大數(shù)據(jù)技術(shù)在新能源電站智能化運(yùn)營(yíng)監(jiān)管中的應(yīng)用

伍璇

摘 要：近年來(lái)，國(guó)家大力支持新能源發(fā)展，出臺(tái)了一系列政策鼓勵(lì)新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)2023年新能源新增裝機(jī)預(yù)計(jì)將達(dá)3.8億千瓦以上。與此同時(shí)，隨著我國(guó)光伏電站裝機(jī)容量的不斷擴(kuò)大和發(fā)電規(guī)模的不斷增加，其運(yùn)行狀況也面臨著諸多挑戰(zhàn)。因此，在保證新能源電站安全穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)上，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提高新能源電站運(yùn)營(yíng)管理水平成為現(xiàn)階段最為迫切的工作任務(wù)。文章針對(duì)新能源電站大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用進(jìn)行了分析和探討。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù) 新能源電站 智能化運(yùn)營(yíng)監(jiān)管

1 引言

近年來(lái)，隨著我國(guó)新能源發(fā)電規(guī)模的不斷擴(kuò)大，新能源電站數(shù)量也在快速增長(zhǎng)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2022年底，我國(guó)光伏電站累計(jì)裝機(jī)規(guī)模達(dá)到4.8億千瓦，占全國(guó)發(fā)電裝機(jī)容量的（10.5%），預(yù)計(jì)到2023年底我國(guó)光伏發(fā)電累計(jì)裝機(jī)規(guī)模將達(dá)到8億千瓦以上。與此同時(shí)，隨著新能源電站裝機(jī)容量的不斷擴(kuò)大和發(fā)電規(guī)模的不斷增加，新能源電站運(yùn)行管理中面臨著諸多挑戰(zhàn)，而大數(shù)據(jù)技術(shù)是應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)的重要抓手，其中關(guān)鍵在于開發(fā)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用方式，故有必要展開相關(guān)研究。

2 什么是大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)是指通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲(chǔ)、管理、處理和分析，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的技術(shù)。在數(shù)據(jù)的采集環(huán)節(jié)，需要將多種類型的傳感器和設(shè)備接入到電力系統(tǒng)中，通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，完成對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行狀況的全面了解。在數(shù)據(jù)傳輸環(huán)節(jié)，需要通過(guò)多種網(wǎng)絡(luò)將采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)诫娏ο到y(tǒng)中，其中包括光纖、微波、衛(wèi)星等多種傳輸方式。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)環(huán)節(jié)，需要將采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中，保證所獲得數(shù)據(jù)能夠被及時(shí)、準(zhǔn)確的分析和利用。在數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，需要將不同類型的數(shù)據(jù)按照一定方式進(jìn)行處理和分析，得到相關(guān)結(jié)果。在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用過(guò)程中，需要充分考慮其實(shí)用性、可靠性以及可擴(kuò)展性等特點(diǎn)。

目前，大數(shù)據(jù)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于各行業(yè)領(lǐng)域，包括金融、醫(yī)療、電信、交通等。其中，電力行業(yè)作為大數(shù)據(jù)技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域之一，其主要目的是幫助電廠搜集、處理復(fù)雜、龐大的發(fā)電數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的處理，能夠讓復(fù)雜的參數(shù)值變得更加清晰，還能對(duì)發(fā)電的走向進(jìn)行預(yù)測(cè)，便于運(yùn)維人員快速做出反應(yīng)。在新能源電站運(yùn)營(yíng)中，大數(shù)據(jù)技術(shù)可通過(guò)對(duì)電站信息的全面掌握和分析，來(lái)提升管理質(zhì)量和效率。因此，在保證新能源電站安全穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)上，可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)提高新能源電站運(yùn)營(yíng)監(jiān)管水平。

3 新能源電站智能化運(yùn)營(yíng)監(jiān)管中大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用方式

3.1 智能化進(jìn)行運(yùn)營(yíng)監(jiān)管檔案管理

在新能源電站的運(yùn)行過(guò)程中，對(duì)設(shè)備狀態(tài)、電網(wǎng)信息和運(yùn)行環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，將成為電站運(yùn)營(yíng)的核心，而借助大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)電站所獲取的信息進(jìn)行處理，并通過(guò)智能化分析處理之后的數(shù)據(jù)信息將成為電站運(yùn)營(yíng)監(jiān)管的重要組成部分。新能源電站運(yùn)營(yíng)的檔案管理主要核心在于運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)管理。對(duì)于新能源電站來(lái)說(shuō)，其涉及到的檔案管理工作較為繁雜且數(shù)量龐大，必須要運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)將其進(jìn)行智能化處理。因此，在智能化進(jìn)行新能源電站運(yùn)營(yíng)監(jiān)管檔案管理工作中，需要實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)信息的實(shí)時(shí)收集、儲(chǔ)存和傳輸[1]。具體而言，大數(shù)據(jù)技術(shù)可通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)等渠道將采集到的設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、電網(wǎng)信息、環(huán)境數(shù)據(jù)等信息通過(guò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理之后傳輸至云端服務(wù)器或終端服務(wù)器中，并將這些數(shù)據(jù)信息存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫(kù)中，最終通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行分析處理實(shí)現(xiàn)對(duì)新能源電站運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模型是大數(shù)據(jù)技術(shù)的一種，該模型能通過(guò)一種類似人類智能的運(yùn)作模式對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，還具備深度學(xué)習(xí)功能，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練可以根據(jù)數(shù)據(jù)給出非常準(zhǔn)確的結(jié)果。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，依靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可根據(jù)電站所處位置的不同選擇不同的傳輸方式。對(duì)于距離較近的電站可采用有線傳輸方式，對(duì)于距離較遠(yuǎn)或需要遠(yuǎn)程監(jiān)控的電站則可以采用無(wú)線傳輸方式。在具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)采集到的設(shè)備運(yùn)行參數(shù)等信息進(jìn)行處理和分析。

3.2 對(duì)電站設(shè)備運(yùn)行狀況進(jìn)行監(jiān)控

新能源電站智能化運(yùn)營(yíng)監(jiān)管的主要作用是對(duì)新能源電站的設(shè)備運(yùn)行狀況進(jìn)行有效監(jiān)控，對(duì)電站運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的問(wèn)題進(jìn)行及時(shí)發(fā)現(xiàn)，并對(duì)其進(jìn)行及時(shí)解決。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，就需要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)構(gòu)建電站設(shè)備運(yùn)行狀況監(jiān)控系統(tǒng)。通過(guò)構(gòu)建該系統(tǒng)，能夠?qū)π履茉措娬驹O(shè)備運(yùn)行狀況進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)和分析，并及時(shí)發(fā)現(xiàn)存在的問(wèn)題。

在構(gòu)建該系統(tǒng)時(shí)，首先可以通過(guò)傳感器新能源電站的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行全面采集，包括電力設(shè)備、電氣設(shè)備、輸電線路以及通信設(shè)備等，并將其存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。由于新能源電站運(yùn)行過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息，因此為了保證該系統(tǒng)能夠穩(wěn)定可靠運(yùn)行，在對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行收集時(shí)要盡可能全面且真實(shí)。其次要使用數(shù)據(jù)分類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)收集到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行篩選和處理。在構(gòu)建該系統(tǒng)時(shí)，要根據(jù)新能源電站實(shí)際情況來(lái)確定數(shù)據(jù)采集的范圍和具體內(nèi)容，同時(shí)要對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行有效處理。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)信息的分析和處理可以確定電站設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中存在的問(wèn)題和故障，為后續(xù)解決問(wèn)題提供依據(jù)。再次要充分考慮到新能源電站的實(shí)際情況和需求，結(jié)合實(shí)際情況來(lái)確定系統(tǒng)構(gòu)建的基本原則和具體內(nèi)容[2]。該系統(tǒng)應(yīng)包含以下幾個(gè)模塊：一是故障診斷模塊；二是參數(shù)設(shè)置模塊；三是系統(tǒng)監(jiān)測(cè)模塊；四是統(tǒng)計(jì)分析模塊。通過(guò)這四個(gè)模塊可以對(duì)新能源電站運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)的各種問(wèn)題進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)和分析。

在故障診斷模塊中，系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)以下幾個(gè)方面的功能：一是可以通過(guò)該模塊來(lái)確定故障發(fā)生的具體位置，并根據(jù)故障位置來(lái)制定相應(yīng)的維修措施；二是可以通過(guò)該模塊來(lái)對(duì)電站設(shè)備運(yùn)行狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并對(duì)其運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理；三是可以根據(jù)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)信息來(lái)確定故障發(fā)生類型；四是可以根據(jù)故障類型來(lái)制定維修方案。通過(guò)以上幾個(gè)方面的功能可以對(duì)新能源電站設(shè)備運(yùn)行狀況進(jìn)行有效監(jiān)控。

3.3 對(duì)光伏發(fā)電數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤

在新能源電站運(yùn)維過(guò)程中，電站管理人員需要對(duì)光伏發(fā)電數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，以掌握光伏電站的運(yùn)行狀況。通過(guò)對(duì)光伏發(fā)電數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，管理人員可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，并采取相應(yīng)措施來(lái)解決問(wèn)題。同時(shí)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)光伏發(fā)電數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，能夠有效提高光伏發(fā)電的利用率。此外，還可以通過(guò)對(duì)光伏發(fā)電數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，來(lái)確定光伏電站運(yùn)行狀態(tài)是否處于正常狀態(tài)。利用物聯(lián)網(wǎng)傳感器+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+智能終端對(duì)光伏電站的運(yùn)行狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤時(shí)需要考慮兩個(gè)方面的因素，這兩方面都是影響電站運(yùn)行效率的重要因素：一方面是新能源電站自身?xiàng)l件的影響[3]。由于新能源電站具有一定的特殊性，因此需要結(jié)合其自身?xiàng)l件對(duì)其運(yùn)行狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。另一方面是其他因素對(duì)新能源電站運(yùn)行狀況的影響。其他因素主要包括氣象條件、設(shè)備情況等。氣象條件可以對(duì)新能源電站的發(fā)電狀況造成一定影響，如天氣惡劣時(shí)會(huì)導(dǎo)致發(fā)電設(shè)備受損，造成發(fā)電效率下降。因此需要針對(duì)這些因素采取相應(yīng)措施大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行跟蹤處理，例如通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)檢測(cè)到發(fā)電量曲線異常下降、廠用電量異常增長(zhǎng)等，及時(shí)查找原因，快速消缺，提高新能源電站的發(fā)電效率，并加強(qiáng)智能監(jiān)測(cè)設(shè)備的投入等方式來(lái)提高光伏電站運(yùn)行效率。

3.4 對(duì)新能源電站運(yùn)行中的危險(xiǎn)狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)

對(duì)新能源電站運(yùn)行中的危險(xiǎn)狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵所在。在傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型中，往往采用經(jīng)驗(yàn)公式來(lái)確定危險(xiǎn)狀況發(fā)生的概率，這樣不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且預(yù)測(cè)效果不佳。而在大數(shù)據(jù)技術(shù)中，由于新能源電站運(yùn)行數(shù)據(jù)具有復(fù)雜性、隨機(jī)性等特點(diǎn)，采用傳統(tǒng)的公式計(jì)算很難得到較為準(zhǔn)確的結(jié)果。因此，可以利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)新能源電站運(yùn)行中的危險(xiǎn)狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)。

在大數(shù)據(jù)技術(shù)中，深度學(xué)習(xí)是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型。其通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征，達(dá)到對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、識(shí)別、預(yù)測(cè)等目的。在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，通常需要先對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取工作，然后再使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)[4]。而在大數(shù)據(jù)技術(shù)中，由于新能源電站運(yùn)行數(shù)據(jù)具有復(fù)雜性、隨機(jī)性等特點(diǎn)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型則不能很好的對(duì)新能源電站運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。而深度學(xué)習(xí)模型則可以克服傳統(tǒng)模型的缺點(diǎn)，以自動(dòng)提取和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征信息為主要特點(diǎn)。在大數(shù)據(jù)技術(shù)中，利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)新能源電站運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)時(shí)，只需要在大量歷史訓(xùn)練樣本中選取一小部分作為模型輸入變量即可。通過(guò)這種方式可以有效的提高新能源電站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析效果，為新能源電站智能管理提供技術(shù)支持。

值得一提的是，面對(duì)復(fù)雜多變的電站運(yùn)行情況，人們要重視危險(xiǎn)狀況預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，為了提高準(zhǔn)確性應(yīng)當(dāng)注意兩個(gè)要點(diǎn)：一是數(shù)據(jù)預(yù)處理，在新能源電站中，由于各種原因?qū)е碌臄?shù)據(jù)采集不全或者丟失是較為常見的現(xiàn)象，這些數(shù)據(jù)會(huì)影響到后續(xù)模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。因此，在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)新能源電站進(jìn)行運(yùn)營(yíng)監(jiān)管時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以確保其完整性、有效性、一致性和可靠性。在數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中，要將缺失值補(bǔ)齊。針對(duì)缺失值的情況，可以采用均值填補(bǔ)、趨勢(shì)填補(bǔ)等方式來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)填補(bǔ)[5]。然后需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。歸一化指的是將不同時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，目的是消除原始數(shù)據(jù)中存在的隨機(jī)誤差和不準(zhǔn)確因素，提高模型的訓(xùn)練精度。最后，還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值剔除。異常值是指由于時(shí)間、空間或其他原因而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)不符合標(biāo)準(zhǔn)的情況。異常值剔除是指對(duì)于不符合標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后再利用。另外，還需要對(duì)缺失值和異常值進(jìn)行處理以保證后續(xù)模型預(yù)測(cè)的精度；二是建立基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型，在傳統(tǒng)的ANN模型中，通常會(huì)選擇一些歷史樣本作為輸入變量，而不是采用全部數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。這種方式雖然能夠在一定程度上提高模型的預(yù)測(cè)精度，但是在實(shí)際應(yīng)用中往往會(huì)受到訓(xùn)練樣本數(shù)量的限制，導(dǎo)致模型的預(yù)測(cè)效果受到一定程度的影響[6]。而在大數(shù)據(jù)技術(shù)中，則可以采用多個(gè)歷史樣本來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。在這種方式下，訓(xùn)練樣本的數(shù)量將遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于訓(xùn)練樣本，可以使模型獲得更高的預(yù)測(cè)精度。例如，在深度學(xué)習(xí)模型中，使用歷史樣本進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，通常可以采用三層或四層網(wǎng)絡(luò)來(lái)建立模型。其中每一層網(wǎng)絡(luò)中包含若干個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出就是對(duì)應(yīng)于輸入數(shù)據(jù)中某一類特征的值。而在進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，則可以采用多個(gè)歷史樣本對(duì)某一類特征進(jìn)行建模并進(jìn)行預(yù)測(cè)。例如在新能源電站運(yùn)行數(shù)據(jù)中，可以通過(guò)訓(xùn)練集的方式將溫度、風(fēng)速、濕度、光照強(qiáng)度、雨量等數(shù)據(jù)作為輸入變量進(jìn)行建模并預(yù)測(cè)。由于模型是一個(gè)非線性關(guān)系模型，因此其在使用時(shí)可以通過(guò)迭代更新模型參數(shù)來(lái)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正。通過(guò)這種方式可以有效的避免模型的過(guò)擬合問(wèn)題。

3.5 協(xié)同人工進(jìn)行安全管理

首先，通過(guò)將大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工管理相結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)對(duì)新能源電站中人員、設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)對(duì)人員、設(shè)備的統(tǒng)一管理；其次，通過(guò)人工對(duì)新能源電站中設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控，可實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警，并為人員的安全操作提供數(shù)據(jù)支持；再次，通過(guò)將大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工管理相結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)對(duì)新能源電站中人員、設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警；最后，通過(guò)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析人員、設(shè)備的分布情況和歷史數(shù)據(jù)信息等信息資源，可實(shí)現(xiàn)對(duì)人員、設(shè)備分布情況的統(tǒng)一統(tǒng)計(jì)和分析。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)與電力系統(tǒng)管理系統(tǒng)相結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)對(duì)新能源電站中安全事故的追溯[7]。此外，在電力系統(tǒng)管理系統(tǒng)中集成大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以為相關(guān)部門提供決策支持和參考依據(jù)。

3.6 幫助人工做好海量數(shù)據(jù)處理

目前，隨著新能源電站裝機(jī)容量的不斷增加，電站數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)。如何快速有效的進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的處理和分析成為當(dāng)前電站運(yùn)營(yíng)監(jiān)管工作的難題。新能源電站大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可以幫助運(yùn)營(yíng)管理人員快速有效的處理海量數(shù)據(jù)，并進(jìn)行深度分析和挖掘。

例如，可以根據(jù)電站各設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)及歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建故障診斷模型，對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)警；通過(guò)采集各設(shè)備的環(huán)境參數(shù)及氣象參數(shù)等數(shù)據(jù)，構(gòu)建環(huán)境模型，對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)警；通過(guò)采集各設(shè)備的振動(dòng)、噪聲及溫度等數(shù)據(jù)，構(gòu)建設(shè)備模型，對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)警。同時(shí)，可以將新能源電站大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)生產(chǎn)系統(tǒng)進(jìn)行融合，通過(guò)實(shí)時(shí)采集電網(wǎng)及電站各設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及其他相關(guān)系統(tǒng)中的信息進(jìn)行分析和挖掘[8]。例如，在新能源電站智能化運(yùn)營(yíng)監(jiān)管系統(tǒng)中集成設(shè)備性能監(jiān)測(cè)、故障診斷、運(yùn)維分析等功能模塊，通過(guò)對(duì)各設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)等數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)對(duì)新能源電站大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)生產(chǎn)系統(tǒng)的深度融合。通過(guò)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以有效提高新能源電站智能化運(yùn)營(yíng)監(jiān)管水平。

4 結(jié)語(yǔ)

新能源電站具有規(guī)模大、分布廣、環(huán)境影響大、控制難度大的特點(diǎn)，其在發(fā)展過(guò)程中不僅面臨著生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜、設(shè)備種類多、技術(shù)難度大等問(wèn)題，而且還存在著發(fā)電功率預(yù)測(cè)精度低、調(diào)度運(yùn)行難度大等問(wèn)題。通過(guò)引入大數(shù)據(jù)技術(shù)，從海量數(shù)據(jù)中挖掘出對(duì)新能源電站智能化運(yùn)營(yíng)監(jiān)管有價(jià)值的信息，因此人們要重視大數(shù)據(jù)技術(shù)，積極開發(fā)其應(yīng)用方式，以進(jìn)一步提升新能源電站的安全穩(wěn)定運(yùn)行水平。

參考文獻(xiàn)：

[1]任春光，孟長(zhǎng)虹，史卓鵬，等. 智能變電站施工控制的三維可視化系統(tǒng)研究和設(shè)計(jì)[J]. 制造業(yè)自動(dòng)化，2023，45（9）：79-83.

[2]吳曉剛，吳新華，季青鋒，等. 計(jì)及新能源不確定性的新能源場(chǎng)站與儲(chǔ)能電站分布式協(xié)同優(yōu)化[J]. 浙江電力，2022，41（6）：54-61.

[3]郝戌京，李方一. 基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的光伏電站發(fā)電效率對(duì)比與低效診斷研究[J]. 電力大數(shù)據(jù)，2023，26（3）：28-36.

[4]李琦. 分布式光伏電站區(qū)域智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)及故障分析[J]. 自動(dòng)化儀表，2023，44（5）：99-101，106.

[5]陳瑞. 新能源發(fā)電企業(yè)大數(shù)據(jù)中心提高數(shù)據(jù)采集質(zhì)量的方法及其有效性分析[J]. 云南電力技術(shù)，2022，50（6）：75-79，92.

[6]王超，黎啟明，司曉峰，等. 基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏電站運(yùn)營(yíng)策略研究[J]. 微型電腦應(yīng)用，2023，39（10）：184-187.

[7]梁磊，范海波，劉發(fā)年. 基于大數(shù)據(jù)的綜合能源管控與運(yùn)營(yíng)技術(shù)研究與應(yīng)用[J]. 電力大數(shù)據(jù)，2021，24（3）：17-24.

[8]魏洪，劉寶林. 基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的光伏電站運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)增加光伏企業(yè)效益[J]. 甘肅科技，2014，30（23）：20-21.