风电场运维效能评价方法研究基于多维动态赋权的理论框架与模型构建

该模型在空间维度建模层面突破静态赋权局限，以 " 聚类分类 - 区域赋权 - 动态更新 " 的协同机制显著提升评价精准度，为风电场智能运维管理提供了理论框架。

1 引言

随着全球能源结构向低碳化、清洁化方向转型，风电作为重要的可再生能源形式，在我国能源体系中的地位日益凸显。然而，随着我国风电装机规模的不断扩大 [1]，风电场在运营过程中所面临的压力也在逐步上升 [2]，如高额的运维成本与频发的设备故障 [3]。如何科学评估风电场的运维效能，已成为提升风电项目经济性与可持续性的关键课题。现有研究主要沿两条路径展开：一是基于层次分析法（AHP）、熵值法等传统赋权方法的静态评价模型 [4-5]，二是结合时间衰减函数的动态赋权探索 [6]。然而，这两类方法均存在显著局限性——前者忽视风电场内部运维单元的空间异质性[7]，后者虽引入时间维度却仍采用统一权重配置[8]，导致评价结果难以准确反映区域化运维特征。

针对上述问题，近年来学者们尝试从技术融合角度寻求突破。朱东霞等 [9] 提出的子空间聚类算法为区域特征识别提供了新工具，其非负拉格朗日松弛优化方法在电力设备状态分类中展现出优势；吴盛威[10]开发的智能运维监测系统则为动态数据采集奠定了技术基础。同时，智能运维技术的快速发展进一步凸显了评价模型升级的迫切性：丁丹玫 [11] 设计的风电机组智能终端实现了振动、温度等多源数据实时采集；李晓璐等 [12] 构建的知识图谱技术使运维经验数字化成为可能；而机器人巡检 [13] 与数字孪生技术的融合 [14] 更对评价模型的时空适应性提出新要求。这些技术进步既为模型创新提供了数据支撑，也暴露出传统评价方法在空间维度建模方面的不足。

本文聚焦风电场运维效能评价中的空间异质性难题，提出基于空间聚类的多维动态赋权模型。主要创新体现在：（1）引入改进K-means聚类算法，结合风资源分布、故障频率等指标识别运维特征相似的机组群组；（2）构建区域化权重配置策略，通过肘部法则与专家经验融合确定最优分类数 [15]，实现 A/B/C 三类运维单元的差异化评价；（3）设计动态更新机制，结合运维周期特征调整权重参数[16]，解决传统方法在偏远区域 [17] 与高频故障机组 [18] 中的评价偏差问题。该模型不仅弥补了现有研究的空间维度缺失[19]，也为新能源运维管理的智能化转型提供了理论框架[20]。

2 风电场运维效能评价指标体系构建

在开展风电场运维效能评价工作之前，构建一套科学合理的评价指标体系至关重要。该体系不仅需要能够全面反映风电场运维活动的关键特征，还应具备良好的可操作性和适应性，以便为后续的多维动态赋权模型提供有效支撑。本章将围绕指标体系的设计原则、构成要素及其标准化处理方法进行系统阐述。

首先，在设计风电场运维效能评价指标体系时，应遵循以下几项基本原则：一是科学性，即所选指标应基于风电场运维的实际运行规律，能够客观反映设备状态、管理效率及成本控制等关键因素；二是系统性，即指标体系应覆盖风电场运维活动的主要方面，形成一个结构完整、层次分明的系统；三是可操作性，即各项指标应具备良好的可测量性与可获取性，便于数据采集和分析处理；四是空间适应性，即考虑到不同机组或区域之间的运维差异，指标设计应支持模型中的空间聚类与差异化评价需求。

基于上述原则，本文将风电场运维效能评价指标划分为四个主要维度：设备运行、运维管理、成本控制以及安全环保。每个维度下设置若干一级指标，并进一步细化为二级指标，从而构成一个多层级的评价体系，具体构造如图1 所示。

图1 风电场运维效能评价指标体系结构图

在实际应用过程中，由于不同指标的量纲和取值范围存在较大差异，因此在进行综合评价前需对原始数据进行标准化处理，以消除不可比性。此外，对于部分负向指标（如故障率、安全事故次数），还需进行方向统一处理，使其转化为正向指标，以便统一评价方向。通过标准化处理后的指标，不仅可用于后续的权重分配与绩效计算，也为开展空间聚类分析提供了数据基础。

3 多维动态赋权模型构建

在风电场的实际运维过程中，由于机组分布广泛、地理环境复杂、设备类型多样以及人员配置不均等因素，不同区域或机组之间往往存在显著的运维差异。这种“空间异质性”使得传统的统一权重分配方式难以准确反映各单元的真实运维水平，从而影响整体评价结果的科学性和实用性。为了更准确地反映风电场运维过程中的复杂性和不确定性，本文提出了一种基于空间聚类的多维动态赋权模型。该模型充分考虑了风电场内部各机组或区域之间存在的显著空间异质性，通过识别运维特征相似的单元群组，并为不同群组设定差异化的权重组合，从而提升评价结果的科学性与实用性。

图2：多维动态赋权模型构建逻辑图

传统的静态权重分配方式往往忽视了不同机组或区域之间的运维差异，导致评价结果难以真实反映各单元的实际运维水平。而本文提出的多维动态赋权模型引入了空间聚类分析方法，通过对风电场内运维单元进行分类，实现差异化权重配置。

为了实现运维单元的合理分类，本文采用 K-means 聚类算法进行空间聚类。该方法具有计算效率高、实现简单等优点，适用于大规模数据集的快速分类。该算法通过计算样本之间的相似性，将具有相近特征的运维单元归为同一类，从而实现对风电场内部结构的有效识别。在聚类分析前需选取若干关键运维指标作为输入变量，如年平均风速、单机年故障次数、巡检频率、备件库存周转率以及运维响应时间等。这些指标能够较为全面地反映不同机组或区域的运维状态和资源分布情况。尽管在缺乏真实数据的情况下，无法获得精确的数值输入，但可以通过典型值或模拟区间进行理论建模，例如假设某区域 A年均风速为 7.5m/s ，故障率为 0.8 次 / 年；区域 B 风速为 6.2m/s ，故障率为 1.3 次 / 年等。根据聚类结果，可将风电场划分为若干运维单元，例如 A 类单元代表风资源丰富、设备稳定、运维响应快的区域，其权重应侧重于成本控制与效率优化；B 类单元则可能表现为风资源一般、故障率偏高，此类区域应重点加强设备运行稳定性相关指标的权重设置；而 C 类单元通常地理位置偏远、运维难度较大，因此应更加关注安全管理、人员培训及工单完成率等维度。通过这种基于聚类结果的差异化权重配置，不仅能够更准确地反映各区域的实际运维水平，还能为后续制定针对性的运维策略提供有力支持。

在完成空间聚类后，需要对不同类别的运维单元进行权重配置。权重设定应结合各类单元的运维特征灵活调整，例如在故障频发区域，应适当提高“故障率”“MTBF”等指标的权重，降低“巡检频率”等次要指标的比重。此外，还可引入动态更新机制，每季度或半年根据最新运维表现重新聚类并调整权重配置，确保模型始终贴合当前运维状态。

该模型显示为下列公式（1），设第 i 个风电场在第 t 时刻的运维效能评分为：

其中 E_i，t 表示第 i 个风电场在第 ρ_t 时刻的运维效能得分； X_ij，t 为该

风电场第 j 项指标在 t 时刻的标准化值； W_ij，t 为其对应的动态权重； Π_n

为评价指标总数。 W_ij，t 的确定依赖于空间聚类结果，见公式（2）。

其中 W_j^（A） 、 W_j^{B} 、 w_j^（C） 分别表示 A、B、C 三类运维单元中第 j 项指标的权重。

图3：不同类别的运维单元特征与权重分配对照图

然而，尽管该机制在理论上具备良好的应用前景，但在实际操作中仍面临一些挑战。其中，一个突出问题是聚类数量的选择往往缺乏统一标准。若K 值过小，可能导致分类过于粗略，无法体现运维单元之间的细微差异；而 K 值过大，则可能造成过度细分，增加模型复杂度。对此，可通过肘部法则（Elbow Method）辅助判断最优聚类数，同时结合专家经验进行主观修正。此外，部分区域由于运维数据稀疏，可能影响聚类效果。针对这一问题，建议采用邻近区域的数据作为参考，或使用加权平均法补充缺失信息，以提升分类的稳定性。最后，权重配置本身也缺乏统一标准，不同研究人员可能给出不同的权重设置。为此，可建立标准化模板库，按运维类型提供几套典型权重方案供选择，从而提高模型的可操作性和推广价值。

4 总结

研究表明，不同运维单元在设备状态、人员配置、环境条件等方面存在显著差异，采用聚类方法可有效识别运维特征相似的机组群组；通过对不同群组实施差异化权重配置，有助于提升运维效能评价的准确性与实用性。虽然目前尚未进行实证验证，但通过理论建模与模拟分析，已初步构建出一套具有实践价值的空间维度赋权机制，为风电场运维绩效评估提供了新的思路与方法支持。

参考文献

[1] 张大千 . 新时代风电场运维管理优化策略的探究 [J]. 中国战略新兴产业 ，2025，（06）：68-70.

[2] 李 立 洋 . 基 于 风 能 可 利 用 率 的 风 电 场 运 维 水 平 评 价方 法 [J]. 工 程 技 术 研 究 ，2025，10（03）：176-178.DOI：10.19537/j.cnki.2096-2789.2025.03.058.

[3] 于鹏飞 . 探讨风电机组的日常运维及检修技术 [J]. 电力设备管理 ，2024，（22）：171-173.

[4] 武秀琦 . 基于层次分析法和模糊计算分析法的高校维修改造全过程质量控制研究 [J]. 江苏建材 ，2025，（03）：139-140.

[5] 鹿鹏 ， 刘伟 ， 徐勇戈 . 基于组合赋权与模糊综合评价的装配式建筑施工安全风险评价研究 [J]. 价值工程 ，2025，44（16）：59-61.

[6] 王凯华 ， 李永春 ， 高文杰 . 风电与光伏的储能电站运维管理探析 [J]. 中国科技投资 ，2024，（26）：36-38.

[7] 龚鑫成 . 风电装备在线监测技术助力钢铁企业智能运维提质增效的应用研究 [J]. 冶金标准化与质量 ，2025，63（02）：59-64.DOI：10.26915/j.issn1003-0514.2025.02.013.

[8] 杨浩楠 ， 吉旺威 ， 胡心格 . 基于层次分析法的城市电网智能

运 维 多 维 评 价 体 系 研 究 [J]. 自 动 化 应 用 ，2024，65（22）：137-140+143.

DOI：10.19769/j.zdhy.2024.22.040.

[9] 朱东霞 ， 贾洪杰 ， 黄龙霞 . 非负拉格朗日松弛优化的子空间聚类算法 [J]. 西安电子科技大学学报 ，2024，51（01）：100-113.DOI：10.19665/j.issn1001-2400.20230204.

[10] 吴盛威 . 风电机组智能运维系统设计与实现 [D]. 华北电力大学 ，2024.DOI：10.27139/d.cnki.ghbdu.2024.001183.

[11] 丁丹玫 . 风电机组智能终端的设计与应用 [C]// 中国农业机械工业协会风能装备分会 . 第十一届中国风电后市场交流合作大会论文集 . 上海电气风电集团股份有限公司 ;，2024：297-298.DOI：10.26914/c.cnkihy.2024.019228.

[12] 李晓璐 ， 王岢 ， 赵冰 ， 等 . 面向风电机组运维数据的知识图谱构建方法 [J]. 动力工程学报 ，2024，44（06）：886-894.DOI：10.19805/j.cnki.jcspe.2024.230235.

[13] 李建青 ， 安超 . 风电运维中的机器人技术应用与挑战 [C]//中国农业机械工业协会风能装备分会 . 第十一届中国风电后市场交流合作大会论文集 . 中节能山西风力发电有限公司 ;，2024：263-264.DOI：10.26914/c.cnkihy.2024.019218.

[14] 罗云逸. 风电场运维数据监测系统研究[D]. 华北电力大学（ 北京 ），2024.DOI：10.27140/d.cnki.ghbbu.2024.000656.

[15] 徐晓彤 .H 风电公司运维人员流失原因分析及对策研究 [D].河北经贸大学 ，2024.DOI：10.27106/d.cnki.ghbju.2024.000406.

[16] 盛瑞霞 ， 宁芳 . 基于 AHP 和模糊综合评价法的除雪破冰装备设计 [J]. 机电产品开发与创新 ，2025，38（03）：45-49.

[17] 石国锋 . 浅谈风电机组的日常运维及检修技术 [J]. 中国设备工程 ，2024，（09）：60-62.

[18] 庞金鹏 ， 王文杰 ， 张巍 ， 等 . 提高风力发电可靠性的风电机组运维管理研究 [J]. 中国新技术新产品 ，2024，（09）：71-73.DOI：10.13612/j.cnki.cntp.2024.09.037.

[19] 凌阳 . 风电行业设备智能运维发展模式探讨 [C]// 中国农业机械工业协会风能装备分会 . 第十一届中国风电后市场交流合作大会论文集 . 安徽容知日新科技股份有限公司 ;，2024：303-305.DOI：10.26914/c.cnkihy.2024.019230.

[20] 朱颜 ， 王天成 ， 钱其隆 ， 等 . 变电运维技术中智能化技术运用探析 [J]. 电力设备管理 ，2024，（22）：47-49.

作者简介：姓名：王永强；性别：男；出生年月：1977.01；籍贯：广东省南澳县；民族：汉族；最高学历：本科；目前职称：工程师；研究方向：风电场运维效能