风电场应用风电智慧管控一体化平台的相关研究
统一潮流控制器(UPFC)在风电场中的应用研究
统 一潮流 控 制器 （ 在风 电场 中的应 用研 究 ＵＰＦＣ）
赵 振 波
（ 山西省 电力公 司 电力建 设第 一公 司 山 西大 同
０７４ ） ３ ０ ３
摘 要： 随着风电场容量越来越大， 风电机组并 网对系统造成的影响也越来越明显 。 本文以变浆距恒速异步风 力发电机组为研究对象， 在ＭＡ Ｌ Ｂ ＴＡ／ Ｓ ｍｕ ｉ ｋ环境 下实现 了组合风速 ， 力机 ． 步发电机 的建模 。 ｉ ｌｎ 风 异 分析 了恒速 异步风 力发 电机姐运行过程中广生 电压波动的原因在于其输出功率 的波 动 性 。 因此 ， 文 采 用统 一 潮流控 制 器（ ｎｆ ｄ ｏ ｒ ｌｗ ｏ ｔｏｌｒｕ Ｆ ） 风 电场 电压 ， 功进 行 调 节和控 制 ， 别对 未 ￣Ａ Ｕ Ｆ 和 加 本 ｕ ｉｉ ｐｗｅ ｆ ｃｎｒｌ ， Ｐ ｃ 对 ｅ ｏ ｅ 无 分 ｔ ．Ｐ Ｃ ｅ ￣ＵＰ 进行 了仿真 ， ＦＣ 对比结果证 明Ｕ Ｆ Ｐ Ｃ能够较好的控 制风 电场汇漉母线 电压， 降低风电场运行过程 中产生 的电压波 动。 关键 词 ： 变棠距恒速 异步风力发 电机纽 统一湖流控削器（ Ｆ ） 电压 调节 无功控 制 ＵＰ Ｃ 中图分类 号 ： ＴＫ８ 文 献标 识 码 ：Ａ 文章编 号 ： ６ ４ １ ｓ ２ １ ） １ｃ－０ ９ ２ １ ７ － ９ ｘ（ ０ １０ （） １ —０ ０ 随 着 凤 电场 容 量 越 来 越 大 ， 电 机 组 风 ÷ 一） 』 （ ４ ） 并 网 对 系统 造 成 的 影 响 也越 来 越 明 显 。 国 内 目前 的风 电场 大 多 采 用 感 应 式 异 步 电机 式 中 ： 为 传 动部 分 惯 性 时 间 常数 ， 为 主导 ， 类 风 电 场 并 入 电 网 运 行 时 需 要 为 异 步 风 力发 电 机 转 轴 上 的 机 械 功 率 。 此 吸收 系 统 的 无 功 功率 ， 不进 行无 功 补 偿 ， １． 异步 感应 发 电机 的数 学模 型 如 ２ 会 造成 地 方 系 统 向 风 电场 倒 送 无 功 ， 会 既 鼠笼 感 应 式 异 步 风 力 发 电 机 在ｄ 平 —ｑ 造 成 网损 的 增 加 又 会 影 响 系 统 的 电压 稳 定 面 上 的 电 压 电 流 关 系 ： １－ １ １３ 风 速 的随 机性 和 间歇 性 ， 给风 电场 的 会 Ｒ 电压 带 来 极 大 的 波 动 ， 重 时 会 影 响地 方 严 电 力系 统 电 压稳 定 ｌ ４ ～Ｊ ＋ 一 风 电 场 引 起 电压 稳 定 问题 的 根 本 原 因 在 于其 输 出功 率 制器 （ ｉｅ ｏ ｒ ｆ ｗ Ｏ ｔｏ ｅ ， Ｆ ） ｕ ｆ ｄ ｐ ｗｅ ｏ Ｃ ｎ ｒｌ ｒ ＵＰ Ｃ ｎｉ ｌ ｌ
风光储充一体化综合智慧能源项目可行性研究报告
风光储充一体化综合智慧能源项目可行性研究报告
要求角度分析，需求提出，解决方案设计，文档要求逻辑性强，要有实际案例。
摘要
本文旨在研究风光储充一体化综合智慧能源项目的可行性，针对现阶段的能源资源紧张状况，提出了一种新的综合能源解决方案，即构建风光储充一体化综合智慧能源项目系统。
本文从分析能源行业现状、技术可行性、市场竞争、政策支持等方面，对风光储充一体化综合智慧能源项目的可行性进行了分析，并提出项目建设过程中主要的解决方案。
最后，本文总结了本研究的结果，即该项目可行、可行性较高，值得深入研究。
1引言
随着全球能源危机的愈演愈烈，各国都在加大可再生能源发展力度，沿着清洁持续的发展道路。
风电和太阳能是可再生能源的两大新兴能源。
风光储充一体化综合智慧能源是将风光能源和储能设备结合起来，实现自我调度的新型综合能源系统。
基于物联网技术的风电场能量管理系统运维服务优化研究
基于物联网技术的风电场能量管理系统运维服务优化研究近年来，风能作为清洁能源的重要组成部分，得到了日益广泛的应用和发展。
风电场作为风能利用的主要设施，其能量管理系统的运维服务对确保风电场运行稳定和发电效率至关重要。
然而，当前传统的风电场能量管理系统运维服务存在管理效率低下、故障处理滞后等问题。
基于物联网技术的风电场能量管理系统运维服务优化研究应运而生。
一、物联网技术在风电场能量管理系统中的应用物联网技术为风电场能量管理系统的运维服务提供了更加便捷、高效的解决方案。
通过各种传感器和设备的互联互通，物联网技术实现了对风电场的全面监测和数据采集，为运维服务提供了更准确、实时的数据支持。
同时，物联网技术可实现设备之间的数据共享和自动化控制，从而提高运维服务的效率和准确性。
二、基于物联网技术的风电场能量管理系统运维服务优化方案1. 实时监测与远程管理基于物联网技术的风电场能量管理系统可以通过传感器实时监测风电机组的运行状态和性能。
这有助于运维人员及时发现潜在问题，并进行远程管理和控制。
同时，利用物联网技术，运维人员可通过智能手机或计算机随时随地对风电场进行监控和管理，保障风电场的正常运行。
2. 数据分析与故障预警基于物联网技术的风电场能量管理系统可实现对大量数据的采集和分析。
通过对风电机组运行数据的统计和分析，可以发现运行异常和故障的趋势，及时预警并采取相应措施。
运维人员可利用数据分析结果制定科学的维护计划，提高故障处理速度和运维效率。
3. 远程维护与优化基于物联网技术，运维人员可以通过远程维护服务提供技术支持和故障解决方案。
当风电机组出现故障时，运维人员可通过远程监视系统获取故障信息，评估故障严重程度，并进行远程维护和修复。
这极大地减少了故障处理的时间和成本，提高了运维效率。
4. 预测维护与节能优化基于物联网技术的风电场能量管理系统可对风电机组的性能和耗能进行实时监测并进行分析。
运维人员可以根据机组的实际运行状况，预测维护和需求，提前制定维护计划和优化策略。
基于大数据平台的风电设备智能运维策略探讨
基于大数据平台的风电设备智能运维策略探讨摘要：风能作为一种清洁能源，与其他可再生能源相比，在经济效益、技术成熟度、基础设施建设等方面具有明显优势，是世界范围内正在迅速发展的新能源发电技术。
面对日益严峻的碳减排形势，为早日实现二氧化碳排放峰值和碳中和目标，中国风电装机规模持续稳步增长。
由于对风能的特殊需求，中国的风电场大多分布在偏远地区，如哈密、蒙东和孟茜、河北坝上以及东南沿海岛屿。
此外，随着风力发电机组使用寿命的增加，各种故障频繁发生，对风力发电机组的运行状态进行在线监测，实现故障诊断和预警，进行有计划的维护和检修变得越来越重要。
本文对大数据平台的风电设备智能运维策略进行分析，以供参考。
关键词：大数据平台；风电设备；智能运维；策略探讨引言随着中国风力发电建设规模的扩大，风力发电市场将继续扩大和创新，风力发电安全管理将继续积累和总结实际经验，推动更多相关产业和相关技术的升级。
1大数据分析专业技术概述在大数据时代，所有行业发展越来越快在快速发展中，会有很多数据为了最大限度地利用数据，必须集中精力分析和计算数据。
大数据分析方面的专门知识有助于进行科学分析，并根据每个行业收集和储存的数据，根据每个行业的特点作出正确的决策。
大数据分析是指整个组织、转换和基于数据的建模过程，其主要目的是确定有助于决策的信息。
利用数据分析技术，可以从元数据中提取有用信息，并根据数据分析结果作出适当决定。
与传统数据相比，海量数据具有明显的体积、响应能力、多样性、难以识别、价值高和密度低的特点。
为了应对这些挑战，大型互联网公司逐步采用了不同类型的海量数据分析和处理技术。
在大数据产业的进一步发展中，先进的大数据分析技术也迅速发展。
风力发电行业面临机组设备数据的大规模、复杂、可变监控，为了控制数据分析处理的速度和精度，还应用了专业的大数据分析技术来满足风力发电行业设备异常预测的要求。
2研究背景在风扇状况监测领域，外国市场早些时候开始，主要从事风扇状况监测。
风电场群区域集控系统的可视化监控与管理方法研究
风电场群区域集控系统的可视化监控与管理方法研究近年来，风能已成为可再生能源领域的重要组成部分。
由于风电场的规模日益增大，为了保障风电场的运行安全和经济高效，提高集控系统的监控与管理效率势在必行。
而可视化监控与管理方法作为一种重要手段，被广泛应用于风电场群区域集控系统中。
一、可视化监控与管理方法的意义和作用1. 提高运维人员的信息获取和决策能力可视化监控与管理方法能够将风电场关键数据以直观、直观的方式呈现给运维人员，提高其信息获取能力。
运维人员可以通过实时监控和数据分析，迅速掌握风电场各个部分的运行状态和异常情况，并能够快速做出相应的决策，提高运维效率和降低运维成本。
2. 优化风电场的运行管理可视化监控与管理方法能够全面展示风电场的运行情况，包括风电机组的实时状态、运行参数、风速和功率曲线等信息。
通过对这些数据的分析和比对，可以及时发现设备故障和异常情况，并采取相应的措施进行处理，有效避免设备故障的扩大和事故的发生。
3. 提高风电场的资源利用效率可视化监控与管理方法可以实时监测风力资源的变化情况，了解风速、风向等关键参数，通过对这些数据的分析和统计，对不同风力资源进行评估和预测，为风电场的运行调度提供科学依据，最大限度地提高风能的利用效率，减少能源损耗。
二、可视化监控与管理方法的具体研究内容1. 数据采集与监测系统可视化监控与管理方法首先需要建立一个完善的数据采集与监测系统，通过传感器和监测设备实时采集风电场各个部分的数据，包括机组状态、风速、风向、气象条件等。
同时，要保证数据的准确性和及时性，确保监控系统能够实时获取最新的运行数据。
2. 数据处理与分析通过对采集到的数据进行处理和分析，可以得到风电场的运行状态和趋势，以及可能存在的异常情况。
数据处理和分析的方法包括数据清洗、预处理、特征提取和模式识别等，可以通过建立合适的模型和算法来实现。
同时，还可以对比和分析不同风电场之间的数据，找出优化管理的方法和策略。
风电工程智慧工地典型应用及具体功能要求、系统典型架构、部署安装与运行维护
C.3.2定期对风电工程智慧工地网络线路进行检查与测试。 C.3.3定期对风电工程智慧工地设备内外部进行清洁工作。 C.3.4定期检查风电工程智慧工地硬件设备备件数量是否满足相应系统最低运行要求，以满足智慧工地管理系统 和政府监管系统的数据采集和共享要求。 C.3.5配备专业资格技术服务人员，确保设备的运行维护工作。 C.3.6运维服务配套运维服务管理软件，实时查询运维现场工作内容。 C.3.7运维服务确保48小时内响应解决现场系统、设备技术问题。 C.3.8依据风电工程工地实际施工进度，制定设备运维工作计划，保证相关设备运行正常。
业务应用层为用户提供各种应用功能，包含技术管理、施工管理、人员管理、机械管理、材料管理、环境管理 、安全管理、质量管理、进度管理、费用管理、应急管理等。
风电工程智慧工地系统应建立统一的门户入口，根据业务需求与特点构建包括桌面应用、移动应用、大屏应用
智慧工地系统应有安全保障体系、运行维护体系作为支撑。
C.1.4风电工程智慧工地监控设备部署做到重点区域监控全覆盖，包括工地主要出入口，主干道路，现场周界， 工人活动室，办公区，制高点，施工危险区域，堆料库房等。
C.1.5风电工程智慧工地监控设备选择视野无遮挡的位置安装，尽可能避免摄像机逆光安装。
C.1.6风电工程智慧工地身份识别设备部署在工地主要出入口位置或其他人员权限管控区域。
C.1.7风电工程智慧工地车辆识别设备部署在施工工地车辆主要出入口位置或重点道路，识别和判断工地现场行 驶车辆的车牌和速度。
C.1.8风电工程智慧工地环境监测设备部署在环境影响变化显著的区域，应避开高大建筑物、树木或其他障碍物 的遮挡，应避免强电磁干扰。
C.2安装要求
C.2.1风电工程智慧工地通信设备安装符合现场安装的规范性和安全性，采用壁挂式或机柜式安装方式。 C.2.2风电工程智慧工地监控设备根据现场的覆盖范围，做固定安装；当监控设备无合适安装点时，立杆安装。 C.2.3室外安装的智慧工地监控设备具备防雷保护措施。监控设备与立杆绝缘，严禁接地。 C.2.4风电工程智慧工地硬件设备安装位置稳固、不晃动，安装位置及高度不易受外界干扰和破坏，且不应阻碍 现场设备运行和人员、车辆通行。 C.2.5室外安装的智慧工地设备设置防水、防抖、防攀爬和防腐措施。 C.2.6风电工程智慧工地硬件设备采取防止外部干扰信号侵入的措施。 C.2.7风电工程智慧工地硬件设备有工作接地和外壳接地，并具有明显标识。 C.2.8风电工程智慧工地设备现场电缆铺设支架齐全、油漆完整，电缆、电压符合设计要求，电缆绝缘良好。 C.2.9风电工程智慧工地设备电缆埋线遵循电力电缆与控制电缆分开排列，其两端均接地的要求。 C.2.10风电工程智慧工地设备电缆埋线位置设置明显标识。 C.2.11风电工程智慧工地设备线缆布线安全、可靠、规范、合理，接线端预留适当余量、不得拉紧。 C.3运行维护要求 C.3.1定期对风电工程智慧工地硬件设备的运行状态及近期维修过的设备进行复检，保障设施设备正常运转。
17 东方风电智慧风场介绍-2(1)
2017.02
2.1东方风电4C智慧风场架构 C1智慧风机层：自适应、自学习，大数据衰退预测 C2智慧风场层：协调控制和互学习，大数据故障诊断 C3云平台层 ：私有和公有云平台，数据开放和互利 C4全球集控中心：全球监控，运维统筹，大数据趋势分析
DONGFANG ELECTRIC
自然动力 推动未来
Natural Power Powering Future
东方风电智慧风场
DONGFANG ELECTRIC
2017.02
东方风电智慧风场给您带来的价值： 1. 质量与性能 2. 风场收益 3. 运维成本 4. 管理
DONGFANG ELECTRIC
2017.02
质量与性能
DONGFANG ELECTRIC
0 -45 -90 -135 -180 -225
150
Bode Diagram From: Generator torque demand To: LSS torque
no damper w ith damper
0
10 Step response: GenFerreaqtuoerntocryqu(Hezd)emand to LSS torque
7 6 5 4 3 2 1 0 -1 -2 Q2-15
T u rb in e 47
Q3-15
Q4-15
Q1-16
Rated Weekly Power Loss (%)
1 0 -1 -2 -3 -4 -5 -6 -7 -8 Q2-15
T u rb in e 48
持续稳定地低于平均水平， 并没有衰退趋势，原因来自 于装配或控制程序匹配不
Upload Interval: 1hr Frequency: 10Hz; 2000Hz Data Length: 325s; 1.6s
风电场监控系统的数据采集与处理方法研究
风电场监控系统的数据采集与处理方法研究随着可再生能源的不断发展和推广，风力发电成为了一种重要的清洁能源形式。
为了确保风电场的安全和高效运行，风电场监控系统的数据采集与处理方法显得尤为重要。
本文将对风电场监控系统的数据采集与处理方法进行研究，并探讨其在风电场管理中的应用。
一、风电场数据采集方法的研究1. 传感器技术传感器是风电场数据采集的关键设备之一。
目前常用的传感器技术包括风速传感器、温度传感器、湿度传感器等。
这些传感器能够实时监测风场的各项参数，并将数据传输到监控系统中。
对于数据采集的准确性和及时性而言，传感器的选择和布置非常关键。
研究表明，在风电场中合理布置传感器，不仅有助于获取精准的数据，还能够降低数据采集成本。
2. 无线通信技术风电场通常分布在较为广阔的地域区域，传统的有线通信方式在布线和维护上会带来不便。
而无线通信技术的使用可以极大地方便数据采集工作。
例如，无线传感器网络（WSN）和卫星通信等技术已经被广泛应用于风电场。
这些技术能够实现遥测、遥控和遥信等功能，有效提高了风电场监控系统的数据采集效率。
二、风电场数据处理方法的研究1. 数据预处理风电场的数据通常存在着噪声、缺失值和异常值等问题，因此在进行数据分析和建模之前，需要对数据进行预处理。
数据预处理可以包括数据清洗、数据重构和数据插值等步骤。
其中，数据清洗主要是去除噪声和异常值，数据重构可以通过一些数学模型对缺失值进行预测，而数据插值则是通过已知数据点推测其它缺失数据的值。
预处理后的数据能够提高模型的准确性和可靠性。
2. 数据挖掘与分析风电场监控系统产生的海量数据对管理决策具有重要意义。
数据挖掘和分析方法在风电场数据处理中发挥着关键作用。
通过应用数据挖掘技术，可以从大量的数据中挖掘出隐藏的模式和规律，并为风电场的管理决策提供支持。
例如，可以通过聚类分析对风电机组进行分类，为故障分析和预测提供依据；也可以利用时间序列分析进行产能预测和优化。
人工智能辅助的新能源风电场布局优化研究
人工智能辅助的新能源风电场布局优化研究随着科技的不断发展，人工智能技术在各个领域都得到了广泛应用，其中包括新能源行业。
在新能源风电领域，人工智能技术的应用不仅能够帮助提高风电场的发电效率，还能优化风电场的布局，使其更加稳定和高效。
本文将就人工智能辅助的新能源风电场布局优化研究进行探讨。
在风电场布局中，地形地貌、气候环境、潜在风能资源等因素都会影响风电场的建设效果。
人工智能技术能够通过大数据分析和模拟计算，快速准确地识别出合适的区域用于建设风电场。
同时，利用人工智能算法优化风电场的布局，可以最大程度地利用每个风力资源点的潜力，提高整个风电场的发电效率。
一方面，人工智能技术能够实现风资源的快速识别和评估。
通过收集气象数据、地形地貌数据等信息，人工智能可以对不同地区的风资源进行分析和评估，找出适合建设风电场的区域。
同时，结合先进的模拟计算技术，可以预测未来一定时期内不同地区的风能产量，为风电场的规划提供科学依据。
另一方面，人工智能技术还可以帮助优化风电场的布局。
在风电场建设中，不同风机之间的距离、排列方式等因素都会影响发电效率。
通过人工智能算法，可以对这些因素进行优化调整，使风机之间的布局更加合理，减少风机之间的遮挡效应，提高整个风电场的发电效率。
此外，人工智能还可以通过动态调整风电场的运行方式，实现整个风电场系统的智能管理和优化。
通过实时监测风速、风向等数据，结合预测模型，人工智能可以智能调整风机的转速、叶片角度等参数，使风电场在不同气象条件下都能够实现最佳的发电效果。
综合来看，人工智能技术在新能源风电场布局优化方面具有广阔的应用前景。
通过智能的数据分析和优化算法，可以实现风电场的高效布局和运行管理，提高风电场的发电效率，推动清洁能源的发展。
相信随着人工智能技术的不断发展和完善，新能源风电场布局的优化研究将迎来更加美好的未来。
智慧型风电场开启“无人值班、无人值守”运行模式
智慧型风电场开启“无人值班、无人值守”运行模式摘要: 目前，国内新能源场站运营模式多数以大量人员现场值守为主，且场站地处偏僻，生活环境较为艰苦，日常生产中存在大量的巡检、维护工作，传统人工巡检效率低下、风险度高、人才流动性大、运营人力成本逐年递增等诸多问题，迫切需要一种新的运营管理模式来解决安全生产的痛点、难点。
但近年来，随着互联网+、大数据、云平台和人工智能等技术的发展，风电企业掀起了一股智慧化的热潮。
智慧型风电场建设的完成，造就风电场“无人值班、无人值守”的运行模式实现。
关键字：风电场；智慧化；无人值班、无人值守一、风电场“无人值班、无人值守”运行模式的概念无人值班、无人值守风电场采用“统一调度、分级管理”制度，分为机组、风电场、集控中心、公司四个等级制度。
风机级，即具备深度感知、自我认知和优化控制、协同决策等特征的智能风机；场站级，即基于智能电网技术，具有能够对环境即风力、风向及其他环境数据进行实时感知，以及电网的实时状态进行自我调节和自我优化的能力；集控级，通过对若干风电场群数据信息收集整理分析，达到全面统筹、集中控制和智能化管理，实现智能运维；事业部级，指能实现自主学习和自主优化，并提供事业部发展层面的指导分析、智慧决策和智慧发展。
公司直接对接集控中心而不跨级对接风电场。
集控中心直接对接风电场。
四级管理关系图二、风电场“无人值班、无人值守”运行模式的发展意义目前，国内风电发展迅速且大部分风电场地处偏远，气候环境恶劣，人员流动性大，缺少技术完善经验丰富的运维人员，行业中运行检修和安全生产规范、标准不完善，在生产过程中缺乏智能化和数字化的监督手段。
部分风电场为了在短期内节约人力物力，将设备运行和维护全部外委，导致风电场总维护费用高昂。
由于设备的运行维护工作外委导致很多生产及运维的信息和数据难以完整地反馈到风电场业主方。
因此，风电场“无人值班、无人值守”运行模式具有重要意义。
风电场实现“无人值班、无人值守”运行模式后，以集控中心为服务器的控制端，风电场为客服端，以自动化智能监控代替人工监控，可以极大程度缩短响应时间，提高运维工作效率。
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风电场应用风电智慧管控一体化平台的相关研究
风电智慧管控一体化的风电场智慧管控平台可以将风机现场的各种设备运行数据、现场环境状况、视频监控信息等在统一的平台上实现集中管理、监控，帮助运行人员对问题进行快速响应;辅以移动化的作业终端等手段，实现现场与控制中心的实时、直观的互动。
可以有效的提升风电场的管理效率、集约运行人力资源、提升设备运行水平、提高整体发电效率。
标签：智慧平台;风電场;应用
一、风电场运行管理的现状
1. 安全管理困难
由于风电场分布广阔、环境开放，风机分布较为分散，且长期在野外运行，故障率相对集中式的发电厂要高，需要运维人员经常到现场进行巡视、维护、修理，加之通讯条件差，安全管理更加困难。
2. 运行管理模式相对陈旧
风电场在我国的大规模开发建设时间较短，整个行业长期处于高速发展阶段，风电场的开发建设一直是行业高度关注的重点;而风电场的运行管理受重视程度相对不足，管理人才匮乏，管理模式较为陈旧。
目前国内的风电场普遍存在信息化水平偏低、缺乏智能化的管理手段，例如大量的日常统计、报表、流程等重复性工作都通过运行人员人工完成，占用大量的时间，导致人员工作效率偏低，类似这种现象都影响了风电场的管理效率。
二、风电场应用风电智慧管控一体化平台的重要性
随着计算机技术、信息技术、智能技术等一系列技术的发展，风电场在智能化发展方便有了很大的进步。
通过建立智能一体化的风电场运行管理平台，并在风电场现场布置边缘计算设施，可以将风机现场的各种设备运行数据、现场环境状况、视频监控信息等在统一的平台上实现集中管理、监控，辅以移动化的作业终端等手段，实现现场与控制中心的实时、直观的互动。
可以有效的提升风电场的管理效率、集约运行人力资源、提升设备运行水平、提高整体发电效率。
三、风电场应用风电智慧管控一体化平台的措施
1.通信网络
风电智慧运维管控一体化平台采用光纤+WIFI网络，实现风电场作业区域内网络覆盖，采用场区内独立组网，光纤环网及汇聚交换机达到1000Mbps，风机
节点带宽达100Mbps及以上。
满足视频信号传输、安全管理、两票管理、检修管理、设备安全管理等风电日常工作的通讯需求。
2.塔筒倾斜与摆振监测分析系统
结合风机振动监测系统，实现对山地风场塔筒、轴窜、主传轴对中及齿轮箱、轴承等故障监测、诊断、报警及潜在故障风险的分析和健康状况的预测，建立关键设备的故障模型和健康状况的预测模型，制定关键设备监测指标，定期形成状况健康检测报告，具体为：
（1）塔筒倾斜角监测
监测静态倾斜角和动态（塔筒晃动和摆动时）倾斜角，塔筒倾斜程度分析，塔筒倾斜报警，塔筒倾斜趋势分析，给出倾斜潜在风险预警信号，提醒管理人员对塔筒潜在倾斜风险的预警，山地塔筒倾斜角监测指标：塔筒倾斜角度、塔筒倾斜方向，地基倾斜角度、地基倾斜方向、塔筒和地基倾斜趋势分析、塔筒和地基倾斜倾斜角报警阈值等。
（2）塔筒健康状况预测
对塔筒结构和强度特性分析，预测塔筒的健康状况，监测的技术指：塔筒摆动的模态特性、摆动的本征频率、塔筒静态摆动幅度、频谱特性，监测塔筒安装和结构连接故障引起的结构强度的变化;风作为塔筒外部激励，在风作用下，塔筒发生的振动特性发生变化，检测激振源的强度、方向，监测和预警塔筒的结构损伤、材料强度变化等引起的结构强度变化情况，指标包括振动强度、振动频率和振动频谱，预测结构内部的缺陷和材料的疲劳损伤带来的风险。
（3）塔筒晃动轨迹监测
塔筒的连续晃动轨迹指标：晃动轨迹的幅值、晃动的角速度范围、线速度的范围、晃动频率、晃动的趋势，通过对晃动特性的分析，监测运行状况，给出塔筒健康状况的判断。
3.基于“端-云融合计算”架构智慧风电终端
（1）系统架构
系统采用“端-云融合计算”架构，风电场集中管控平台（云）提供开放式统一平台，实现数据共享和终端的统一管理。
智慧风电终端将边缘计算（Edge Computing）部署在靠近风机及数据源头的网络边缘侧，部署融合网络、计算、存储、应用核心能力的边缘计算网关和终端通信模块，为边缘计算提供包括设备域、网络域、数据域和应用域的平台支撑。
设备域通过终端通信模块支撑现场设备的实时智能互联;网络域为系统互联、数据聚合与承载提供实时联接及管理服务;数据域提供边缘数据聚合及优化服务，并保障数据的安全与隐私性;应用域则
基于开放接口，实现边缘行业应用本地化部署，支撑边缘业务运营。
（2）功能应用
1、边缘计算能力
基于上述架构，可根据需要在每台风机的智慧风电终端部署本地部署定制应用（APP），根据用户需求合理适配在线监测功能，如风机安防、消防、设备温度、塔筒摆振、风机震动、风机工况和气象信息等，实时执行数据分析并根据分析结果触发预定义的风机异常告警响应策略，第一时间发现设备潜在故障。
边缘计算同时提供本地存活，一旦与云端联接故障，数据可以本地保存和处理，联接恢复后，本地高价值数据自动同步到云端，确保为云端提供完整的产品运营数据。
2、“端-云融合”协同计算
端计算（边缘计算）与云计算（风电场集中管控平台）互相协同，集控平台的云计算聚焦非实时、长周期数据的大数据分析，能够在周期性维护、故障隐患综合识别分析，风机健康度检查等领域发挥特长;智慧终端的边缘计算聚焦实时、短周期数据的分析，能更好地支撑故障的实时告警，快速识别异常，毫秒级响应。
3、云端统一管理
部署在风电场集中管控平台（主站）的敏捷控制器（AC），可实现所有风电指挥终端的计算资源、协议、应用和数据的统一管理和自动化部署，实现全网智慧终端状态监控、海量设备即插即用、业务应用自动化部署，可大幅度提高运维便利性，并降低运营成本。
（3）系统效果
1.满足低延时计算要求
边缘计算聚焦高实时与短周期数据采集与分析处理，可实现毫秒级的高速数据采样和分析，避免了网络传输造成的数据时滞以及时标不一致的问题，能够更好更准确地支撑风机在线实时监测。
2.提高整体效率
通过在边缘节点处实现对数据的过滤和预处理分析，不需要将大量高频高重复的数据送往风电场集中管控平台处理，节省了云端计算资源，也节省了网络传输带宽。
四、结束语
通过采用风电智慧管控一体化平台能够实现风电场运维信息化，整合数据资
源，有效提高运维效率，创造更佳的盈利能力，全面提高经济运行水平，大幅降低运维成本，获得更好的经济效益和社会效益。