大数据平台下智慧风电集控建设研究

引言：

在新能源快速发展大趋势引领下，如何管理新能源发电设备和人员，实现高质量发展，开展新能源智慧管理平台研究意义重大。

1 基于数字孪生的风电机组全生命周期管理

1.1 智能集中监控

基于数字孪生的监控平台综合运用感知、计算、建模、深度学习等技术，结合风机的物理、机理等数字模型，实现不同类型机组统一平台的覆盖监视、报警、分析、诊断、报表等功能。报警信息。系统实时监测分析 SCADA 系统及各类检测辅助系统的告知、异常、故障等告警信息，与运行管理数据相结合，基于事件化分析规则算法，完成信号标签化处理、假信号清洗、事件化关联分析、事件化捆绑、事件信息合成、智能提醒推送等过程，由离散的信号分析转换为针对性更强的事件化响应监盘。同时，实现对设备状态实时监视，量化展示集控中心管辖范围所有场站设备整体的投运、维修、故障、风险信息等，支持数据多层次钻取查阅。系统还可实现对场站环境进行监视，包括气象、光照、雨雪、大风、冰雹等，具备恶劣天气、保供电、新场站投运等场景下自定义监视范围和监视内容，对恶劣天气进行提前预警通知，提供应急处置策略。

1.2 智能预警管理

新能源发电设备，尤其风力发电机组大部件故障会影响机组安全性，由此引发自降容或停机。如果无法对其缺陷隐患提前预警，会造成维修周期长、电量损失、吊装及临时转场成本高等问题。在抢装潮和平价上网的背景下，风机低成本以及大量新装机为满足交付要求存在赶工现象，这也给风电场的运维带来了巨大挑战，迫切需要新的技术突破，来提高运维效率，降低运维成本，降低客户的发电量损失。因此，有必要对风机进行预防性维护研究，预先掌握机组的运行状态，实现状态检修。需要对风力发电机组的健康状况进行评估，根据健康评估结果，预先了解机组的健康状况和性能衰退趋势，合理调整运行并安排检修，最终实现风电机组的全生命周期的智能化管理转变。解决方案以大数据平台为支撑，建立智慧风电统一的基础模型、基于风机实时运行数据、故障数据和模型结果数据。结合 CMS 系统、叶片在线监测系统、塔筒倾角监测系统等实时监测数据，综合评价风机的健康状况，实现风电机组健康隐患提前报警，产生预警信息。并结合专家给出的故障检修建议，实现尽早发现并清除机组亚健康运行状态，从而降低故障率，延长平均故障间隔时间。对风机故障报警、大数据模型、CMS 系统等预警结果信息统一进行管理和分析，进行任务调度与实时展示，可与运维系统等无缝对接，产生状态检修工作单，实现线上线下的工作闭环模式。

1.3 智能辅助决策管理

风电机组智能诊断检修管理对整个检修过程进行有效的流程化管理，一方面根据决策支持子系统作出检修决策，对检修过程进行管理；另一方面为决策支持子系统提供相关信息。

2 大数据平台下智慧风电集控建设

2.1 多源异构数据接入与标准化整合

智慧风电集控平台的核心在于数据的统一接入与高效整合。针对新能源场站设备型号多样、通信协议复杂、数据格式差异化等问题，需构建标准化数据接口体系。通过部署边缘计算节点，实现对风机SCADA 系统、升压站综保装置、视频监控、CMS 振动监测、气象环境感知等多源数据的实时采集与协议转换。基于 OPC UA、MQTT 等通用协议，设计数据清洗与映射规则，将非结构化数据（如视频、图像）转化为结构化特征参数，并建立统一的数据湖存储架构。同时，通过数据标签化管理与元数据标注，实现设备台账、运行日志、故障记录等数据的全生命周期追踪，为后续分析提供高质量数据基础。

2.2 分布式大数据平台架构设计

为支撑超大规模数据处理与实时分析需求，平台采用“云 - 边 - 端”协同架构。底层依托云计算资源池，结合容器化技术（如 Kubernetes）实现计算资源的弹性调度；中层构建分布式数据处理引擎（如Apache Spark、Flink），支持流批一体计算模式，满足秒级实时告警与分钟级趋势分析的双重需求；上层搭建微服务化的应用集群，通过 API 网关实现数据服务的统一暴露。此外，引入图数据库（如 Neo4j）与时序数据库（如 InfluxDB），分别用于设备关联关系建模与运行趋势存储，形成“关系 + 时序”双模态数据管理能力，显著提升复杂场景下的查询效率。

2.3 智能分析与闭环决策模块开发

基于大数据平台，构建“感知- 诊断- 决策- 执行”的智能化闭环体系。

（1）故障诊断模块：融合机理模型与数据驱动算法，建立风机齿轮箱、发电机等关键部件的退化模型。通过 LSTM 神经网络捕捉振动信号的时空特征，结合专家规则库实现早期微弱故障特征提取；

（2）状态评估模块：利用数字孪生体模拟机组多物理场耦合状态，结合强化学习算法动态优化功率曲线，识别低效运行区间；

（3）决策优化模块：开发基于遗传算法的检修计划优化器，综合考虑电网负荷需求、备件库存、天气窗口等因素，生成全局最优的维护策略；

（4）人机协同模块：通过AR 远程协助系统，将诊断结果与维修建议实时推送至现场人员，实现“云端决策- 现场执行”的无缝衔接。

2.4 平台安全与韧性提升策略

针对新能源数据的资产属性与网络安全风险，构建“纵深防御 + 主动免疫”安全体系。采用国密算法实现数据传输端到端加密，基于零信任架构划分最小权限访问单元；部署态势感知系统，实时监测网络攻击与异常流量。为提升系统韧性，设计多活数据中心架构，通过异地容灾与流量分流机制确保极端条件下的业务连续性。此外，建立数据质量评价指标体系，从完整性、一致性、时效性维度对接入数据进行动态评分，并通过反馈机制持续优化采集链路。

结束语

本文提出的大数据驱动的智慧风电集控平台，通过多源数据融合与数字孪生技术赋能，实现了风电机组从“被动检修”向“预测性维护”的范式转变。其创新价值体现在：一是构建了跨厂商设备的统一监控体系，破解了新能源场站“数据孤岛”难题；二是通过机器学习与机理模型的深度耦合，将故障预警时间窗口提前至 72 小时以上，显著降低非计划停机损失；三是打造了“平台 + 生态”的开放架构，为新能源企业提供标准化接口与低代码开发工具，加速行业数字化进程。未来，随着边缘智能终端的普及与数字线程技术的突破，平台可进一步向“自主感知 - 动态优化 - 无人值守”的高阶形态演进，为新型电力系统建设与碳中和目标实现提供核心支撑。

参考文献：

[1] 王曦钊，刘胜军，王德军，等 . 智能电站框架研究与工程实践 [A].中国电机工程学会电力信息化专业委员会. 电力行业信息化年会[C]. 北京：人民邮电出版社，2015.

[2] 葛志伟，刘战礼，周保中，等 . 火力发电厂数字化发展现状以及向智能化电厂转型分析 [J]. 发电与空调，2015，36（5）：45-47.