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风电集中化远程监控中心系统
仲启端 陈鑫铎 陈王永 新誉集团有限公司
【摘 要】 互联网思维和大数据技术,实现风场运维管理的智能化、集约化和移动化.改变了目前风电场采用的现场“多人值班”运行管理模式,实现了利用集控中心管理风电业主所辖的若干个风电场,风电场侧采用“少人值守”模式,从而使集控模式下的风电场实现统一协调、统一调度、统一管理和智能维护,使各风电场综合效益更大发挥.
【关键词】 风力发电 远程监控 大数据 风场运维 故障预测
一、课题的背景
随着国家风电产业政策落实和风电技术的发展,我国风电装机容量已经逐步达到市场饱和.风力发电的应用场景一般在比较偏远的地区,现场运维条件比较艰苦,运维资源调配成本高.其次,在大型的风电场中有上百台风电机组,同时一个风力发电公司拥有多个风电场,分散于不同的区域,单独管理消耗大量的人力物力,可能带来运维效率低,维修不及时,这些情况将导致风机故障,带来设备损失外,也影响发电生产.严重情况下,也可导致重大故障发生,乃至人员伤亡.所以,为保障实现风电场综合利用效益最大化,建立风电场远程集控中心,实现风电场的集中统计分析、集中运行管理、集中检修管理、集中经营管理和集中后勤管理,并通过数据挖掘技术,提供更多的分析和预测,以减少故障发生和快速维护响应,是风电场未来发展的趋势.在大数据背景下,准备充分的企业,将在下一个风口期得到更多的收益.风场远程集中化控制系统,作为智能化运营的一个方面,有很大的改进空间.一方面,大数据远程监控的建立,根据收集的大数据支撑,能够有效做到统一管理、细化管理、创新管理；另一方, 借助大数据的发展,形成完备的数据库,实现产品性能分析以及预测系统.
二、行业的发展现状
我国风电发展的前 10 年期间,大量企业和资本涌入抢占市场,装机量短短几年逐步饱和.由于早期技术并不是很成熟,有些风机存在着运行不稳定、故障批发的问题.另外,在质保期外,风机故障率将升高.据统计,2013 年,我国就应有 45GW 风机出质保,至 2020 年累计约 190GW.
据美国联邦能源管理计划 (FEMP) 所进行的最新研究估计,有效的运维管理可以降低 25%- 30% 的运维成本、设备停机时间缩短：35%-45%.基于预测的运维 4.0 可以实现公司维修业务的数据化、智慧化、集约化.通过互联网手段提高运维管理效率,减少现场人员配置.
以华锐风电为例,在运维 4.0 方面,曾经投入 2.3 亿对风场进行了技术改造,通过改善运维管理、技术保障等手段,风电集中停机率降幅达 70% 之多.锐源风能技术有限公司副总经理祝国栋表示：“华锐风电将基于与大数据相融合,由‘故障运维’向‘计划运维’转变.”这一点很好地诠释了远程集控、大数据分析带来的好处.
金风科技早前就推出了数字风电场运营管理平台.在风电场数字化、集中化、远程化的趋势下,集中监测、故障预警、备件调度在数据化平台的作用下实现了更加高效的运维管理,整体运维成本将比传统运维模式下有较大下降.
三、课题的研究内容
大数据技术在风电运维中的应用已有成功案例,并得到很好的应用前景.监控中心主要由 VPN 网关、数据服务器、应用服务器、开发调试机、监控大屏、操作 PC 组成.目标在于提高管理水平、提高运维效率、提高设备管理水平、提高产品可靠性.
风电集控中心是对风电业务的集中监控、基础的运维管理.也作为逐步掌握大数据收集、数据挖掘、智能控制技术的一个契机,以便将来逐步掌握风电行业 “大数据 + 物联网 + 智能控制”的技术平台.
（1）搭建远程虚拟局域网
实现集中化远程监控的前提是通讯网络的互联.由于风场和数据监控中心对安全性要求高,出于网络安全方面考虑（如果发生网络入侵,将可能带来重大损失）,故采用安全性好的 “企业级 VPN 路由器”组网方式,提供稳定保密的网络通讯.
（2）搭建集中化的数据中心
采集各风场的数据,通过数据中心进行集中化存储.数据中心和各风场 SCADA 之间约定数据接口,在各风场SCADA 软件增加数据传输功能,主动将本地数据传送至数据中心.数据中心通过解析数据流,将数据分类保存的数据中心.
（3）数据汇总
汇集各风电厂的运行数据,形成统一报表进行呈现.为运营决策提供有效的数据支持.可提供发电信息、故障信息统计、维修信息统计等功能.通过有科技感的 WEB 界面进行动态呈现.
（4）资源监视
风机、监视数据服务器、应用服务器和 WEB 服务器的CPU 使用率、内存使用率、活动客户端数、存储数据量、数据库运行效率等.为用户提供负载状况、可用性等信息.预判将要发生的服务器死机、软件崩溃等问题.提前发出处理预警,保证服务器稳定.
（5）维修案例信息库的建立和使用
对各个风场的维修概率进行收集,形成维修流程,包括建立问题、问题处理、问题关闭等,与之关联的有维修案例、备件情况、人员安排、时间安排等信息.通过分类和记录维修情况并录入数据库,建立数据库维修案例库,并不断扩充,将各风场维修案例集中于远程监控中心数据库,实现信息记录和共享.当风场故障发生时,通过与中心数据库中的案例进行模糊匹配,快速查询的故障案例信息,以供协助分析故障原因及处理措施.
（6）调度层面的大数据预想
随着风力发电的普及和再生能源的推广,广义的大数据在全国范围有着广阔的前途.虽然将各风场的数据汇集起来绝非易事,但面组织开展风电行业大数据,是符合未来风电市场发展方向的事情,在广义风电大数据进行技术积累,很有可能在未来的风电市场取得先机.主要是,根据全国风电发电分布数据、全国天气、全国性供电输电情况等,进行大数据分析,基于大数据算法合理分配风电发电情况,达到发电量和用电量的最佳优化.
四、课题的研究难点
（1）高性能中心数据库
中心数据库收集各风场的数据并进行分类存放,数据库的数据存储量设计需求将远大于单个风场.数据量大的数据库存在运行效率低、读写时间长、容易崩溃等问题.如何做到较高的数据存储和访问效率：数据库采用企业级大数据存储方式,对收集到的数据进行清洗,形成有分类的数据方式,并根据各类业务需求,生产数据集市.
（2）高可靠性的数据传输
远程监控中心采集大量的数据,通过 VPN 连接的方式虽然保证了网络连接,但毕竟经过公网,数据传输的可靠性难以保障,可能出现延迟、丢包、断网的风险.远程监控中心需充分考虑数据可靠传输问题, 从以下几个方面进行保障：建立远程监控中心和各风场间的通讯心跳机制,以及时获取连接情况信息,并据此进行网络情况评价；形成统一且有效的数据传输协议；制定数据传输的防冲突机制,防止大量数据同时传输导致网络拥堵.
（3）大数据分析
从业务方面,希望得到的数据不仅仅为统计、汇总、故障监测等使用,更需要通过这些数据进行大数据分析,让数据“说话”.这就要建立相应的业务模型,分析内容如：从参数的变化规律预判故障发生,从而减少故障后维修,减少故障带来的损失；通过数据建立设备和零部件的健康管理档案,分析出薄弱产品或薄弱性能,有针对性进行产品改进,做到设计开发和产品运行应用的闭环.
五、结论
风电集中化远程监控中心的建设,是风电智能运维的一种有效手段,通过数据收集、展示及大数据应用,使得运维方式从定期运维、故障运维,向预测运维转变,具有良好的发展前景.
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