应用大数据技术建设智慧风电场的研究与实践

2022-04-02 09:39 [风能] 来源于：能源咨询作者：能源咨询

导读：以大数据、云计算、物联网、人工智能等为代表的新一轮科技革命席卷全球，正在构筑信息互通、资源共享、能力协同、开放合作的新体系[1]。推动大数据、人工智能和实体经济深度融合，加快建设创新型国家的战略要求，促使传统模式下的电力行业转型升级到以数据驱

以大数据、云计算、物联网、人工智能等为代表的新一轮科技革命席卷全球，正在构筑信息互通、资源共享、能力协同、开放合作的新体系[1]。推动大数据、人工智能和实体经济深度融合，加快建设创新型国家的战略要求，促使传统模式下的电力行业转型升级到以数据驱动发展的新阶段势在必行。在当前电力、煤炭市场的形势下，大数据技术的发展以及人工智能技术的深刻应用，必将对电力、煤炭企业的改革带来深远的影响，这当中首当其冲的就是基于大数据在工业化领域逐步普及的机器学习和人工智能技术。

在大数据技术高速发展和传统新能源发电行业面临发展瓶颈的背景下，新能源行业中就是要深入应用大数据技术，使先进技术和传统行业实现深度融合。应用大数据技术对风电场生产和营销工作进行预控和指导，促使传统模式下的电力行业转型升级到以数据驱动发展的新阶段。应用大数据和人工智能技术，建设覆盖全产业、全层级、全过程的智能化数据平台，构建生产、经营和管理智能运作体系，构筑智慧型风电场。

1 大数据技术

大数据由巨型数据集构成，其数据集规格远超人类在可接受状态下搜集、剖析、处理数据的本领。大数据不采用随机抽样或是分层抽样的调查方法，而是采取全部抽样的方法，将所有数据纳入处理体系，数据量的巨大使得大数据具有Volume(大量)的特点，数据量以TB级到ZB级计量；全部抽样使得其Variety(多样)的特点得以体现，不仅包括文本信息，同时将图片、视频、音频、地理位置信息也囊括在内，数据类型多样，兼容性佳，不仅将共性数据全部获取，个性化数据同样兼容；高并发即时处理体现出大数据Velocity(高速)的特点，高处理速度满足快速数据增长所要求的高实时性；从海量数据获取数据中隐藏的价值也体现出大数据技术Value(价值)特点，具备较高商业价值。结合起来就是大数据4V特征，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。

大数据技术的这些特点使得其成为引领信息产业持续发展的新引擎，对大数据的处理分析正成为技术融合的新焦点。移动互联网、线上购物、产业信息化等是新一代信息技术的应用形态，价值信息不断产生。各行各业充分利用大数据，引导新技术、新产品不断涌现，行业决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。大数据的应用成为企业提升核心竞争力的有力武器，助力科学研究手段不断进步[2]。

2 大数据与风力发电

我国在数字化、网络化、智能化方面的规划设计不断完善，为生产生活带来了实实在在的便利，引发了全社会普遍关注和深入思考。智慧新能源风电场也应抓住这个人工智能、大数据、物联网等技术蓬勃发展的机会，在技术领域深度融合、管控模式持续优化的基础上紧跟时代发展。

风能作为一种可再生的清洁能源，在我国取得了蓬勃发展，也担负着发展新能源，建设美丽中国，为人民创造良好生活环境、为全球生态安全作出贡献的重要使命任务。但风电场现场人员长期远离市区、与世隔绝，弃风率高及风电场盈利状况不尽如人意等，是风电场运行经营中的难题。要解决这个问题，归根结底取决于风电产业如何更加智慧的发展，大力发展新能源区域大数据分析是风力发电智慧发展的基础。

通过建设覆盖全产业、全层级、全过程的智能化数据平台，将先进信息技术、传统工业技术和现代企业管理技术深度融合，全面构建生产、经营和管理智能运作体系，使企业能够科学研判发展形势，准确把握产业方向，及时感知经营风险，不断提高决策水平，实现以人为本的集中管控、专业管理和业务协同的柔性管理模式，打造市场响应迅速、生产运营高效、风险自动识别、决策管控智能的管理能力，从而在新能源命运共同体的时代背景下，实现自身的长足发展[3]。大数据技术发展与风力发电的发展唇齿相依、不可分割，在当今科技快速发展的大环境下，他们的深入结合具有深远的时代价值和经济价值。

风力发电特点明显，一是“靠资源吃饭”，风资源转瞬即逝，因此要求我们必须狠抓设备健康管理，保证在不限电、有风的情况下最大可能的增发电量；二是风场电站分散区域各地，造成人员分散管控标准不一且难度较大。针对这些难题，大数据管控系统在公司管理中能起到什么样的作用、怎样利用风电大数据管控技术，值得从业人员思考。

随着风力发电机组服役时间逐渐增长，风机效能降低及电力市场化交易的开展，只能承担简单统计分析的初级管理方式已不能满足生产需要，给风电大数据管控中心的建设与发展提出了更高的要求。风电大数据管控中心已不能仅仅简单的从事日常监视、报表的相关工作，同时还要结合集控中心数据整合及处理的优势，深度挖掘数据，为区域风机维护、技改提供决策支撑，提高风机效能。同时为公司的营销工作助力，解决发电负荷预测不准、远期交易风险难测、电力营销交易记录管理不规范等问题，继而解决替代发电导致经营风险、现货交易利润较低、国网考核负担重、交易电量消纳利润率低等问题，同时还有对手竞争造成的买方市场、生产能力不能完全消纳等，切实提高企业盈利能力，打造更加智慧的新能源大数据管控中心。

因此，将风电场运行过程中产生的海量数据予以充分重视，应用其做大数据分析，用机器代替人做繁复、危险的工作，应用新能源区域大数据分析实现从人工分析、专家确认向机器学习信息化控制模式的转换，实现设备性能和KPI指标的智能化分析，使风电场实现“少人值守，无人值班”的管理模式。

我们的做法是以电量为抓手、以大数据管控为手段，通过集控中心做到“人机双控”，人机双控的意义是：人员的问题是解决各个风场电站的管理对标、解决管理提升的目标；机器的问题是通过精细化对标将“单风机当一个企业管理”的方式，实现对所有设备健康状况的实时监控与预判。通过合理安排与调整计划检修，通过实时监控健康状态与大数据算法预判，来实现合理有效的利用风资源。根据集控信息做到对风机状况的全面掌握，因地制宜，根据调度任务更合理安排生产任务、对风机下达发电计划，做好发电量的二次分配，提高利用效率，做到对其进行精细化管理。

在电力市场营销中，新能源发电企业面对市场化电量交易，由于随机性、随意性和不可控性，引起弃风率高、电网友好难平衡、企业效益不稳定、适应电改难度大、管理营销模式单一等，也是制约新能源发展的主要瓶颈。如何有效的克服新能源发展难点问题，提升新能源资源利用效率效益，尽快开发利用大数据智能营销管控平台具有助力电改和尽快开发新能源的战略意义。

目前我国明确实行可再生能源电力配额制，给可再生能源电力一定配额，确保可再生能源消纳，政策上的倾斜能够做到充分利用才能做到效益最大化。针对电量交易考核的要求，应用大数据技术，借助机器学习建立准确算法模型，提高功率预测准确率，达到降低考核的目的，同时区域公司侧能够实现自学习功能，持续助力营销决策。实现满足新能源集控自身长足发展，以及应用大数据管控系统对区域公司所辖风电场和光伏电站的全面监视和控制的总体目标，进一步提高公司生产管理水平，运行效率标准化，最终实现经济利益最大化。

总而言之，在当今社会经济和计算机科学的飞速发展中，智能工具的使用使人们的工作、生活变得更加快速和便捷，这是科学技术、网络工程所带来的现实，我们能够切身感受到管理水平和工作效率因此得到的提升，并最终带动整体经济效益的倍增。由此，只有顺应科技发展的趋势，不断创新，才能在日益激烈的竞争中不断完善自身，立于不败之地。

对于风电行业来说，积极应用大数据技术，将实现为发电企业的精细化生产管理、特色经济化运行、全面智慧化经营提供长远、持续的改进及优化方向，以此实现对各场站的智能化管理，为实现标准化、国际化的管理模式创造了条件，成为国内各行各业中先进管理水平的代表，把握新能源“命运共同体”新时代带来的机遇，同时迎接新时代的挑战，为未来在国际环境中竞争与合作奠定坚实的基础。

（编辑：韩语）

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