探析智慧風電場發展策略

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現階段，云計算、人工智能、通信、大數據處理、“互聯網+”等技術和風電技術發展速度日益加快，給予了數字化智慧風電場建設良好支撐，也帶給了智慧風電場發展機遇。數字化智慧風電場建設是新能源行業開發的重點。相關技術持續發展，有利于提高風電場工作效率、控制成本投入、減少人力投入、確保設備更加可靠安全，同時還能幫助風電場更好地從當前的事后維修、定期維修運維模式轉變為結合實際情況維修、預防性維修模式。

一、智慧風電場發展現狀

現階段，我國與國外諸多國家均將研究的重點放在了智慧風電場建設及其相關技術方面，有力地促進了技術發展[1]。智慧風電場關鍵性技術主要有八項，其中，針對風力機智能控制技術的研究較多，同時獲得了顯著成果。現階段，兆瓦級風機的功能越來越豐富，不僅可以自動調節功率，且變槳、偏航以及啟停等均可自動完成。

當前，國內外主要的風機廠均對自己的智慧化、數字化風電場數據和信息管理服務平臺與系統進行了開發，如Vestas、西門子、遠景能源等，德國Fraunhofer、大唐新能源研究院、西安熱工研究院等，以及滑動勘察設計研究院等工程設計單位，均對此項工作進行了相關研究，同時研究開發了智慧風電場數據和信息管理系統。這些系統的側重點各不相同，然而均不符合智慧風電場建設所需。各風機廠家開發的系統借助云服務和大數據對全方位技術解決方案進行分析和提供，包括風電場規劃、測風方案管理以及經濟性評價、風功率預測、風場設計優化、微觀選址、風資源評估、資產后評估分析等，還可以遠程集中監控、機組健康管理及性能評估、遠程診斷故障，并對其進行修復，對包括升壓站、測風塔、風機等在內的諸多設備進行在線檢測，同時可以展開報表管理和能量管理。而科研機構和工程設計單位則對開發和應用設備故障智能診斷和預警、數據分析、設備性能智能分析、智能運維以及智能巡檢等系統功能更為重視。

二、智慧風電場發展策略

(一)從基建期開始收集數據。在建設智慧風電場的過程中，數據收集應從基建期便開始做起，除了對設備全壽命周期信息進行收集外，分析、處理也不能少。同時，利用信息智能分析系統，對關鍵性信息進行統一分析與管理，如基建期數據信息，包括風電場基建數據信息、設備制造階段的質量信息、設備安裝調試信息等；運維期信息，包括SCADA系統數據開放點數滿足數據分析要求、風功率預測信息、工器具信息、備品備件信息、升壓站數據(綜自系統)、CMS數據，后備電源、UPS、地基、塔筒、偏航系統、滑環、葉片、變槳系統、發電機等設備和系統的狀態信息；生產信息，包括SAP數據、故障處理信息、電網調度數據、設備離線檢測數據、設備檢修信息等；海上風電還應收集完整的水文、氣象、船舶自動識別系統信息。針對無法監測到的設備，應適當地增加監測點，海上風電還應大力監測海床沖刷以及地基防腐[2]。

(二)促進風電場設備檢測效率提升。現階段，我國諸多風電場在檢測設備狀態中仍有一些問題存在，智能檢測系統可第一時間發現風電場存在的不足之處，高效率檢測風電場設備。然而，針對一些獨特的風電機(如變槳軸承、偏航減速器、葉片等)，檢測其運行狀況的難度較大。目前所采用的智能化檢測系統依然無法監測這些設備的運行現狀，這無疑是增加了風電場運行風險。所以，在今后發展中，我們要不斷促進智能化風電場設備信息獲取能力增強，如此才可以給予我們幫助，第一時間發現故障，并有效處理，確保風電場始終處于平穩運行狀態。

(三)促進風機自動化控制水平提升。現階段，我國諸多風電場和智慧化水平還有一段距離，應強化風機自動化控制水平。今后，如果想進一步提高風機的整體化控制水平，就必須發揮最大努力把風機的自動化控制水平提高，并對控制方法進行優化[3]。可以和風電場的實際情況相結合，具備自主分析能力，形成和風電場特點相契合的機組動作指令以及控制邏輯，運用電壓管理平臺、風電場群控制系統以及激光雷達控制技術等國內風電行業中的先進技術，將自動采集處理機組信息、設備在線監測、提前感知狀態、人機互聯、遠程控制操作等智慧特性順利實現。

(四)促進風機設備穩定性增強。最近幾年，風電技術發展速度日益加快，在此形勢下，風機單機容量不斷擴大。我國出現了諸多新型風機。在今后研發風機設備時，應首先注重設備運行穩定性。在投入使用前，采用實驗的方法檢測風機運行狀態，如此便可以給予我們幫助，及時發現新機子中故障頻率最高的類型[4]。除此之外，在風機故障判斷時盡量采用智能化方法，可提高診斷效率及準確率，如此我們才能方便我們更好地把風機設備出現故障的部位準確找到。

結語

智慧化風電場與現代社會發展需求相符，新能源行業高速發展的形勢下，智慧風電場必然會成為發展的重點對象。盡管，現階段在建或者已經建成的智慧風電場才剛剛開始發展，但在人工智能、信息化、“互聯網+”等技術發展速度日益加快的形勢下，大型智慧風電場建設則是我國新能源事業可持續發展的關鍵。