云平台大数据技术的风电集控系统设计分析

云平台大数据技术的风电集控系统设计分析

李阳

内蒙古华电蒙东能源有限公司，内蒙古 通辽市 028000

摘要：以云平台大数据技术为支撑，较高效、快捷的将风电集控系统安设在云平台上，在云平台及大数据技术的协助下，为风力发电企业提供更优质的服务，一方面明显提升了各种电力设备设施资源的利用效率，另一方面也明显提升了企业风场管理的专业化、信息化水平，为智能化调度风力发电资源提供了强大支撑。

关键词：云平台；大数据技术；风电集控系统；设计

1系统建设设计原则

1.1 标准化

系统平台遵循硬件设备无关化、电网模型标准化、数据通信标准化的统一标准和规范建设，以方便的实现功能的扩充。系统的建设能实现系统模型的标准输出和输入、系统模型信息的共享。系统需提供标准通信接口，以便数据传送、分析、处理，也可通过Web和APP进行数据发布，数据处理。

1.2 开放性

硬件平台具有良好的开放性和广泛的适应性，基础支撑平台及应用功能模块均应基于相关国际、国家、行业及企业标准开发，基础支撑平台可插入任何符合相关标准的应用模块或子系统，并支持模块或子系统间的数据和功能交互，系统规模和功能可按需扩展。

1.3 安全性

系统满足信息系统安全等级保护及电力二次系统安全防护相关标准、规范的要求。配置符合网络安全防护要求所需的硬件设备（防护设备应与原系统兼容）。

1.4 扩展性

系统建设具备良好的扩展功能，系统容量可扩充，包括可接入的厂站数量、系统数据库的容量等，远期具备平滑扩容至500万kW装机容量以上能力。

1.5 智能化

系统应能够实现设备数据采集、数据处理、可视化分析、统计计算及多样化的展示。同时，系统应提供开放的数据接口，支持数据导入导出，支持多种数据筛选式及友好的人机交互界面。系统能够动态增加图表，图形上可进行区域选择，选择的数据可根据数据相关性进行多图联动等。

2 风电集控中心的网络安全问题

（1）集控中心和生产控制大区安全防护措施不完善。集控中心以及风电场的信息网络安全防护措施过于简单，防护门槛较低，安全问题主要出现在生产控制大区和管理信息大区、电网调度系统与第三方监管机构这三者的网络边界之间，安全防护产品主要运用的是以进行网络隔离和安全加密的产品。不过在生产控制大区很难看到有效的网络安全防护措施。（2）工控系统需要提升防护。因为行业产品标准相对不够完善，生产企业对工控安全的认识不到位，加上风电企业对工控网络安全相关要求掌握不到位，导致集控中心和风电场在控制系统硬件选型时就没有对其进行严格把关，所以在网络拓扑设计和设备选型方面存在大量安全漏洞。（3）应用软件存在漏洞。由于集控中心和风电场使用的操作控制软件大多是根据不同企业的需求进行个性化定制的产品，所以软件开发阶段对于安全的设计很少有添加进去，对安全隐患的意识不足，导致这类软件的设计存在大量的安全漏洞。操作系统一些高危端口、账户及口令、协议和服务常常是一些应用软件所必须、无法关闭，导致系统存在一些隐患。（5）杀毒软件的局限性。为了保障集控中心和风电场操作控制系统应用软件正常平稳的运行，大部分的主机基本上都没有安装杀毒软件。即便安装了，在整个的使用过程中依然有诸多问题，如所安装杀毒软件与其他应用软件间的相互不兼容、软件中病毒数据库因网络权限问题而呈现出无法正常更新等问题。此外，如果出现新病毒，杀毒软件总是延迟去处理这些病毒，这样导致经常会出现大规模的病毒攻击系统的事故，特别是当有新病毒出现的时候，杀毒软件查杀进行的不及时不彻底。

3 系统功能分析

3.1 收集数据的功能

风场运行阶段，需要收集的数据类型主要有两种，一是始源于风机的数据，二是与升压站及箱变运行状态相关的信息，原则上设定采样周期为1～5s。动态式采集数据后将其传导至集控系统内，远距离传导数据期间，接口机上还会形成格式标准、一致的数据包，传接口口的传送端以专有线路为载体将输送到集控系统的接收端，最后在专业软件支配下其被导入集控系统内。以上被传导的数据均被加密、隔离处理，从根本上维护底层信息的安全性。

3.2 远程式监视功能

（1）生产运转状态的监视：该大数据平台上安置的远程监测软件规定采用B/S形式发布，保证风场运转状态信息清晰而整体的呈现在大屏幕及客户端上。后台程序整体解读、测算风电场收集的信息，而后将其完整的呈现于界面上，以曲线、模拟图形等多种形式为支撑，动态化的呈现出风电场的重要运转参数与电力设备设施运转状况。（2）预警与异常分析：大数据平台持有的该项功能能协助工作人员明确当下或既往某个时间段中各种故障形成的具体时间、频次等，检修人员可参照预警信息作出科学的处置决策。针对风机运行阶段异常参数早期作出预警，对工作人员现场检测及处理行为起到督促作用，真正做到雨未绸缪。比较风机关键参数即时值与既往值，智能判断其是否存在异常，有针对性的做出预警，这在很大程度上规避了风机大检、大修等情况，降低运营成本。（3）数据分析中心：智能统计、存储各种数据，历史数据库的功能是存留风机、测风塔等各类设备过往运行数据，数据库有短期型、长期型之分，预留一定空间，为风电设备后期运行阶段新数据顺利整合创造基础条件。用户能结合主观需求快捷的查询某一时间段的数据，也能在限定条件支持下筛选所需数据。（4）趋势功能。在趋势功能中涉及到的内容比较多，比如像风速功率曲线、转速功率曲线、风向玫瑰图、风速风频曲线等。另外在显示趋势图的时候具有便捷性，能够根据实际的情况灵活设置时间的范围、刷新率等。（5）对风机性能进行计算与分析。其中以风电场运行大数据作为基础进行研究，风机运行的随机性比较强，数据量体量比较大，所以可以单纯的从风机运行机理出发，针对性的加以设计，积极开发适合风电大数据的风机性能分析评价标准，做好算法分析。在系统之中可以对生产指标等一系列指标进行计算，也会对性能损失的原因，各项子部件的运行状态进行评估，具有细节化，可以让工作人员对风电生产运行效率的各个环节加以了解，并以此评价风机发电性能效率，具有准确性与客观性，也可以及时的排出一系列影响因素，不断提高设备与系统的整体利用率，对风机群的发电性能进行实时监测，如果出现异常情况进行报警处理。（6）综合查询。综合查询能够实现对不同风电场风机运行状态、实时数据、风机历史信息、异常数据的实时监测，且还可以以图形、报表、图表的方式将各类信息加以展现，能够为广大用户提供数据查询。当然，对于不同厂家以及不同型号的设备而言，其各项指标也有所不同，在该系统之中可以根据不同的横向指标进行全面分析。（7）系统管理。从整体角度上分析，系统管理涉及到了系统维护以及权限维护，对于前者而言，是对软件的功能进行维护，而后者则是对登录客户端的用户进行权限的管理。一般而言，应用系统管理模块，其管理员能够应用软件维护以及操作修改等各项，能够无缝隙的实现对用户浏览权限的管理，甚至还可以借助操作日志对用户登录系统的行为进行操作。（8）统计分析报表。在这里系统可分析报表涉及到了生产统计报表、电量统计报表、风资源统计报表、可利用率统计报表等等，无论哪一内容均可以手动编辑与修改，假如上级管理中心本身具备自动接受报表的功能，在应用该系统中便可以针对性的提供报表自动上报。

结语

目前，风电集控模式大数据智能系统的应用已趋于成熟，风机运行状态监视能有效反应风机实时的状态，方便值班人员掌握风机实时整体运行情况；风机智能预警的准确率更多依赖于集控风电场采集的数据以及分析模型的不断修正完善，系统收集的数据越多，预警的准确率越高，因此，随着系统运行时间的增加，系统数据量的增大，系统模型不断完善，风机智能预警对集控风电场发电效益的提高将越发突显。

参考文献：

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