风电标准化数字化管理与信息化运维-精
论风电场外委运维的标准化、精细化管理
论风电场外委运维的标准化、精细化管理曹小群1，曹宇睿2（1.中国电建集团江西省电力设计院有限公司，江西南昌330096；2.上海电力建设有限公司，上海200031）摘要：通过深入探索在风电场实行外委运维的情况下，以前期工作为基础，以制度建设为保障，以过程监督为管控，以绩效考核为途径，加强风电场的标准化、精细化运维，从而实现发电效益最大化。
关键词：风电场；外委运维；精细化；标准化中图分类号：TM81文献标志码：B文章编号：1006-348X（2020）08-0028-040引言风电能源作为当前社会发展最具潜力的能源之一，得到前所未有的发展和壮大，大规模装机容量风电场的建成，给社会发展带来丰富的电能，同时也为企业本身提供良好的收益[1]。
但同时，也对企业自身的运维管理工作带来巨大的挑战，装机容量增大、设备的更新换代对运维管理技术和人员素质提出了很高的要求[2-5]。
目前，相当一部分风电场采取了委托外委运维模式，即业主在风电场建成之后，将风电场的运维工作外包委托给专业的运维团队进行管理。
在该背景之下，如何立足现状，抓好运维团队的管理工作，做到风电场标准化、精细化管理，就成了风电场管理工作的重中之重。
1风电场外委运维管理的特点采取外委运维模式，发电公司自己不必组建专门的运维团队，节省了组建团队的人力和时间成本，只需集中精力抓好风电场的建设工作和建成投产后的管理工作。
同时，依托专业的运维单位，在风电场运维的安全性和专业性方面能有较可靠的保障。
但不可避免的带来以下存在的问题[6]。
1）发电公司管理力量较弱发电公司自身运维人员配置不够，运维技术和经验都有所欠缺。
以笔者所管辖的新干某风电场为例，发电公司管理层人员仅有四人，其中技术层面仅有两人，且均为设计人员转岗，之前无风电场运维经验。
在这种情况下，对风电场外委运维团队的的日常运维管控不足，技术层面的问题很难把关。
2）外委运维团队良莠不齐风电产业在中国的发展仅仅二三十年时间，风电市场外委运维团队良莠不齐，有的是从火电水电管理行业转岗而来，管理模式多半采用原有火电厂或水电厂的管理模式进行。
风力发电的运维与管理技术
风力发电的运维与管理技术风力发电是一种利用风能转化为电能的发电方式，其对环境友好、可再生的特性使其成为了当今主流的清洁能源之一。
然而，与传统燃煤发电厂相比，风力发电需要更复杂的运维与管理技术来确保其可靠性和效益。
本文将探讨风力发电的运维与管理技术，旨在提供一些有用的参考和指导。
一、风力发电的基本原理在谈论风力发电的运维与管理技术之前，我们有必要先了解一下风力发电的基本工作原理。
风力发电利用风力驱动风机叶片旋转，通过转化机械能为电能。
一般来说，风力发电机组由风机叶片、轴承、发电机、传动系统和控制系统等部分组成。
当风速达到一定水平时，风机叶片便开始旋转，带动轴承转动并驱动发电机产生电能。
二、风力发电的运维内容1.例行检查与维护风力发电机组需要进行定期的例行检查与维护工作，以确保各个部件的正常运行。
这包括对风机叶片、传动系统、发电机等关键部件进行检查和维护，及时发现和解决潜在问题。
2.故障排除与修复风力发电机组由复杂的机械和电气系统组成，在运行过程中可能会出现各种故障。
运维人员需具备一定的技术和经验，能够快速准确地排除故障，并进行相应的修复工作，确保发电机组的正常运行。
3.性能监测与优化风力发电机组的性能监测与优化是提高发电效益的重要手段。
通过实时监测各种参数，比如风速、温度、发电功率等，运维人员可以及时发现并解决潜在问题，调整参数以最大化发电效益。
三、风力发电的运维管理技术1.设备管理风力发电机组的运维管理技术包括设备档案管理、设备状态监测和维修管理等。
运维人员需要对每台发电机组进行详细的档案管理，包括资料记录、维修记录等，以便于进行故障排除和维修工作。
同时，运维人员还需要通过设备状态监测，及时了解设备的运行状况，并制定相应的维修计划。
2.数据管理风力发电机组的运维管理还需要进行数据管理，包括数据采集、数据分析和数据存储等。
运维人员需要通过数据采集系统实时获取各种参数数据，并通过数据分析技术进行故障诊断和预测，以便及时采取相应的措施。
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。
风电场信息化数字化智能化建设之路研究
风电场信息化数字化智能化建设之路研究随着时间的推移，风电场的规模越来越大，管理难度也不断加大。
在这种情况下，信息化、数字化、智能化建设成为了风电场建设的重要方向。
本文将探讨风电场信息化、数字化、智能化建设的现状和未来的发展方向。
一、风电场信息化建设现状目前，风电场管理采用人工操作的方式，存在着管理效率低下、数据交互不便、信息获取不及时等问题。
为了解决这些问题，风电场管理需要进行信息化建设。
当前，许多风电场已经开始了信息化建设。
信息化建设的主要内容包括以下几个方面。
1. 数据管理系统这一系统用于实时监测风电机组的运行状况，并记录机组的运行数据，包括风速、转速、产生的电能等。
通过数据管理系统，风电场管理部门可以获取实时数据，并进行自动化控制，提高风电场的发电效率。
2. 远程监控系统3. 历史数据分析系统历史数据分析系统是用于分析风电场历史数据的系统。
通过分析历史数据，可以找到机组故障的根本原因，并制定相应的改进方案。
历史数据分析系统可以帮助管理部门、技术部门更有效地制定风电机组维护计划，减少了风电场的维护成本。
数字化建设是信息化建设的升级版，是数字技术和传统产业的深度融合。
在数字化风电场建设方面，应用了大量的先进技术。
1. 人工智能技术人工智能技术在风电场数字化建设中发挥了重要作用。
人工智能系统可以对大量数据进行处理，并生成大量的数据分析结果。
通过人工智能技术，管理部门可以更好地了解风电场机组的运行状况，从而提高运行效率。
2. 区块链技术区块链技术在数字化风电场建设中同样发挥着重要作用。
区块链技术可以实现数据的安全共享。
通过区块链技术，风电场管理部门可以快速分享机组运行数据，有效培养数据共享的应用。
这样，整个数据系统也可以共享和管理，提高数据可靠性和安全性。
智能化建设通过引入新兴技术，如云计算、物联网等，提高风电场管理水平，实现风电场自主发展。
智能化风电场的建设可以提高发电效率，降低维护成本，优化管理结构。
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。
风电场信息化数字化智能化建设之路研究
风电场信息化数字化智能化建设之路研究随着节能减排和环保理念的深入人心，风力发电作为清洁能源，成为了世界各国重要的能源发展方向之一。
而风电场的信息化、数字化和智能化建设也在不断加速。
本文将就风电场信息化数字化智能化建设的发展现状及未来趋势进行研究分析。
1. 信息化建设：随着现代科技的飞速发展，风电场信息化建设已经取得了显著成果。
无论是风力发电机组、变桨器、风车塔架、还是变流器、配电装置等，都已经实现了信息化管理和监控，使得整个风电场的运行、维护、调试等工作都得以大大简化和提高效率。
2. 数字化建设：风电场数字化建设主要体现在数据的采集、传输和处理方面。
通过传感器和监控设备的安装，风电场将产生大量的运行数据和状态数据，这些数据对于风电场的运行和维护具有重要意义。
数字化建设的关键在于建立科学的数据分析模型，实现数据的变现价值。
3. 智能化建设：智能化风电场主要是指利用人工智能、大数据分析等技术，对风电场的运行、维护、设备健康状态等进行预测和优化。
通过智能化建设，可以实现风电场的自动化运行和维护，进一步提高发电效率和降低运营成本。
1. 数据安全挑战：风电场信息化数字化智能化建设所产生的大量数据需要进行有效的存储和管理，同时也面临着数据泄露和安全问题。
风电场需要建立健全的数据安全保护体系，保障数据安全和隐私。
2. 技术整合挑战：风电场信息化数字化智能化建设涉及多种技术，如传感器技术、云计算技术、人工智能技术等。
这些技术需要进行有效整合和协调，使得风电场的信息化数字化智能化建设效果更加显著。
3. 人才挑战：风电场信息化数字化智能化建设需要大量的专业技术人才，而当前市场上相关人才供应不足，造成了风电场信息化数字化智能化建设的人才短板。
三、风电场信息化数字化智能化建设的未来趋势1. 大数据与人工智能的应用：未来的风电场信息化数字化智能化建设将更加注重大数据和人工智能的应用。
通过对海量数据的分析和挖掘，可以帮助风电场实现更精准、预测性的运维管理。
风电场智慧运维管理
风电场智慧运维管理随着我国经济的持续发展，对于电力系统的依赖程度越来越高，电能的综合应用也深入到了各行各业乃至寻常百姓家中。
我们都知道传统发电依赖于火力发电，也就是通常所说的煤炭发电，由于近年来用电量的逐步增加，再加上不可再生能源的过度开采，以至于现阶段需要通过相应的科學技术手段去寻找一种洁净的可再生能源去代替传统火力发电。
鉴于以上原因，风力发电在时代背景的推动下应运而生，特别是近几年的大量装机，风力发电在我国的建设力度和电力供应上逐渐形成气候。
因此，对于风电场的运行维护管理环节是必不可少的，本文以风电场运行管理为切入点，简要阐述了风电场运行智能化运维管理，推动智能化在风电场运维管理实践，助力风电事业发展。
标签：风电场;发展现状;智能化;运维管理随着当前风力发电的大量开发，风电场数量也在不断增多，电力企业整体的利润空间均在不断的降低，使得风电场之间竞争上网，风电场管理在不断进步的时候，我们看到的是传统方式的风电场管理方式已经和当前的发展需求不适应了，故作为风电场来说则应该在管理方式上进行调整和转变，采取更适应市场变化、更为科学的手段来进行企业管理目标的把握。
1运维管理现存问题1.1生产组织管理存在的问题目前很多的老风电场还是采取传统的运维管理模式，基本都是独立风电场管理，这样在生产组织上会耗费大量的人力、物力、财力，随着科技信息化的发展，现阶段多数风电企业已慢慢向区域集中运维，现场少人值守发展了，区域运维中心主要承担值班和定检工作的，但是我们发现很多定检任务均存在交叉现象，检修中心和生产技术部门工作项目有交叉、集控中心和生产技术部门之间存在数据工作的交叉，再加上风电场交通本身就不够方便、区域不集中、信息化平台建设不健全、自动化程度不高等，均会导致整个大局难以得到有效的控制。
因为风电场建设的时间相对较短，再加上受到传统发电场管理方式的影响，管理制度、管理模式等均不够规范，也尚未形成和风电场相适宜的流程制度和管理规范。
浅谈风电场精细化运维管理
浅谈风电场精细化运维管理风电场是我国可再生能源的重要组成部分，对于提高能源的利用效率和减少对环境的污染具有重要意义。
随着风电机组的规模不断扩大，并网容量的增强，风电场的精细化运维管理变得越来越重要。
本文将从风电场技术特点、运维管理现状、面临的问题与挑战和解决方法等方面，浅谈风电场的精细化运维管理。
一、风电场技术特点风电场是由多个风电机组组成的，其技术特点主要有以下几点：1、技术环节较多：风电场包括风机、变压器、变流器、互感器、线路等多种技术环节。
2、投资成本高：建设风电场需要投资大量资金，需经过多年运行才能回收成本，因此对风电场的运维管理提出了更高的要求。
3、地理分布区域广：风电场设备散布在大片广阔的地域上，通常存在远距离、分散布局的特点，这使得风电场的运维管理更为复杂。
4、运行条件复杂：风电场在运行时受到多种因素的影响，如风速、湿度、温度、坡度等，影响风电场的稳定性和可靠性。
5、能量转化效率低：风能转换为电能的效率较低，需要通过精细化的运维管理来提高能量转换效率，促进风电场发电量的提高。
二、运维管理现状目前，国内的风电场运维管理主要以预防性维护和计划性维护为主，采用人工加检查的方式对设备进行维护和故障处理，难以做到高效、精细化运维管理，存在以下几个问题：1、管理成本高：风电场的设备散布在大片广阔的地域上，通常存在远距离、分散布局的特点，技术工程师需要花费大量时间和精力进行巡视检查、故障处理和维修保养，管理成本较高。
2、运维程序简单：目前，风电场维护程序中有很多工作都是以简单标准程序执行的，如定期巡检、更换部件等，难以对设备运行状况做到精确分析和管理。
3、设备维护效率低：风电场设备通常散布在较为偏远、复杂的地区，按照人工管理的方式来维护和检测设备的效率较低，不能及时发现并处理存在的问题。
三、面临的问题和挑战随着风电场规模的扩大和风电技术的不断升级，风电场面临的问题和挑战也越来越多，主要包括以下方面：1、风电场部件的质量：由于风电场的运行状态不断变化，其中的部件可能存在不同程度的损耗，需要做好管理，保障风电场的性能。
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二 20风1电0主信要息化业运绩维和的体思会路、重点
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A 信息2化0运1维0主的基要础业-风绩电和规范体化会、标准化体系的建设
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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
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！
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人为数据的标准化
示例二：工作票操作票的电子化
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人为数据的标准化管理
人为数据的定义： 根据风电运维数据的来源，可将整个风电数据分为两 大类： a、机器数据——由各信息化系统自动搜集，数据的 搜集过程不用运维人员参与，例如机组的SCADA搜集 的收据，在线振动检测收集的数据。
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人为数据的标准化管理
b、人为数据：由人员的活动产生，并且需要人员手动输入才能进入
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数据一致化建设
示例一：风力发电机组发电量的计量点
风电场主接线图 ①风电机组侧SCADA数据 ②集电线路侧
③
③主变高压侧
②
①
15
数据一致化建设
思路及建议：
1、由于发电量、利用小时都是大指标，需要对外公布，统计口径的改变牵扯面比较广， 影响大，基于数据一致性的考虑建议将风电场发电量的计量点统一为发电侧，而不是集电线路 侧或上网侧。
2、现有条件下：SCADA读取的精度问题可以从以下方面解决： 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。
4
设备 状态监测系统
设备 点检系统
风电场 备件管理系统
设备 升压站监控系统
风电场 功率预测系统
设备 气象站测量系统
设备 维修管理系统
设备 风机SCADA系统
各系统相互独立，信息孤岛现象严重，且存在较严重的重复建设！
5
我们的目标
借助信息化管理平台，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实现风电场安全运行与维护管理，并借助 云计算中心系统的支撑实现风电场运维信息化。
2
一 风20电1的0特主点要及业标准绩化和信体息化会管理现状
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； 9、集中监控平台不具备对大量生产数据进行有效的分析、管理的能力。
有功无 功调度, 关口侧 电气操 作
监控中心
维修班组
备件计划 备件采购 库存管理
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) 优化机组计划停机时间 c) 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 d) 提高机组可靠性，降低机组故障频率和备件损耗 e) 提高备件供应及时性、合理安排备件库存和计划 f) 降低机组安全事故率、降低安全检查、调查费用 g) 提高机组检测监督效率，降低检测费用
风电标准化数字化管理与信息化运维
〇
前言
一
风电的特点及标准化信息化管理现状 二 风电信息化运维的思路和重点 三 风电信息化的意义及展望
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 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。
6
提高发电量
降低运维成本
提升管理能力
风电场高级应用功能（途径）
通过业务统计数据做出更好的决策
备件决策
维修决策
运行优化
绩效分析
…….
业务、数据平台（基础）
维护相关业务发展
备件管理
维修管理
风机 SCADA
风机 CMS系统
风资源管理
系统层次规划
7
电话调度
数据分析及优化中心
电网调度
RTU
直接调度
本地变电站 SCADA 与EMS
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。