智慧化技术在风电系统中的应用深度，全面评价风电场安全、环保等。

（3）评价标准：使用100分制进行评价，其中总体特征30分，智能场站70分，40≤评分<60为一星，60≤评分<80为二星，评分≥80为三星[5]。

5结束语

智慧风电系统是数字化技术、信息化技术及智能化等高科技技术与传统风电系统的融合结果。国家能源集团、火电厂、水电智慧电厂等都积极引进了的智慧风电系统，并搭建了集控中心监控平台，不仅加快了智慧化建设，还实现了电场“无人值班、少人值班”的集中监测及远程控制。与传统风电系统相比，智慧风电系统的运行效率更高、系统功能更完善，而且智能化水平、数字化水平及信息化水平也得到了大幅度提升。但智慧风电系统依然存在很多不足及问题，需要通过不断完善关键运营指标、加强数据管理、完善数字化基础设施等举措来优化智慧风电系统架构。

参考文献

[1] 曹庆才,高伟,郭鹏,等. 智慧风电系统架构与评价体系[J]. 分布式能源,2023,8(2):76-80.

[2] 陈长鑫. 基于大数据分析的风电智慧化巡检系统研究与建设[J]. 重庆电力高等专科学校学报,2023,28(4):9-12.

[3] 李康杨,张计划,潘懿宁. 海上风电智慧监管系统调研[J]. 中国海事,2023(8):45-48.

[4] 张锦陇,张立辉. 智慧风电场监控系统设计[J]. 技术与市场,2022,29(12):17-21.

[5] 李苇林,王二峰,刘晓东. 海上风电场智慧运维管理系统研究[J]. 中国设备工程,2021(23):36-37.