风电能源大数据解决方案
风电消纳关键问题及应对措施分析
风电消纳关键问题及应对措施分析1. 引言1.1 背景介绍风电资源是可再生能源中的重要组成部分，具有清洁、无污染、可再生等特点，被广泛应用于电力生产中。
随着我国不断加大风电装机规模，风电消纳问题逐渐凸显。
风电消纳是指将风电并网发电的电能输送到用户侧，使之得到合理的利用的过程。
随着风电装机容量的增加，风电消纳问题逐渐成为制约我国风电产业发展的瓶颈。
当前，我国面临着风电装机容量快速增长，但电力系统的消纳能力与日俱增的不匹配问题。
风电消纳问题主要表现为弃风、限电等现象频发，严重影响了风电发电效率和经济性。
由于风电发电具有间歇性、波动性等特点，进一步加大了风电消纳难度。
需要制定有效的对策和措施解决风电消纳问题，提高风电利用率，促进风电产业健康发展。
【背景介绍】1.2 研究目的【研究目的】：本文旨在深入分析风电消纳面临的关键问题，探讨有效的应对措施，从技术、政策、市场等多个方面提出解决方案。
通过研究本文，读者能够深入了解风电消纳的挑战和机遇，为推动风电产业健康发展提供参考和借鉴。
本研究也旨在引起社会各界的重视，促进相关部门的政策调整和产业协同，推动我国风电产业实现可持续发展的目标。
2. 正文2.1 风电消纳问题分析风电作为清洁能源之一，在我国发展迅速，但同时也面临着消纳难题。
主要问题包括：一、间歇性和不稳定性。
风电发电存在昼夜温差、季节变化等因素，使得发电量难以稳定预测和调控。
二、输电网规划不足。
由于风电资源分布不均，有些地区风资源丰富但输电能力不足，导致风电消纳受限。
三、能量消纳成本高。
目前，我国风电消纳主要通过风电限电和弃风，这样既浪费资源，又造成损失。
四、技术经济性矛盾。
风电消纳技术尚未完全成熟，引起了技术与经济的矛盾，增加了运维难度和成本。
为解决这些问题，可以采取以下应对策略：一、加强风电资源调度和预测技术研究，提高消纳的灵活性和准确性。
二、完善输电网规划，加大输电通道建设力度，实现风电资源的有效利用。
风能领域中的智慧化技术应用
风能领域中的智慧化技术应用近年来，随着全球气候变化以及可再生能源的持续推广，风能已经成为了世界各地广泛使用的一种清洁能源，它在供能效率高、环保、可持续等方面展现出了强大的优势。
而针对这个新兴领域，智能化技术的快速发展则为风能的开发提供了更多可能性和技术支撑。
在本文中，将会探讨风能领域中智能化技术的应用情况，并着重分析了风力发电场中能源管理系统（EMS）和智能控制优化技术两个方面。
一、能源管理系统（EMS）能源管理系统（EMS）作为数字化风力发电场的核心，不仅可以对风电场内各个元件进行实时监测，还可以对风电场产生的能源进行统一管理和调度，实现能源高效利用的同时，还能提升风力发电场的安全性和整体效率。
传统的EMS使用人工操作，对运营效率和准确性都存在较大的不足之处，而现在借助于物联网（IoT）技术及云计算等先进技术，EMS已经可以实现真正的智能化管理，其核心是实时监测、数据分析和预测维护。
利用IoT技术可以对风电场中各个元件的运行状况进行详细监测，包括风机、传动系统、电力传输系统等，更加高效和精确地定位故障和异常情况。
而云计算的应用则可以大大提高EMS的处理速度和运行效率。
通过将庞大的监测数据进行整合和分析，在较短时间内就能够精确计算出风电场中电站的负荷和运行状况，有效提高了风电站的稳定性和安全性。
二、智能控制优化技术风电场的智能控制优化技术是指一种实时的、具有自动化决策的风电站控制系统，可以对风电场中的各种元件进行精准的控制，以达到最大化利用风电资源的效果。
通过人工智能（AI）、机器学习、模型预测控制、大数据以及其他前沿技术，风力发电场的优化控制模式可以实现精准优化，所有元素可以被实时监测、控制和调整。
这种方法可以有效减少群风损失，延长风电机组的使用寿命，提升制氧率和降低运维成本。
例如，机器学习技术可以在预测到高风速来临时对风电机组进行预处理，保证其在最短时间内退出风电场并降低发电速率，从而有效减少机组故障率。
风力发电解决方案
国网水电公司治安反恐
视频监控改造
国网西藏电力有限公司日喀则供电公司于2006年10月18日成立，位于西藏自治区日喀则市，是一家以从事电力、热力生产和供应业为主的企业。主营110KV及以下配送电线路架设、110KV以下变电设备安装、一千千瓦以下型水电站机电设备安装及供电等。宇视为国网西藏电力有限公司日喀则供电公司提供智能高清监控系统解决方案，系统涵盖球机、半球等多种摄像机，满足不同区域不同场景的安防及智能需求；配合显控类LCD、LED产品，使前端视频数据、生产调度数据集中显示，为企业的安全生产及管理提供了可视化的指挥依据。
详细设计 | 风电场-作业管控
支持安全帽检测、火焰检测等图像智能识别分析功能，满足高性能并发、大容量存储、多采集对象需求。实现配电站房各类数据信息的采集、存储、加密、上报以及设备的协议适配、工况自检分析等。
详细设计 | 风电场-紧急预警
紧急事件发生
触发报警
接警台接警
安保处置
呼叫消防/安保
监控平台联动
1盘位NVR
8盘位NVR
16盘位NVR
24盘位NVR
主要产品 | 智能服务器系列-边缘计算服务器
主要产品 |智能服务器系列-行为分析服务器
综合行为分析服务器
一体化设计支持16/32/64路视频流的行为分析
主要产品 | 管理服务器系列
最大支持管理2500路摄像机支持机非人机构化分析、人员行为分析、人脸比对分析最大可支持256路视频流智能分析路数或1280张/秒人脸图片，5120万/天机非人图片分析，50亿大数据库容内置多种智能业务：数人数车、人员布控、车辆布控、多维轨迹、频繁出现、特征检索等极致融合，集成多个模块组件，使用相机+VDS一体机+存储即可完成组网，整体TCO降低60%以上
建设能源大数据中心实施方案
建设能源大数据中心实施方案加快推进社会信用体系建设是适应和引领XX县经济发展新常态的迫切要求。
2020年，XX县1.9万户、7.2万名贫困群众告别绝对贫困，教育、医疗、就业等各项“普惠+特惠”等政策全面落实，“1+4+X”扶贫产业体系进一步完善，脱贫攻坚工作取得决定性成效，目前正处于蓄势崛起的关键时期、转型攻坚紧要关口，加快推进社会信用体系建设，有利于XX吸引人才、技术和资本集聚；发展社会信用体系，优化区域信用环境，有利于优化经济结构、转换发展动力，推动产业转型升级。
一、建设能源大数据中心广泛接入能源行业数据，建立覆盖能源生产、传输、储存、转换、消费等各环节的能源信息数据系统，突破行业壁垒与地域限制，建设“联通能源孤岛、发展能源经济”的能源大数据中心，促进资源共享与能源生态圈构建，提升能源精细化管理水平，打造高效、智慧的能源新生态。
二、增强自主创新能力1.加强大数据核心技术突破深化与中国农科院、重庆大学、重庆邮电大学等院校、科研机构合作，立足主导产业、重点产业需求，成立大数据产业重点实验室、工程技术研究中心、以及企业技术中心，围绕大数据技术创新、大数据计算系统与分析、大数据应用模型等领域进行前瞻布局，加强大数据发展研究。
发挥企业创新载体作用，推动大数据采集、传输、存储、管理、处理、分析、应用、可视化和安全等关键技术创新突破。
积极支持与大数据相关的区块链、VR/AR、人工智能等前沿技术，以产学研用联合攻关模式在XX落地试点，夯实XX大数据产业技术基础。
2.支持大数据产品和服务创新推进大数据产品应用、服务模式创新，培育数据即服务的新模式和新业态，提升大数据服务能力，降低大数据应用门槛和成本，利用大数据支持品牌建立、精准营销和定制服务。
推动大数据在农业种植、食品加工、商贸物流、医疗器械等重点产业领域应用，鼓励企业接入市级工业大数据平台，助推工业转型升级。
3.鼓励开展大数据创新创业支持XX水天坪工业园区大数据双创中心建设，构建以数据资源、计算资源和配套增值服务提供“数据招商”的新模式。
风电场运维管理的大数据分析与优化
风电场运维管理的大数据分析与优化在风电领域，风电场的建设数量在不断增加，从而增加了运维管理的复杂度。
由于风电场维护过程中产生的各种数据会日益增多，因此通过分析这些数据也成为了运维管理的重要手段。
因此，本文将探讨如何利用大数据对风电场的运维管理进行分析与优化。
一、大数据在风电场中的应用风电场中的大数据主要包括风速、温度、功率、转速、振动和故障等数据。
这些数据可以用于分析风机的性能，包括风机转矩和输出功率、转速以及机组振动等。
通过分析这些数据，我们可以为风机的安全运行和优化提供帮助。
当然，风电场维护过程中还会有其它数据信息，例如维护时间、设备信息、库存管理和保养记录等，这些数据也可以利用大数据技术进行分析处理。
这些数据的应用可以为风电场管理者提供更全面的维护信息，为维护和管理提供帮助。
二、大数据在风电场中的优化应用1. 风速预测和功率预测通过对风速进行分析，可以进行风速预测，也就是说对于未来的风速变化，可以进行对应的风机输出功率的预测，以便进行更符合实际的节约能源措施。
同时，通过对风速与功率、风速与容量的关系进行分析，可以帮助风电场管理者制定更加合理的运行计划，并确保稳定的生成电力能力。
2. 维护周期优化通过对大量维护和故障数据的分析，可以对风机的维护周期进行优化，并且预测故障的可能性，并为维护保养提供更加切实可行的计划。
此外，通过对维修和更换设备的数据进行分析，可以更加有效地掌握设备的寿命，确定更换时间和计划，做好备用设备的备件库管理以及合理的库存控制。
3. 开发更优的维护策略通过对风电场中各项数据进行分析，可以帮助风电场管理者制定更优的维护策略。
例如，可以连接多个数据库，进行设备健康状态监测，并实时预测设备状态，同时对每台设备的健康状态进行持续监测和评估，从而减少死亡率，降低维修成本。
4. 事故数据分析和预测通过对历史故障数据的分析，可以实现对未来故障的预测，以便采取更好的应对措施，并且还可以对事故情况进行风险评估，进行建议，可以保证成本低，安全可靠的生产，最大程度地减少维护成本。
智慧风电场系统建设方案
02
方案设计：制定智慧 风电场系统建设方案， 包括技术路线、设备
选型、施工方案等
03
设备采购：按照方案 要求，采购相关设备
和材料
04
施工安装：按照施工 方案，进行设备安装
和调试
05
系统集成：将各个子 系统集成为一个完整 的智慧风电场系统
06
测试验收：对系统进 行测试Fra bibliotek验收，确保 系统满足设计要求和
运行稳定
集成化：将风电场与电 网、储能系统、负荷侧 管理等环节进行集成， 实现能源系统的优化运 行和协调发展。
应用场景：风力发电、分布式能源、智能电网等 市场需求：提高发电效率、降低运维成本、提高电网稳定性等 发展趋势：智能化、数字化、信息化等 政策支持：政府对可再生能源发展的支持和鼓励等
硬件设备：包括风力发电机、传感器、控制器等 软件系统：包括数据采集、数据处理、数据分析等模块 通信网络：包括有线和无线通信网络，实现数据传输和远程控制 监控系统：包括实时监控、报警、故障诊断等功能 能源管理系统：包括能源调度、能源交易、能源储存等模块 运维管理系统：包括设备维护、维修、升级等模块
智能化：利 用大数据、 人工智能等 技术，实现 风电场的智 能化运维和 管理
集成化：将 风电场与储 能、电网等 系统进行集 成，提高能 源利用效率
绿色化：采 用环保材料 和工艺，降 低环境污染， 实现可持续 发展
市场化：通 过市场竞争， 推动风电场 系统技术进 步和成本降 低
国际化：加 强国际合作， 拓展海外市 场，提高国 际竞争力
市场需求：随着能源需求的不断增长和环境污染 问题的日益严重，智慧风电场系统具有广阔的市 场前景。
竞争压力：市场上已有多家企业涉足智慧风电场 系统领域，竞争压力较大。
浅谈大数据和数据价值的挖掘
经验
大数据时代的思维变革
实际上，因果关系也是一种特殊的相关关系。在大数据时
代，相关关系取代了因果关系，同时推动了因果关系的发展。
因果关系的价值将潜藏的更深，当知道“是什么”的时候，
“为什么”的价值才会更加凸显。
结果
因果关系的探索， 才能让数据的价值
大数据
得到更充分的挖掘。
原因
大数据 大改变
大数据 大改变
—浅谈大数据和数据价值的挖掘
1、我们使用了多少数据？
风电机组内部有数以百计的故障告警信号，数以 千计可直接读取的数据，单个风电场的数据量十分 巨大，不能直接获取的数据更是难以计数。
➢作为风电场业主，我们使用了多少数据？ ➢作为主机厂，我们有使用了多少数据？ ➢作为配套厂商，我们使用了多少数据？
探讨数据价值的挖掘
虽然齿轮箱冷却系统设置了压差传感器来感知过滤器状态， 但通过两个压力传感器信号的检测，我们能够更加清晰的了解过 滤器状态，提早制定备件计划。但由于压力传感器入口容易被堵 塞，现场很少有人使用这些数据，甚至有部分设备取消了过滤器 入口处的传感器。
通过液压站的打压动作频次和电磁阀的动作频次，压力可以 初步判断液压站运行情况，让我们提前对设备进行计划检修， 避免故障停机造成的电量损失。
二、大数据时代对风电行业的冲击
随着社会的进步和科技的发展，特别是一些新兴技术 的崛起和应用，会对各行各业都产生巨大的影响。
大数据时代对风电行业的冲击
1、职业的冲击和改变
部分行业专家的光芒和价值可能因为大数据而变得黯 淡，公平客观的大数据，让结果更为廉价、迅速和真实的 展现在你面前。专家不会消失，只是主导地位发生了改变。
3、相关性成为探索的新方法
中国能源领域大数据2024
2 图形数据可视化
利用机器学习算法对历史能源 数据进行分析,预测未来能源供 需和价格变化趋势。
将复杂的能源数据以直观的图 形方式呈现,帮助决策者更好地 理解和分析数据。
3 异常检测和故障预警
4 优化决策支持
利用大数据分析技术,实时监测 能源设备运行状况,及时发现异 常情况并预警。
基于大数据分析的洞察,为能源 生产、调度和管理提供科学决 策支持。
区块链可帮助跟踪可再生能源的 来源和生产过程,增强可再生能源 交易的透明度。
供应链管理
区块链技术可用于优化能源设备 和燃料的供应链管理,提高供应链 的效率和可靠性。
数据安全
区块链的去中心化和不可篡改特 性可以保护关键能源基础设施和 数据的安全性。
云计算在能源行业的应用
提高能源数据分析能力
云计算为能源企业提供强大的 数据处理和分析能力,可快速 获取和汇总全局数据,深入挖 掘数据价值。
电网调度优化
数据采集
实时采集电网各节点的电压、电流、功率等数据，为后续的分析和优化提供基 础数据。
负荷预测
根据历史数据对未来电网负荷进行预测，为调度计划的制定提供依据。
优化调度
运用先进的优化算法,根据预测的电网负荷和已知的电网状况,制定出最优的电网 调度方案。
实时监控
实时监控电网运行状态,及时发现并处理异常情况,确保电网稳定、安全运行。
自动化控制
人工智能驱动的自动化系统可以实现 能源设备的智能调度和优化,提高能源 利用效率。
故障诊断
基于人工智能的故障诊断可以及时发 现能源系统中的隐患,降低设备故障风 险。
区块链在能源行业的应用
电力交易
区块链可用于建立点对点的电力 交易市场,使消费者和生产者直接 进行交易,提高交易效率。
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功能
政策、策略、 标准、过程、
流程
建立/购置 运行 维护
更新/报废
资产单体 和资产大类
EBA是个受领导关注的大指标。
摘自《PAS55-1：2008》
龙源项目大数据触发的资产管理策略及计划，集中于EBA提升策略，及资产管理体 系提升计划，运行维护计划（成本性投入项目，不要涉及复杂决策流程的资本性投 入技改计划，技改项目立项评价除技术因素外还有其他很多因素）
3. 案例 - 龙源：混合云 - 广核：公有云 - 河北建投：混合云 - 国网案例
0 为什么大数据
2
为什么大数据
1 风电信息化现状 2 大数据中心的优势 3 大数据的价值定位 4 大数据在能源行业的展望
3
160000 140000 120000 100000
80000 60000 40000 20000
2 策略模型
全寿命成本 模型
c1/c2/c3/c4/c5
技术经 济寿命
老旧资产 规模
1 资产墙模型
采购策略 4
LCC招投标 仓储配送策略
5 建设策略
工程设计方案比选
运检策略
2
报废处置
策略 2
运检、技改策略 抢修策略
处置方案 优选方法
0
新增装机/MW 累计装机/MW
2005年 507 1250
2006年 1288 2537
2005年至2015年中国新增和累计装机容量
2007年 3311 5848
2008年 6154 12002
2009年 13803 25805
2010年 18929 44737
2011年 17630 62364
2012年 12960 75324
资产管理策略
优
ห้องสมุดไป่ตู้
资产管理目标
资产管理规划
化
持续优化
标
准
以
资产管理策略
为实现企业战略规划并运用资产管理政策 资产管理需长期优化和可持续发展
资产管理目标
资产、资产体系和资产管理体系必要的可衡量成果
资产管理规划
行为、职责、资源和时间表等计划 实施资产管理策略并实现资产管理目标
企业价值、 职能、标准、
要求过程
资产管理策略
概要和框架结构 – 关键目标 和 主要的方法/流程
资产管理体系优化策略 指导资产管理业务流程，能力建
设等
中长期策略-电网发展
风电场发展策略
职 能 策 略
根据业务需要制定某个具体 业务的优化策略，如： ▪ 投资策略 ▪ 可靠性管理策略 ▪ 风险管理策略
▪ EBA提升策略
▪ 资源管理策略
▪…
86亿 5.9PB
日数据量条数
年数据量
风电领域
6
为什么大数据
1 风电信息化现状 2 大数据中心的优势 3 大数据的价值定位 4 大数据在能源行业的展望
7
Big Data
• 安全 • 大量 • 高维 • 快速 • 可挖掘
8
透明 绩效
从逐级汇报模式到云模式
9
运维 降本
从人肉运维到自动化运维
10
数据 探索
风电能源大数据解决方案
Guildline
1. 定位:为什么大数据 - 传统集控中心：分布式架构，数据量级、数据粒度、数据质量、数据资产规模 - 大数据优势：安全、全量、实时、可挖掘 - 数据驱动决策
2. 标准范式（技术范式介绍） - Iaas基础架构（公有云，私有云，混合云） - Paas（XX大数据工具，数据仓库、数据探索、数据共享、流式服务、开发者环境） - Saas（大数据服务：EBA/PHM/EnOS/Kong/） - 国网方案（大数据方案整理版） - 海上方案 - 部署实施及平台设计原则 - 运维方案
中长期策略-各类资产寿命周 期管理
各类型资产策略
（风机，升压站等）
资产管理体系提升计划 资产管理项目
资产管理体系
资产管理计划
• 基建计划 • 技改计划 • 运行维护计划
增量资产管理策 略，主要以电量增 长需求，电网接 入，系统安全、效 益要求，等驱动因 素
各类型资产全寿命 周期活动策略，主 要以类型设备的专 业管理为视角，考 虑设备的状态，风 险、成本、效能等 驱动因素。
2013年 16089 91413
2014年 23196 114609
2015年 30753 145362
数据来源：CWEA
2015年新增30.753GW，16740台；累计安装风机92981台，计145.362GW
•单台风机单秒数据量：500测点*4B = 2K •单台风机每年数据量：500测点*4B*3600*24*365 = 63.1G •10000台风机每年数据量：500测点*4B*3600*24*365 = 631T
92981台
5.9P
1500块4TB的磁盘，200台服务器
4
传统互联网
7000万
日活跃用户数
10万
日活跃风机数
7亿 10PB
日页面访问
年数据量
某电商网
86亿 5.9PB
日数据量条数
年数据量
风电领域
5
新兴物联网
1200万
日活跃用户数
10万
日活跃风机数
7200万 30TB
日页面访问
年数据量
某手环厂商
组织，流程，支撑
资产
资产管理基础方法：形成体系化的技术方法和模型，支持
资产决策及执行全过程评价
大数据分析及应用框架
基于大数据技术的风机绩效、状态评价
策略优化
计划执行
工作评价
资产历史数据
损失程度
风险评价模型
设备风险值 内外部约束
投资策略 3
规划方案比选 投资优化
设备状态
重要性等级
状态评估模型
故障概率
建立/购置、 运行、维护、
更新/报废
单体资产和资产大类的组合管理
系统
（资产类型、标准、状态和绩效的多样性）
绩效和状 态监控
及 风 险
实施 全寿命活动
策
略 资产管理推进方法及资管产控绩效是个比较大的概念，一
般包括安全性（倒塔、着火之 类），成本性（维护成本，度电 成本之类），效能性（EBA, MTBT等）。从开源角度来看，
资产管理体系关键要素
企业战略规划（OSP）
视角、使命和作用、业务政策、股东要求、目标和风险管理
法律和利益相关者的期望和要求
（包括客户、股东、监管机构、雇员、供应商、社会等）
规划
资产管理政策
法律规定、资产管控的整体原则和框架
企
其他需求与系统
PAS 55 资产管理体系
企业战略规划
业
价
值
资产管理政策 大数据及分析 、
状态 预测
风险 管理
从专家驱动到信息驱动
11
为什么大数据
1 风电信息化现状 2 大数据中心的优势 3 大数据的价值定位 4 大数据在能源行业的展望
12
大数据分析（BIG DATA & ANALYTICS）在整个资产管理体系中定位于绩效 和状态监测，持续优化，及资产管理策略优化等管理要素中
资产管理体系定位及框架