风电场智慧运维管理分析

风电场智慧运维管理分析
摘要：风力发电是我国的一项全新发电能源，发展速度加快。

近些年来，随着我国物联网、云平台以及智能技术等的不断发展，风电行业也取得了十分显著的进步。

本文针对风电场智慧运维管理内容及项目进行分析，介绍了智能风机技术，探讨了智慧变电站的具体运维管理，并提出区域集中监控中心的具体建设对策，希望能够为相关工作人员起到一些参考和借鉴。

关键词：风电场；智慧运维；管理分析
随着物联网时代以及智能技术的快速发展，使得互联网和产业之间的融合程度也在不断加深，智慧风电场也由此诞生。

智慧风电场如今已向着电力信息化方向发展，通过对现代化的技术进行应用，有效将人的智慧向传统发电设施上进行传递，并采取集中监控、智能设计以及集中运维等方式，使设备的运行效率得到了全面提升，有效构建出了以数字化交互为基础的智慧型风电场。

该模式下，可以有效实现风电场的智慧发电和智能控制等目标，提升风电场的发电收益，而且在具体运维过程当中还能够采集相关数据，构建具体的模型，优化相关算法，这使得风机设备的整体利用效率得到了显著提升，也提高了风电场的发电效益[1]。

一、智能风机介绍
智慧风电场运行系统具体包括智慧变电站、智慧风机以及区域集控系统、智慧风电系统以及集团大数据分析系统等。

以下针对智能风机进行介绍，具体如下。

（一）功能配置
智能风机深度感知主要是指风机可通过对各种先进传感器进行应用，从而全方位和深层次的感知其所处环境和自身状态，并通过精准定位、有效管理和控制智能风机，为其提供准确的数据。

通过智能测风系统可以对风速状态进行感知，同时还可以通过智能监测系统感知大部件运行状态。

智能风机的自我认知控制主要是对多维数据进行深度感知，科学分析相关数据，再结合机器学习和深度学习，从而有效构建智能分析模型，能够实现机组的自我识别、学习以及自主控制，最终转变为自主适应。

智能风机的协同决策可以通过共享数据信息，从而对单机或风电场出力进行合理分配，有效实现风机和风电场之间的互补。

（二）性能要求
1.智能测风系统
智能测风系统具体包括超声波风速仪、风速预测系统等。

其中，超声波风速仪是利用发送声波脉冲，测量接收端的时间或频率差别来计算风速和风向的测量传感器或测量仪器。

超声测风是超声波检测技术在气体介质中的一种应用它是利用超声波在空气中传播速度受空气流动的影响来测量风速的。

与常规的风杯或旋翼式风速仪相比这种测量方法的最大特点在于整个测风系统没有任何机械转动部件，属于无惯性测量，故能准确测出自然风中阵风脉动的高频成分，结合现代计算机技术，可在更高层次上揭示自然风的特性对于提高抗风减灾能力和风资源的合理利用有重大意义。

与此同时，智能测风系统还可以对风剪、湍流信息等进行预知，并将测量的相关数据在主控系统当中进行接入，从而有效预测风况信息，对核控和偏航策略等进行优化，有效实现提前感知和智能控制。

智能测风系统的具体性能要求主要包括以下两个方面。

首先，系统需要具有足够信息量，并对多个距离的风速进行测量，具有较高的采样频率，通过先进的算法对风吹到风轮时的风速进行预测。

其次，智能测风系统需要能够对每个距离原始激光测量数据、风向、风速以及风向切变等信息进行有效输出。

2.智能监测系统
风机的智能监测系统在具体应用时，需要对先进的测量、建模分析以及传感技术等进行采用，从而在线监测主要部件和大部件的运行状态，同时还能够有效评估设备的目前运行状态。

智能监测系统具体包括机械振动状态监测系统、螺栓状态监测系统、叶片状态监测系统、塔架状态监测系统以及油液状态监测系统等。

3.智能控制系统
智能风机的主要控制目标为具有更高的发电量，减缓疲劳，降低极限载荷。

智能控制系统不仅可以控制转速和功率，同时还在控制目标当中加入了塔架振荡抑制、叶片减载等，通过机器自学习，可以有效统计和分析自身运行信息以及周边环境信息，从而对真实运行环境和理论条件之间的差异进行矫正，使控制系统当中的风机参数能够得到持续更新，并对风机的最新状态进行反映。

与此同时，还可以自适应调整风机控制参数和控制策略，使风机能够时刻保持最佳控制状态。

具体来说，智能控制系统具体包括自适应变桨控制、自学习偏航
控制、独立变桨控制等。

首先，自适应变桨控制技术，其主要采用自适应算法，并持续进行学习，从而配合最
佳增益自适应进行寻优，对不同风况下的动态最佳浆距角进行获取，可以提升风能的捕获效果。

与此同时，还可以根据叶片特性、风轮特性等对自适应补偿和独立变桨控制等进行应用，结合风轮面内的叶片位置以及载荷信息等，对每支叶片的运行角度进行精准的智能修正，这可以使各叶片间的不平衡载荷得到有效降低。

其次，自学习偏航控制，其可以对神经网络等预测算法进行应用，从而对准确的风模型进行构建，并在具体运行过程当中有效校正模型，预测风速风向，再结合风向数据优化偏航控制，使偏航系统的灵敏度得到提高，并实现自动调节，这可以使一些不必要的偏航误动作得到减少，从而实现精准对风。

最后，独立变桨控制，需要结合检测到的不平衡载荷，采用相关算法，从而有效将其转换成为桨角控制。

通过协同控制和桨角的独立信号控制算法机制，可以使3个桨角在不平衡载荷情况下有效控制不同角度，实现不平衡载荷的补偿。

独立变桨系统具体包括载荷传感器、配套接口设备等。

其作为控制输入，需要在叶根处对载荷传感器进行增加，并在轮毂内对传感器的接口设备进行安装，将旋转编码器安装在滑环内。

二、打造智慧变电站
（一）总体设计
智能变电站自动化系统具有运行、监视和保护变电站设备等相关功能作用，可以有效实现设备和馈线的控制、监视和保护等目标。

智能变电站自动化系统具体采用开放式的分层分布结构，具体包括站控层、过程层、间隔层和过程层网络、站控层/间隔层网络。

（二）系统架构
智能变电站对智能终端和合并单元进行了应用可以有效采集和控制数据，并对大量光缆进行了有效应用，对传统电流互感器的大功率输入回路进行了取消，防止电缆所引起的电磁兼容和传输过电压以及两点接地等相关问题，从而使传输的可靠性得到有效提高。

（三）智慧变电站的意义
1.智慧变电站
智能变电站可以分层分类电网运行信息和设备状态信息，并对智能告警和远程浏览技术进行了应用，可按照需求对信息进行访问，这使信息处理的压力得到有效缓解，也使信息的利用效率得到有效提高。

通过采取在线数据模型和图形的人工维护方式，可以确保模型出现的一致性，实现了一处维护目标。

2.
3.统一的功能和接口规范、通信标准
智能变电站在采集和表达信息时需要严格按照相关标准，这样可以充分确保信息的规范化和标准化处理。

智能变电站主要采用在一处采集的方式，构建了全站共享的信息共享机制，可以有效为相关应用创建模型，同时还保证的通信标准的统一性，使变电站实现了纵向贯通和横向互通。

全景数据平台可以为相关应用提供具体接口，有效进行信息共享和交互，使信息的完备性、唯一性和标准化得到了有效体现[4]。

三、建立区域集中监控中心
（一）网络层建设
风电场远程集控中心计算机监控系统在具体构建时采用了开放分布式系统结构，可以具体分为控制层、接入层、信息查询层以及非控制层等。

集控中心监控系统也包括四个局域网，分别为生产控制网和非控制网、接入网以及管理信息大区。

集控中心可以对四个不同安全分区的数据进行实时采集，并经过网络通信程序和相关运行控制模式，有效实现集控中心对相关风电场的实时监控。

集控中心系统可以通过专线网络和下辖的风电场进行连接，从而和风电场内相关通信子站之间进行有效通讯，以此来充分保证接场站的监视、控制和测量，可以对各子站的模拟量、电能量、自动装置信息以及状态量等进行实时采集。

在风电场各子站当中还配置了相应的风电场智能通信网关机，可以对风电场内的电能计量、功率预测以及风机等相关子系统的数据进行实时采集，在处理相关数据后可以将其向集控中心进行传输。

（二）远控智能巡检系统
远程智能巡检系统可以对施工人员的操作进行实时和远程规范，并通过GPS定位路线，对巡检路径进行规划，对无人机巡航和机器人巡检等进行有效应用。

结束语：
综上所述，智慧风电场具有许多传感器，功能十分强大，可以对大量数据进行处理，并将相关数据向云端进行传送，通过数据分析得到相关分析报告，从而有效实现设备在线数据分析预警，对设备的运行状态进行检修，并预测设备的使用寿命。

具体来说，需要对区域内部的调度业务进行整合，并对电网调度专线进行采用，从而实现调度管辖区域风电场调度业务的统一管理，使相关调度实时管理业务得到高效完成。

对此，相关工作人员需要对智慧风电场加大研究力度，从而进一步优化电厂运行。

参考文献：
[1]韩斌,王忠杰,赵勇, 等.智慧风电场发展现状及规划建议[J].热力发电,2019,48(9):34-
39.
[2]朱庆,曾浩炜,谢潇, 等.风电系统全生命周期可视化智能管理平台关键技术[J].西南交通大学学报,2020,55(1):1-8.
[3]陈亮,阳熹,杨源.智慧海上风电场的定义、架构体系和建设路径[J].南方能源建设,2020,7(3):62-69.
[4]杨源.广东院自主开发出全国首个海上风电场智能调度系统[J].南方能源建设,2020,7(1):52.
-全文完-。