加强风电信息化运维 提升风电管控水平
风电工程管理信息化方案
风电工程管理信息化方案一、背景介绍随着全球新能源的推广，风能作为清洁能源的一种受到了广泛的关注。
风电工程建设管理面临着大规模、复杂性、技术性、持续性等方面的挑战。
为了更好地管理风电工程，促进风电产业的可持续发展，信息化管理成为了当今风电工程管理的重要手段之一。
本篇将深入探讨风电工程管理信息化的方案。
二、综述风电工程管理信息化的意义1. 提高管理效率：通过信息化管理，可以强化对项目的计划、监控、协调与决策，提高管理效率。
2. 降低管理成本：信息化管理可以减少人力资源的浪费，在数据收集、分析与管理的过程中可以降低管理成本。
3. 提升管理水平：利用信息化手段可以更好地进行数据分析，提升管理水平，进一步提高风电工程的质量。
4. 改善工程安全：信息化系统可以为工程的安全管理提供更科学有效的手段，降低工程事故的概率。
5. 促进风电行业发展：信息化管理的推行可以促进风电行业的发展，提升其市场竞争力和管理水平。
三、风电工程管理信息化方案1. 数据收集与分析系统（1）使用传感器等设备实时采集风电场的运行状态、风速、风向等数据，并传送至数据中心。
（2）建立数据库，对数据进行存储、整理，并设计数据预处理算法，确保数据的质量。
（3）开发数据处理分析软件，可以对大量数据进行分析，提供数据可视化，便于管理人员进行决策。
2. 项目管理系统（1）建立项目管理信息平台，实现对风电工程项目的全过程监控。
（2）实现项目计划、进度、成本、质量等信息的实时更新和集中管理，通过报警机制进行异常预警。
（3）实现对项目团队协作的支持，包括项目成员的沟通、文件共享、任务分配等功能。
（4）提供项目决策分析工具，包括风险管理、资源分配、成本控制等功能。
3. 设备运维管理系统（1）利用物联网技术实现对风机设备的远程监控与管理，提高设备的利用率，减少故障停机时间。
（2）建立预测性维护模型，通过数据分析预测设备故障，提前进行维护，降低维护成本。
（3）实现对设备维修、保养、更换等信息的跟踪记录，建立设备档案，为设备管理提供数据支撑。
风力电场的智能化管理系统提高风能设备的运行效率和可靠性
风力电场的智能化管理系统提高风能设备的运行效率和可靠性随着可再生能源的快速发展，风力发电正逐渐成为清洁能源的重要组成部分。
而为了提高风能设备的运行效率和可靠性，智能化管理系统成为了不可或缺的一环。
本文将探讨风力电场智能化管理系统的作用及其对风能设备的影响。
一、智能化管理系统的定义及作用风力电场的智能化管理系统是指利用先进的信息技术手段对风能设备及其运行状态进行监测、控制和管理的系统。
其作用主要体现在以下几个方面：1. 实时监测风能设备运行状态：通过传感器和监测设备，智能化管理系统可以实时监测风机的转速、温度、振动等参数，并将数据传输至中央控制中心进行集中管理。
这可以使运维人员及时了解设备的运行状况，发现潜在问题并进行及时处理。
2. 远程控制和操作风能设备：智能化管理系统可以通过远程控制设备的开启、关机、故障诊断等操作，避免了人工操作的不便和安全隐患。
同时，远程操作也能够提高效率，减少人力资源的浪费。
3. 数据分析和预测性维护：智能化管理系统能够对风能设备的运行数据进行实时分析和挖掘，通过建立模型来识别设备的运行状态和故障潜在风险。
这样可以提前进行维护和修复，最大限度地避免设备故障对发电效率的影响。
二、智能化管理系统对风能设备的影响风力电场的智能化管理系统对风能设备的运行效率和可靠性带来了显著的提升，具体体现在以下几个方面：1. 故障及时诊断和维护：智能化管理系统的实时监测功能可以帮助运维人员及时发现故障，并准确定位故障原因。
与传统的巡检方式相比，这种方式能够更加高效地进行故障诊断，提高故障处理的速度和准确度，减少停机时间和对发电效率的影响。
2. 优化运行策略：智能化管理系统通过对风能设备运行数据的分析，可以确定最佳的运行策略和参数配置。
比如根据不同的风速情况，智能化管理系统可以实现动态调整叶片角度，提高风能的捕获效率。
这样可以最大程度地利用风能资源，提高发电效率。
3. 节约人力资源：智能化管理系统的远程控制和操作功能可以将传统的人工操作转移到中央控制中心进行集中管理。
2024年风电运行工作总结
2024年风电运行工作总结2024年是风电行业发展迅猛的一年，本年度我公司在风电运行方面取得了一系列的成绩。
经过全体员工的努力，我公司的风电场运行效率得到了显著提升，同时也为环境保护作出了积极贡献。
以下是对2024年风电运行工作的总结。
一、运行维护工作2024年，我公司积极采用先进的运行维护技术，对风电场进行了全面的监控和维护。
建立了24小时不间断的运行监测系统，及时发现故障并进行维修。
通过优化运行方案和提高设备可靠性，降低了故障率和停机率，有效提高了风电场的运行效率。
同时，加大了设备维护和保养力度，延长了设备的使用寿命，降低了运行成本。
二、技术创新应用2024年，我公司注重技术创新和应用，引进了一批先进的风电发电设备和监测系统。
采用智能化管理和控制系统，提高了风电场的自动化水平，降低了人工干预的成本。
通过数据分析和综合评估，优化了风电场的运行参数，提高了发电效率。
同时，根据风电场的实际情况和环境要求，开展了一系列的技术改造和升级，提高了风电场的可持续发展能力。
三、安全环保工作2024年，我公司高度重视安全生产和环境保护工作，建立了完善的安全管理制度和环境监测体系。
加强了对运行人员的安全教育和培训，提高了他们的安全意识和应急能力。
加强了设备的巡检和维护，确保了风电场的运行安全。
同时，积极开展环境保护宣传和教育，提高了员工和社会公众的环境保护意识，在风电场周边的生态环境保护方面取得了突出成绩。
四、电网接入工作2024年，我公司积极推进风电场与电网的接入工作。
根据电网公司的要求，对风电场的接入设备进行了调整和优化，确保了接入的安全和稳定。
通过与电网公司的密切合作，提前解决了接入过程中的技术和管理问题，确保了风电场的发电计划和电网的供电需求的匹配，为电网的可靠供电做出了贡献。
五、管理创新与团队建设2024年，我公司积极推进管理创新和团队建设。
加强了各级管理人员的培训和能力建设，提高了他们的管理水平和团队协作能力。
风电场中的智能化运维
风电场中的智能化运维一、引言随着全球对环保的重视加强，可再生能源得到了越来越多的关注和发展。
风能作为最重要的可再生能源之一，其发电量已经超过了传统发电方式。
然而，风能存在着不可避免的波动性和不稳定性，这就需要对风电场进行智能化运维，以确保其稳定性和高效性。
二、智能化运维的意义1.提高运维效率传统的风电场运维主要依靠人力和手工操作，运维效率低下且存在人为疏忽的风险。
而智能化运维则可以通过监控数据，自动检测风电机组的状态和运行情况，提前预警可能出现的故障，从而减少停机时间和减少运维工作量。
2.保证风电场的安全性和可靠性智能化运维可以实时监测风电场中各个机组的运行状态，及时发现和解决故障，避免因故障而导致的停机，保证风电场的运行安全和可靠性。
3.提高发电效率智能化运维可以通过数据分析和算法优化风电场的运行，调节各个机组的输出功率，最大化发电效率。
节省维护时间和提高发电效率，对于可再生能源而言，有着重要的意义。
三、智能化运维的实现1.大数据分析通过从风电场中收集的海量数据，进行分析和操作，可以实现故障快速诊断和预测，以及机组性能优化。
基于现代计算机和云计算技术的深度学习算法，可以更加准确地进行数据分析和预测。
2.物联网技术物联网技术可以通过对各部件和机组的数据采集和传输，实现对整个风电场中各设备的实时监控和控制。
实现了风电场的远程自动化控制与运行，并支撑了故障维护等工作的自动化执行与智能化协调。
3.人工智能技术自然语言处理技术和语音识别技术可以轻松实现对设备的识别和管理，无需人工干预。
同时，人工智能还可以对大量数据进行分析和挖掘，帮助运维人员更好地判断机组的性能和异常情况。
四、智能化运维的局限1.需保障数据的可靠性和隐私由于风电场中涉及的数据量非常庞大且敏感，因此，如何保障数据的安全性和隐私性是智能化运维的一个重要问题。
需要通过严格的安全措施和硬件、软件隔离技术来保障数据的安全性。
2.专业技术水平要求较高智能化运维需要综合运用大量的技术和专业知识，对运维人员的技术要求比传统运维高，需要进行针对性的培训和提高，以便更好地应对运维工作的挑战。
海上风力发电机组的智能化运维与管理技术
海上风力发电机组的智能化运维与管理技术随着人们对可再生能源的需求日益增加，风力发电成为了一种广泛应用的清洁能源。
而海上风力发电机组正是一种在海洋上利用风能发电的设备。
海上风力发电具有风速较高、稳定且持续的特点，可以更高效地利用风能资源。
然而，海上风力发电机组的运维与管理面临着一系列的挑战。
为了提高海上风力发电机组的智能化运维与管理技术，我们需要从以下几个方面着手。
首先，智能监测系统是海上风力发电机组智能化运维的基础。
在海上环境中，风力发电机组暴露在严酷的气候条件下，可能会受到大风、高浪等自然因素的影响，因此及时监测风力发电机组的状态是十分重要的。
智能监测系统可以通过传感器实时测量风力、温度、风向等参数，并将这些数据传输到控制中心进行分析与处理。
通过对这些数据的分析，可以及时检测到风力发电机组的故障或异常情况，以便及时采取相应的维修措施。
其次，智能维护系统是海上风力发电机组智能化运维的重要组成部分。
由于海上环境的复杂性，风力发电机组的维护工作非常繁琐。
智能维护系统可以利用机器学习和大数据分析的方法，通过对历史数据和实时数据的分析，预测风力发电机组的维护需求。
同时，智能维护系统还可以通过远程监控技术，实时监控风力发电机组的运行状态，减少巡检和维修的频率，提高维护效率。
此外，智能维护系统还可以提供维护人员的工作指导和故障排除的建议，帮助维护人员更快速地解决问题。
第三，数据管理和分析是海上风力发电机组智能化运维的关键。
海上风力发电机组产生大量的数据，包括风速、温度、功率等多个参数，这些数据可以用于优化风力发电机组的运行。
通过对这些数据的分析和建模，可以找出风力发电机组的优化策略，进一步提高发电效率。
同时，数据管理和分析还可以用于预测风力发电机组的寿命和故障率，提前进行维修计划，避免机组故障对电网的影响。
最后，人工智能技术在海上风力发电机组智能化运维中发挥着重要作用。
通过应用人工智能技术，可以实现对海上风力发电机组的自动化控制和智能决策。
人工智能对风电场运维的改进与优化
人工智能对风电场运维的改进与优化随着人工智能技术的快速发展和应用，其在风电场运维领域也表现出了巨大的潜力和优势。
本文将就人工智能在风电场运维中的应用进行探讨，并探讨其在提高运维效率、降低运维成本等方面所带来的改进与优化。
一、风电场运维现状及存在问题目前，全球范围内风电场的建设数量持续增长，同时也带来了运维工作的巨大压力。
传统的风电场运维通常依靠人工巡检和维护，存在着工作效率低下、成本高昂、安全风险大等问题。
特别是对于大型风电场来说，传统运维方式已经无法满足其复杂的管理需求。
二、人工智能在风电场运维中的应用1. 智能巡检：利用人工智能技术，可以实现对风电场设备的自动巡检和诊断。
通过传感器和摄像头等智能设备，可以全面监测设备运行状态，实时发现问题并提出解决方案，减少人为巡检的工作量。
2. 预测维护：结合大数据和机器学习算法，可以对风电场设备的故障进行预测，提前采取维护措施，避免发生突发故障，提高设备的可靠性和稳定性。
3. 智能优化：人工智能技术可以对风电场的运行数据进行分析和优化，提高发电效率和运行稳定性。
通过不断学习和优化算法，可以实现风电场运行的最佳化管理。
三、人工智能对风电场运维的改进与优化1. 提高运维效率：人工智能技术的应用可以实现风电场设备的实时监测和自动化维护，提高运维效率，减少人力和时间成本。
2. 降低运维成本：通过智能化运维管理，可以降低风电场的维护成本和能耗成本，提高资源利用率，为企业节约大量成本。
3. 提升安全性：利用人工智能技术进行设备的智能诊断和预测维护，可以减少人为操作失误，降低风险，提高风电场的运行安全性。
四、结语在风电场运维领域，人工智能的应用为提高运维效率、降低运维成本和提升安全性带来了重要的改进和优化。
未来随着人工智能技术的不断发展和完善，相信其在风电场运维中的应用将会更加广泛和深入，为风电产业的可持续发展注入新的活力。
风电场运维管理与运维模式研究
风电场运维管理与运维模式研究摘要：如今严峻的环境形势给人们的工作、生活带来了诸多不便，使得人们环保意识随之提高，更加关注对清洁、可再生能源的使用，风力发电作为新能源中重要形式之一，促进了风电场进一步发展。
由于风电场运维管理与运维模式直接影响着风电场设备可利用率，从而影响发电量，所以必须深化对风电场运维管理与运维模式的研究。
基于此，本文分析了风电场运维管理要点，介绍了风电场运维管理的特点及问题，最后提出了风电场运维管理模式优化措施，以供参考。
关键词：风电场；运维管理；运维模式前言：当前风电场的建设和发展，由于风电场的装机容量普遍较小，对风机的需求不断增大，使得风电场运维管理成本增高，同时对其运行维护管理的难度和工作量也相对加大。
因此，风电场运维的建设成本较高，从而增加了运行维护管理的难度和工作量。
而在当前的风电市场中，开发商具备足够的资金实力，有设备制造厂家的实力，第三方企业具有较强的性价比优势，使得风电运营市场蕴藏着巨大的潜力，竞争日趋激烈，也推动了风电运营新模式的变革与创新以降低成本，提高效益。
1风电场运维管理要点1.1做好运行数据收集在风电场运行中风电机组的监测数据相对较多，监测的数据包括风速、温度、电压电流和发电量等数据。
运维管理人员需对这些数据进行及时记录，分析出风机的功率曲线、设备健康状况等，然后结合分析结果制定相应的风机检修计划，切实做到“预防为主、计划检修”以防设备缺陷的扩大，确保风电场正常运行。
1.2科学分析、处理频发故障受制造工艺、技术、生产环境等因素影响，风力发电机组在运行过程中不可避免地会出现一些频繁的故障。
运维管理人员应善于总结和分析这些故障，并根据设备和现场的实际情况，提出合理化改进策略。
例如，MY1.5-89风力发电机组的南高齿齿轮箱厂家设计齿轮箱油路中的温控阀可以使齿轮箱润滑系统根据油温的高低选择不同的润滑油路，当齿轮箱油温大于55℃时，冷却风扇启动，润滑油流经换热器散热。
风电场运维管理与效率提升策略探讨
风电场运维管理与效率提升策略探讨摘要：本文探讨了风电场运维管理与效率提升的关键问题和策略。
随着清洁能源的重要性不断上升，风电场作为重要的可再生能源形式之一，其稳定运行和高效发电对能源供应的可持续性至关重要。
分析了风电场运维管理的关键问题，包括设备监测与维护、故障诊断与处理、运维数据管理等，提出了一系列提升效率的策略，如智能监测与预测、预防性维护、数字化运维平台等。
这些策略的综合应用有助于优化风电场的运行，提高发电效率，推动清洁能源产业的可持续发展。
关键字：风电场，运维管理，效率提升，设备监测一、引言随着全球能源需求的不断增长以及环境问题的日益凸显，清洁可再生能源的开发和利用已成为能源领域的重要战略方向。
在众多可再生能源中，风能作为一种广泛分布、无排放的绿色能源正逐渐占据重要地位。
风电场作为风能转化为电能的核心载体，其稳定运维管理和高效发电对于确保可持续能源供应、减少温室气体排放具有至关重要的意义。
本文旨在深入探讨风电场运维管理面临的关键问题以及实施效率提升策略，以期为风能产业的可持续发展提供有益的参考。
二、风电场运维管理的关键问题风电场作为复杂的能源系统，其运维管理涉及多个关键问题，对于保障风电场的可靠运行和发电效率的提升具有重要意义。
1.设备监测与维护：风电场内的风力发电机组、变压器、变频器等设备需要长时间运行，受到自然环境的影响，容易出现机械磨损、腐蚀等问题。
有效的设备监测与维护是确保设备运行稳定的基础。
如何建立高效的设备监测体系，及时发现设备异常情况，制定合理的维护计划，以延长设备寿命、降低维护成本，是一个重要问题。
2.故障诊断与处理：在风电场运行过程中，设备会遭遇故障，如叶片断裂、轴承故障等。
快速、准确的故障诊断和处理，可以最大限度地减少停机时间，提高风电场的利用率。
建立有效的故障监测和诊断系统，培训运维人员掌握故障处理技能，以及制定响应故障的紧急预案，是运维管理的重要环节。
3.运维数据管理与分析：风电场产生大量的运行数据，如风速、温度、电流、电压等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
实现风电场安全运行与维护管理，并借助集团级云计算中心系
统的支撑实现风电场运维信息化。
6
提高发电量
降低运维成本
提升管理能力 通过业务统计数据做出更好的决策
风电场高级应用功能（途径） 备件决策 维修决策 运行优化
绩效分析
…….业务、数ຫໍສະໝຸດ 平台（基础） 风机 SCADA维护相关业务发展
备件管理
维修管理
风机 CMS系统
12
风电场管理规范化、标准化是信息化的基础，应借助信息化平台规范运
行统计口径，包括：数据一致化建设、人为数据的标准化管理、管理流程
的标准化、设备可靠性状态的划分及统一
13
数据一致化建设
运行统计口径的统一：如风速、发电量采集点、数据接口、风机对时、时间统计等 示例一：风机发电量的计量点：
在行业内，对发电量的计量有的在发电侧（计量点从SCADA读取，采集 点位置大多在变频器出口，箱变低压侧之前，不包括发电时的自耗电）；有 的在集电线路侧（从集电线路关口表读取)。无论从字面理解还是行业要求， “发电量”与集电线路侧、上网侧“上网电量”都不同，是反应发电运营商 在正常生产期所“发”的电量，SCADA数据是风电行业现成的统计关口数据， 毋庸置疑，但风力机SCADA电量计量标准还未建立国家规范，面临统计精度 的问题；有的机型早期机组，由于未减去自耗电，造成发电量计量与场用电 计量偏高，无法与其他机组对标，有的已经整改；在集电线路电能表计量的 风机发电量，事实上已经减去了风机的消耗电量、箱变和集电线路的损耗等， 故统计值偏低，不能真实的反应风机的发电量、厂用电量，统计、对标管理 失去了统一一基础。上述问题给数据统计的准确性、对标的公平性、信息化 的一致性带来困扰。
督远程视频化、检修故障诊断智能化、数据信息数字化、通信
平台网络化、信息共享标准化为基本特征的数字化风电场。 利用数字化技术来统一获取、处理、交换、整合风电场包
括各机型在内的各种装置设备信息、生产过程信息，将风机监
控、升压站监控和风场高级综合应用在全风场数字化通信平台 上进行统一整合，通过真正意义上的全场无缝数据实时共享来
30
建立数字化区域生产运营集控中心 以安全的专用网络通讯为基础，实现风电场远程集中控制管理， 远程监控平台：监控该区域下所有风电场设备的生产运行情况。 生产管理平台：与风电场管理系统的数据同步，实现电子工作票，数据 归集等功能，生成日报，月报，年报等信息，实现自动化生产管理。 资产管理平台：管理风电场资产，根据统一标准建立全寿命设备台账， 规范化备品备件的使用。 数据分析平台：对所属各个风电场的发电性能等指标进行挖掘分析。 状态诊断平台：基于状态监测数据，对机组，主变等关键设备运行情况 进行诊断与预警。
经济运行的提升空间和方向，有的放矢地指导了精维护、优化运检模式等工
作，推动了风电管理体制机制创新，促进了数字化进步。
26 27/28
小结
风电标准化工作，是数字化、信息化工作的基础，涉及面广，是需求 侧管理的重点和难点，一致化、标准化工作是否到位，决定了数字化、信 息化的成败，希望引起开发商、制造商、独立运维商的高度重视，取得共 识，建立统一规范的标准体系。
19
管理流程的标准化 示例三：缺陷的闭环管理
1、设备缺陷可分为以下三类： 一般缺陷：对设备安全运行影响较小，且一般不至于发展成为上述两类缺陷，并
能维持其铭牌额定值继续运行，按程度允许列入日常、月、季（年）度检修计划中
安排处理的缺陷。 紧急缺陷：是指严重威胁人身、设备安全，随时可能酿成事故，严重影响设备继 续运行而必须及时进行处理的缺陷。 重大缺陷：是指对设备使用寿命或处理有一定影响，或可能发展成为紧急缺陷， 但尚允许短期内运行或对其进行跟踪分析的缺陷。 电网公司一般按级分类：一级缺陷、二级缺陷、三级缺陷
29
打造数字化风电场
风电场环境监控与功率预测：通过数值天气预报和风电场的微气象信 息监测，对灾害性天气进行预警。基于数据同化与数值气象预报系统的 融合技术，构建一套风电场功率预测服务系统。 数字化值班：基于厂家提供的设备参数信息，实现对机组软故障自动 处理，对机组不可自愈故障通知检修人员，实现自动监盘等功能。 设备辅助检修：基于移动终端开发一套检修辅助系统，检修人员可实 时获取远端专家诊断中心故障解决方案，并可录制检修过程，提高检修 效率。 生产管理自动化：实现包括交接班、工器具、钥匙管理、生产报表、 工作票、操作票等生产运行管理中的功能，实现远程电子工作票，自动 数据统计等功能。
风资源管理
系统层次规划
7
数据分析及优化中心
电话调度
电网调度
监控中心
RTU 直接调度 本地变电站 SCADA 与EMS
有功无 功调度, 关口侧 电气操 作
备件计划 备件采购 库存管理
维修班组
备件管理
无人值守风电场
8
最终目标
a) 提高机组发电量，降低风电场能耗
b)
c) d) e) f) g)
优化机组计划停机时间
1）开发商与制造商共同加强SCADA的规范，使数据真实可靠。
2）加强SCADA的维护，保证数据的有效性、连续性。 3、逐步进行改造，在统一规定的计量点位置上加装满足精度要求的电能表，满足统计、 对标、信息化管理的需要。 4、今后主机合同中对风电机组发电量计量装置应提出明确技术要求，满足一致化需求。
16
要，也是推动风电可持续、健康发展，提高风电管控
水平的需要。借此机会我想从运营商需求侧层面，谈 几点不成熟的体会和思路，与大家交流。
2
一
风电的特点及标准化信息化管理现状 2010主要业绩和体会
3
风电的特点及管理现状
1、同一个风电场机组数量庞大、机型繁多、同一机型的部件配置庞杂； 2、现场统计数量巨大，每天需要记录的信息成千上万条； 3、每一个风场均涉及设备检修、备件管理、日常巡视点检、运行数据统计等工作，麻雀虽小、五脏俱全； 4、风电人少，一岗多职，上传下达响应速度慢，运维效率低下，设备问题难以提前发现，隐患越来越多； 5、当前已建或在建系统相互独立，没有形成系统层面的合力，基层数据不能共享，信息孤岛现象严重; 6、各整机制造商之间、运营商、第三方运维之间，各自为阵，缺乏交流，规范化、标准化工作进展缓慢； 7、影响发电量、设备可靠性等的关键数据，口径、定义不规范，不统一； 8、人为填写的数据量大，没有实现风电场管理规范化、数字化；
27
B
2010 主要业绩和体会 信息化运维的关键 -数字化体系建设
28
打造数字化风电场 风电场统一监控管理：实现对风电机组，变电站，智能电表等设备的实 时数据采集,加工，存储，展示，以及AGC，AVC，设备控制等功能。自动 化生成日报，月报，年报等信息。完成风电场生产数据一致性建设，基于 IEC61400-25，IEC61850等标准建立风电场生产监控管理系统。 一次设备状态数据采集：通过机组振动，油液监测，电气一次设备的数 字化改造等技术手段，对风电机组，主变等关键设备运行情况进行数据归 集，并传输至区域生产运营中心及远端状态诊断中心。 视频监控与智能巡检：通过在风电场关键部位安装摄像头，实现对场区 和设备的监控。通过点检系统，对检修人员的定期巡检进行有效的管理。
优化维护检修策略，提高检修能力，减少机组故障维修停机时间 提高机组可靠性，降低机组故障频率和备件损耗 提高备件供应及时性、合理安排备件库存和计划 降低机组安全事故率、降低安全检查、调查费用 提高机组检测监督效率，降低检测费用
9
我们的任务 1、完善风电场标准化体系建设 2、建立风电场统一数据管理平台
加强风电标准化数字化管理 为信息化运维筑基
龙源电力集团股份有限公司
和军梁
2017年05月
〇 一 二
前言 风电的特点及标准化信息化管理现状
风电信息化运维的思路和重点 风电信息化的意义及展望
三
1
前 言 随着风电的发展，风电运维的各种问题逐渐显现， 本次会议的举办，是一次很好的学习和交流的机会。 既是推动风电规范化、标准化、数字化、信息化的需
20
缺陷的闭环管理流程
系统报警： 记录设备 编号和发 生的日期 故障通 知：何 时通知 何人 缺陷诊
断，维
修响应
消缺情 况记录
效果验 收记录
及时确
缺陷分
参照作
处理人
认：缺
陷内容 和发现
类分析
业指导
书消缺
员，时
间记录
要求：
的人员
1）确定为缺陷，必须开票，杜绝无票操作。 2）按照缺陷等级，有序安排消缺。 3）缺陷、隐患各环节的执行人不能相互兼职、替代，最重要的是三种人不能替代。要有验收环
风电场不可用 场内输变电设备
场内输变电设备计 划停运
场内输变电设备非 计划停运 场内原因通讯中断
24
模型解读
根据状态划分，利用数据挖掘 系统，对发电量损失环节提出 以下9种损失状态：
机组故障停运损失 可用状态 机组计划检修停运损失 场内设备故障停运损失 场内设备计划停运损失
场内不可用状态
风电场状态
系统的数据。例如，定期维护的数据，点检的数据，大修、技改的数
据，备件领用和归还数据，故障处理过程的数据等。
人为数据是风电基础数据的重要组成部分，如果这部分数据不能顺利
地形成数字化进入系统，则风电运维的信息化、智能化将是不完整的，
甚至无法真正实现！
18
人为数据的标准化
示例二：工作票操作票的电子化
运行管理是风电场层面的日常业务管理，也是规范运行人员的工作、提高
3、建立区域(省)级数字化集控中心 4、建设数字化风电场集团级云计算中心
5、建立基于状态监测技术的机组健康预警系统 6、实现风电场智能设备检修与维护 7、实现风电场数据分析与挖掘技术信息化
10
二
2010 主要业绩和体会 风电信息化运维的思路、重点