风电运行维护问题策略探索

随着全球对可再生能源的日益关注，风能作为清洁、可再生的能源，其地位在能源结构中日益凸显。然而，要确保风电的稳定、高效运行，运行维护问题的重要性不容忽视。本文将探讨风电运行维护问题策略。

一、重视风电运行维护问题的重要意义

（一）保障风电设备安全稳定运行

风电设备的稳定运行是确保风电场正常发电的关键。在风电设备的运行过程中，各种因素如自然环境、设备老化等可能导致设备出现故障或隐患。有效的运行维护可以及时发现并解决这些问题，保障风电设备的正常运行，减少因设备故障导致的停机时间，从而确保风电场的稳定供电。

（二）提高风电设备使用寿命

通过定期的运行维护和检查，可以及时发现并处理风电设备的潜在问题，有效延长设备的使用寿命。同时，科学的维护策略可以减少设备在运行过程中的磨损和损耗，降低维修成本，提高设备的经济性。

（三）促进风电产业可持续发展

重视风电运行维护问题，有助于推动风电产业的可持续发展。随着风电技术的不断进步和普及，风电产业在能源结构中的比重将越来越大。通过重视运行维护问题，可以确保风电设备的稳定、高效运行，为风电产业的持续发展提供有力保障。同时，这也有助于提高社会对可再生能源的信心和认可度，推动绿色、低碳的能源转型。

（四）提升风电场经济效益

有效地运行维护可以减少设备故障率，降低维修成本，从而提高风电场的经济效益。此外，通过科学的维护策略和手段，可以提高设备的发电效率，增加风电场的发电量，进一步增强其经济效益。这对于风电场的运营和管理具有重要意义。

（五）符合国家能源政策导向

在全球范围内，各国政府都在积极推动可再生能源的发展。重视风电运行维护问题，符合国家能源政策导向，有助于实现能源结构的优化和调整。同时，这也有助于提高企业在能源领域的竞争力，为企业的可持续发展奠定基础。

二、传统风电场运维管理问题

（一）高空作业难度大

众所周知，风电场的风力发电机组是由一系列巨大的风力发电机阵列组成的，这些风力发电机通常都分布在一片较为广阔的区域，风力发电机与风力发电机之间的距离较远，另外，通常情况下，风电机组的数目都比较多，在运行和管理过程中，工作点比较分散，给运行和管理带来困难。每一个风力发电机都是该风电场的发电单位，相对独立，若其中任何一个出现故障得不到及时修理，势必会在不同程度影响发电质量。正是由于风电场的这一特性，使得对于风电场设备的运维管理难度较大，成本较高。同时，由于大部分风力发电机的机舱在垂直于地面 70～80 米的高度，运维过程往往需要高空作业，这也给风电场的运维管理增加了不小的难度。

（二）运维管理人才少

一般而言，风电是一种高技术工程，风电场的开发时间并不算太久，而我国关于风力发电场的研究起步较晚，许多机制都不够健全，因为工作岗位的稳定性，所以没有能够吸引到足够多的专业人才，这就造成我们国内的风电技术水平严重缺乏，特别是缺乏专业风电技术人才。此外，由于风力发电场的自身特性，其只能安置于远离市区的偏远区域，不能为风电场工作人员提供良好的工作和生活环境，这也是很多专家不愿意来风电场工作的主要原因。与此同时，风电基地内的发电设施多、运行维护难度大、运行维护和管理人员素质高，仅有少数人能胜任。

三、大数据环境下的风电场运维管理模式创新

（一）运行监视与远程操控

随着科技的发展，在大数据大背景下，很多新兴的科技能够对风电厂进行有效地运营和管理，其中最具代表性的就是运行监控和远程控制技术。针对风电场内风电机组分布广泛、规模庞大等特点，采用传统的维护和管理方式难以实现全域监控，远程监视与操控系统的出现很好地解决了这一问题。风电场的远程监测和控制系统能够对场区内的全部设施和设备进行集中、统一的监测和管理，这大大降低风电场的日常维护和管理的工作量，节省人力资源，使风电

场的运营和管理效率得到很大的提升。

（二）基于大数据的统计分析

大数据技术的兴起，让风电场的运营和管理工作得到提升，安装在风电场各个设备和设施上的数据传感器和监控装置，能够将这些设备和设施的运行情况实时地传送到风电场的数据采集计算机中，利用先进的计算机软件对海量数据进行统计和分析计算，让风电场的运营和管理人员能够对目前的风力发电厂的运行情况有比较清楚、直观地认识，并能对发生的问题和故障做出及时响应，提高风电场的运营管理效率。并将所获得的海量数据进行统计和分析，并将其上传到云平台，为其他风电场的运行提供精确的理论依据，从而有力地促进我国风电产业的快速发展。

（三）风电场设备全生命周期管理

由于工作环境与设备型号的不同，每台风力发电机组都有其自身的使用寿命，大数据技术的出现可以非常有效地监测风力发电场内每一台风力发电机组的工作状态以及组件信息，计算并推断出风力发电机组的使用寿命。这个过程是从风电机组生产的那一刻起就开始的，大数据管理系统会对风电机组进行全面分析，在风电机组的吊装和运行中，大数据技术也会精确地记录下风电机组的日常维修过程，所有零部件出现故障、维修和更换的情况都会被记录下来，这个控制过程将会持续到风电机组达到服役年限后，就会被淘汰。

（四）大数据的实际应用与管控

通过以上的数据收集与大数据的分析与计算，需要根据风电场的具体情况，制定出相关的控制模块，将大数据转换为现实的控制手段，从而提高工作效率。当前，大数据技术的应用主要包括：故障预警分析与故障求解，风机状态检修与定检周期合理化，风电机组性能差异判断与发电量预测，风电机组停群智能应用，风电机组物资采购决策，生产营销一体化平台等。利用大数据，可以对设备故障信息进行分析、分类，还能记录设备的失效时间、失效次数，为设备的技术改造提供技术支撑。该方法能有效地解决多类故障问题，并能有效地减少故障处理时间。而且，还可以在收集风力发电机的运行状况信息和固定检查周期信息情况下，将定期定检维修改造为风机状态检修，从而确定风力发电机所需维修的内容，减少风机定检时间，精确定位维修内容，提升风机的定检水平。另外，在大数据管控下，能够在提高风电场作业效率与出力的前提下，提高风电场的综合运营效益，从而达到对风电场经济效益的有效控制。此外，大数据技术可以持续对风力发电场的所有设备进行高效的监测与管控，使每台风力发电机组都能健康稳定地运转，极大地提高风力发电机组的使用寿命，在降低设备成本的同时可以创造出更多的经济价值。

结论：

通过对大数据的有效利用，可以使风电场的运行、维修管理变得更精细、更智能，同时，通过科学的方法，也能从整体上促进风电场的稳定发展。大数据的应用可以使风电场的相关管理工作得以有效地进行，这是基于风电场的实际状况，所以，在利用大数据进行运营管理的时候，还必须强化相关技术和风电设备，提高员工的专业水平，使大数据在风电场运营管理中的作用得以充分发挥，从而推动企业和风电行业的发展。从当前的发展态势来看，大数据将是今后重点发展的重点领域。

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