风电新能源设备运维管理系统研究

风电新能源设备运维管理系统研究

邓静

大唐贵州发电有限公司新能源分公司

摘要：风电设备的成本与其单机容量的大小有着密切的关系，单机容量越大越有利于降低风力发电的成本，旋转面积越大有利于提高容量系数和效率，最终降低风电的单位成本。为了捕获更多的风能，提高风力发电效益和风电竞争力，大容量、大尺寸成为当前风电机组的发展趋势。但随着风电机组单机容量的提升，给机组的控制策略以及运维方面带来了巨大的挑战。为了进一步降低风能的成本，各国纷纷围绕功率最大化、减结构负荷轻、延长寿命和提高可靠性的运维控制策略开展研究。但这是个多目标优化问题，而且目标之间的最佳权衡也是随着实际风况、风电机组部件健康衰退和电网需求等因素变化的。

关键词：风电新能源；设备；运维管理

引言

由于风电场通常建立在海洋上，其设备的运维难度较大，且易收到各类外界因素的影响，因此就有必要进一步做好对风电场运维一体化平台的构建，并持续深入对风电场运维一体化平台的开发运用探究，以此来稳步提升风电场运维一体化平台的开发运用效果。

1储能技术包含的内容及特点

储能技术涉及到许多关键技术。储能系统包含大量的电容器和超导元件，在运行时将风能转化为电能，并将电能存储在特定的空间，以保证后续的运输和能量转换。超导体的功能是将电能储存在超导线圈中，然后在工作时将其转化为电能。该技术的应用可以在较短时间内完成快速的变换，是目前风能系统中最常用的一种能量储存方法。还有一些比较常用的能量储存方式，比如超级电容器和飞轮储能，也可以将风能转化为电能。特别是超级电容器，可以提供充足容量，它可以在高峰时期为用户提供稳定的供电，但在电网发生故障时，由于电压突然变化等问题，无法达到预期的效果，因此只能在比较稳定的环境中使用，以免发生停电和其他危险的情况。在风力发电系统中，电能储存既要考虑到实际情况，又要进行安全方面的分析，无论是哪一种方式进行储存，都必须经过严格、反复试验方可投入使用，以免发生事故。

2风力发电储能技术概述

随着新能源发电的不断发展，许多先进的储能技术被开发出来，并在实际工程中得到了广泛的应用和推广。储能技术在风力发电系统中的应用具有以下两个优势:一是储能技术可以提高电力系统的稳定性，解决风电资源的间歇性问题;二是利用储能技术，风力发电系统可以稳定运行，为人们提供更加可靠的能源供应，满足大规模的能源需求，从而可以有效地利用资源。总之，储能技术在风电系统中的应用不仅可以满足负荷侧的需求，还可以根据实际情况进行适当调整，提高电网的稳定性、适应性和经济性，同时提高电网整体的运行效率。

3风电新能源设备运维管理策略

3.1智慧运维管理系统的搭建

对于风电场运维综合平台的管理部门来说，为了更好地实现平台的开发和应用，首先要构建智能运维管理系统。在构建具体的智能运维管理系统的过程中，一方面，要充分引进数据库技术、大数据技术以及云计算技术，构建出智慧化的风电场运维模型，再结合模型特点来完成不同运维模块的分类，发挥出不同模块的运维作用，从而搭建起智慧运维管理系统；另一方面，管理部门还要对智慧运维管理系统中基础层、数据层、设备层、应用层及用户层等子系统做好深化建设，确保各子系统都能够发挥出其效用，从而帮助管理部门制定出最优的智慧运维管理系统运行策略，进而更好地促进风电场运维一体化平台的高效开发运用[1]。

3.2运维数据中心的构建

管理部门要想更好地完成对风电场运维一体化平台的开发运用，做好对运维数据中心的构建也是十分必要的。（1）管理部门要充分做好对风电机组运行过程中所产生的时序数据、结构化数据以及非结构化数据的深度挖掘，并充分引进数据可视化技术，将这些信息完成有效整合，使得这些数据能够实现可视化的实时动态管控，从而在此基础上构建起强大的运维数据中心。（2）管理部门还要积极做好对数理统计技术的引进，对风电场内的风电资源、机组效能做好评估，从而能够结合运维数据中心的数据评价来进一步制定出最优运维策略，确保风电场运维一体化平台能够始终能够保持其先进性与科学性，为风电行业的发展做出更多的积极贡献。

3.3设备故障的预警及诊断

在风电场运维综合平台的开发应用过程中，管理部门要积极做好设备故障的预警和诊断工作。（1）管理部门要运用好数据挖掘技术，使得风电场运维一体化平台能够在风电机组设备的运行过程中及时发现异常数据，从而迅速定位到设备出现故障异常的区域，从而完成对设备故障的有效预警。（2）管理部门还要大力推进对人工智能技术的运用，建立起智能诊断故障系统，使得风电场运维一体化平台能够在发现风电机组设备的故障并完成预警的同时，还能够进一步实现对故障的智能诊断，协助维护人员完成对故障的排除与修复，有效避免机组因故障产生更大的破坏，更好的维护风电场的运维经济效益[2]。

3.4基于知识库的风电设备故障处理流程

基于知识库的风电设备故障处理流程的优势：①提高风电设备的可靠性与稳定性，当风机发生故障时，快速找到故障源并修复，减少不必要的停机时间，提高设备的运行效率和生产力；②采用了数据处理与分析，在实际工作中，由于监测数据过多且复杂，难以手动分析和处理，诊断故障非常耗时。基于知识库的风电设备故障处理流程采用了自动化的方式，对数据进行预处理、特征提取，提高了故障处理的速度和准确性；③节省成本，传统的故障处理方式需要人力、物力和时间等大量资源。采用基于知识库的风电设备故障处理流程，省去不必要的费用支出，为企业带来经济收益。

3.5基于数据驱动的风电设备故障处理流程

数据驱动风电设备故障处理流程优势:①提高故障检测诊断的准确性，通过实时采集大量监测数据，结合机器学习、智能故障诊断等先进技术进行处理分析，更准确地诊断出风电设备的故障原因，减少误判和漏检，提高故障诊断的准确性；②提高故障处理的速度，传统的故障处理方式需要人工对大量数据进行分析和处理，非常耗时。基于数据驱动的风电设备故障处理流程利用机器学习和智能算法，快速诊断出设备故障，输出修复方案，大大缩短了故障处理的时间；③提高风电设备的可靠性和稳定性，通过及时发现和修复设备故障，减少故障对设备的损害，并提高设备的可靠性和稳定性，避免因设备故障而导致的生产效率下降和维修成本增加等问题；④提高设备维护的效率，通过对大量的实时监测数据存储和分析，对设备的运行状态实时监测和评估，及时掌握设备的健康状态，制定更加科学和有效的设备维护策略，提高设备维护的效率；⑤不断优化和升级，通过不断积累和处理大量的监测数据，进一步提高模型的准确性和稳定性，不断拓展和更新故障诊断库，为未来的故障处理提供更为完善和可靠的支撑[3]。

结束语

为了进一步实现综合风电场运维平台的高效开发和应用，风电场管理部门应在智能运维管理系统建设、运维数据中心建设、设备故障预警诊断等方面做好工作。从而保证运维人员对综合风电场运维平台运行管理各环节的具体内容进行有效的组织，从而使得风电场运维一体化平台能够更好地响应风电场中的智能化管理、数据可视化管理以及风电机组设备的故障管理，稳步提升风电场运维效率，进而在为风电场带来更高的经济收益的同时，还能够为国家的经济发展做出更多的积极贡献。

参考文献：

[1].优化发电设备运维管理  提升设备安全可靠经济水平[J].电力设备管理,2019(03):85-88.

[2]徐丽秋,兰奕,孙晓婷等.风电行业发展、运维及设备润滑现状[J].润滑油,2018,33(05):6-15

[3]钱银辉,王安.浅谈国内风电运维船主要设备配置及布置[J].黑龙江科技信息,2017(17):152.