智慧型风电场管理系统与应用

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风电场监控系统的智能运维与自动化控制

随着全球对可再生能源的需求不断增长，风能作为一种广泛利用的清洁能源逐

渐受到重视。风电场作为风能的主要利用方式之一，具有风大、成本低廉、环保等优势，但其运维和控制面临着一系列的挑战。为了提高风电场的运营效率和安全性，许多风电场开始引入智能运维与自动化控制系统。

智能运维是指利用人工智能和大数据等技术手段对风电场进行实时监测和维护

的过程。这项技术的引入可以使得风电场的运维更加高效和精确。首先，智能运维系统可以通过传感器对风机的温度、振动、转速等参数进行监测，实时掌握风机的运行状态。一旦发现异常情况，系统会立即向操作人员发出预警，帮助他们快速定位问题并采取相应的措施。此外，智能运维系统还可以通过与维修人员的信息交互，实现线上的维修指导，减少人工巡检的频率和维修成本，提高风电场的可靠性和效益。

自动化控制则是通过引入自动化设备和算法，对风电场的运行过程进行控制和

优化。比如，在风电场的发电过程中，风能的输入是不稳定的，需要根据实时的需要来调整风机的转速和叶片的角度。传统的调整方式主要依赖于运维人员的经验和现场操作，效率较低且容易受到人为因素的影响。而自动化控制系统则可以通过实时监测风速、电网负荷等参数，结合预先设定的算法和模型，自动调整风机的运行状态，实现最大化的能源利用和发电效率。此外，自动化控制系统还可以帮助风电场实现远程监控和运维，减少对人工干预的依赖，提高风电场的安全性和稳定性。

然而，要实现风电场监控系统的智能运维和自动化控制，并不是一件容易的事情。首先，风电场作为一个复杂的工程系统，涉及到大量的参数和变量，对数据的处理和分析要求较高，需要引入先进的大数据和人工智能技术。其次，在引入智能运维和自动化控制系统时，需要考虑到系统的可行性和可靠性，并尽量减少对传统运维方式的冲击和变革。最后，风电场监控系统的智能化和自动化需要与相关的产

浅谈智能风电场管理系统技术分析和应用

随着可再生能源的发展和应用，风电成为了越来越重要的能源来源。风电场的管理和运营面临着诸多挑战，包括复杂的环境条件、设备故障和运营成本管理等。为了解决这些问题，智能风电场管理系统应运而生。本文将从技术分析和应用两方面，对智能风电场管理系统进行探讨。

技术分析

智能风电场管理系统是指利用先进的信息技术、云计算、大数据分析等技术手段，对风电场进行实时监测、运行数据分析和故障预警，实现对风电场的智能化管理和优化运营。

在技术层面上，智能风电场管理系统主要包括以下几个方面的技术应用：

1. 传感器技术：风电场需要大量的传感器来实时监测风机的状态、风速、气温、湿度等环境参数，以及监测风电机组的电网接入情况、设备运行状态等。传感器技术的应用可以实现对风电场的全面监测和数据采集。

2. 互联网技术：通过互联网技术，可以实现对风电场的远程监控和数据传输。风电场的管理人员可以通过互联网实时查看风电场的运行数据，随时进行远程监测和操作。

3. 云计算与大数据分析：云计算技术可以提供风电场管理系统所需的大规模计算和存储资源，实现对大规模数据的处理和分析。大数据分析技术可以通过对风电场运行数据的深度分析，发现潜在的问题和优化机会，帮助提高风电场的运行效率。

4. 人工智能技术：人工智能技术的应用可以实现对风电场运行数据的自动分析和智能判断，实现对风电场各项运行参数的智能监控和预警。

应用

1. 实时监测和运行数据分析：智能风电场管理系统可以实现对风电场设备的实时监测和运行数据的实时采集和分析。管理人员可以随时查看风电机组的各项运行参数，以及风场的气象条件等，及时发现潜在的问题。

智慧风电场系统建设方案

实验结果：智慧风电场系统在提高发电效率、降低运维成本、提高系统稳定性等方面表现出色，具有广泛的应用前景。
市场需求：随着全球对清洁能源的需求不断增长，风电场建设规模不断扩大，对智慧风电场系统的需求也在不断增加。
技术进步：随着物联网、大数据、人工智能等技术的不断发展，智慧风电场系统可以更好地实现风电场的智能化管理，提高发电效率。
集成化：将风电场与电网、储能系统、负荷侧管理等环节进行集成，实现能源系统的优化运行和协调发展。
应用场景：风力发电、分布式能源、智能电网等市场需求：提高发电效率、降低运维成本、提高电网稳定性等发展趋势：智能化、数字化、信息化等政策支持：政府对可再生能源发展的支持和鼓励等
硬件设备：包括风力发电机、传感器、控制器等软件系统：包括数据采集、数据处理、数据分析等模块通信网络：包括有线和无线通信网络，实现数据传输和远程控制监控系统：包括实时监控、报警、故障诊断等功能能源管理系统：包括能源调度、能源交易、能源储存等模块运维管理系统：包括设备维护、维修、升级等模块
设备
解决方案：建立专业的运维团队，引进先进的运维设备和技术，实现远程监控和
运维
项目背景：该企业是国内领先的风电企业，拥有丰富的风电场资源和先进的技术实力。
建设目标：通过建设智慧风电场系统，提高风电场的运营效率，降低运营成本，提高发电量。

智慧风场系统设计方案

智慧风场系统设计方案是指通过使用先进的技术和系统，对风力发电场进行优化管理和监控，实现自动化、智能化的运维和管理。以下是一个针对智慧风场系统的设计方案。

一、引言

风力发电是一种清洁、可再生的能源形式，具有巨大的潜力。然而，传统的风力发电场管理和维护方式存在许多挑战，例如效率低下、维护成本高、安全隐患等。智慧风场系统旨在通过整合先进的技术和系统，提高风力发电场的管理和运维效率，降低成本，提高安全性。

二、系统架构

智慧风场系统包括以下核心组件：

1. 传感器网络：通过安装在风力发电机组、变电站等位置的传感器，实时监测各种参数，如风速、风向、温度、湿度、电压、电流等。

2. 数据采集和传输系统：将传感器获取的数据通过有线或无线网络传输到数据中心。

3. 数据中心：通过云计算和大数据技术，对传感器采集的大量数据进行实时处理和分析。数据中心还负责存储和管理历史数据，并提供可视化界面供用户查询和监控。

4. 人机交互界面：通过手机应用或网页，用户可以实时监控风场运行状态、查询历史数据，进行远程控制和调整参数。

5. 智能决策系统：基于大数据分析和人工智能算法，智能决策系统可以预测风力发电场的运行状态，优化发电机组的运行策略，提高发电效率。

三、系统功能

智慧风场系统具有以下核心功能：

1. 实时监测：通过传感器网络和数据采集系统，实时监测风场的各种参数，及时发现问题并采取措施。

2. 预警和诊断：通过对大量数据的分析，智能决策系统可以预测风场的故障和异常情况，并发出警报，提醒运维人员采取相应措施。

智慧风电风电场监控系统解决方案

应用场景拓展
随着海上风电的快速发展，智慧风电监控系统将实现更高效的能源管理和安全监控。
智慧风电监控系统可应用于城市微电网，实现分布式能源的集中管理和优化调度。
通过智慧风电监控系统，实现风电设备的远程监控和智能维护，提高运维效率。
海上风电场监控
城市微电网应用
智能运维管理
行业发展趋势
智能化升级
02 高可靠性
03
核心功能实现
实时监控与数据分析
系统通过传感器和仪表实时采集风电场的风速、风向、温度、压力等参数。
将采集的数据以图表、曲线等形式展示在监控界面上，方便用户直观了解风电场运行状况。
通过对历史数据的分析，系统可以预测风电场的发电量和设备维护需求，为风电场管理提供决策支持。
远程化运维
通过云计算技术，实现风电场设备的远程监控和维护，降低运维成本。
实际应用效果
01 提升运行效率
智慧风电监控系统通过实时数据监测和分析，有效提升了风电场
的运行效率。
02 降低维护成本
系统能够预测设备故障，及时进行维护，降低了因设备故障带来
的维护成本。
03 增强能源管理
智慧风电监控系统实现了对风电场能源的全面管理，提高了能源利用效率和可再生能源的占比。
智慧风电风电场监控系统解决方案
目录
01 解决方案概述 02 系统架构设计 03 核心功能实现 04 技术创新与应用 05 系统安全性与可靠性 06 未来发展趋势

风电场能量管理系统运维服务的智能化管理与决策支持

风电场能量管理系统运维服务的智能化管理

与决策支持

随着可再生能源领域的快速发展，风能资源被广泛应用于发电行业中。风电场能量管理系统成为确保风能发电效率和稳定供电的关键环节。在风电场的运维过程中，智能化的管理和决策支持系统起到至关重要的作用，本文将详细介绍风电场能量管理系统运维服务的智能化管理与决策支持。

一、智能化管理

1. 数据采集与监控

风电场能量管理系统通过各种传感器和监测设备采集实时数据，对风机、变频器、测风杆等关键设备进行监控。这些数据包括温度、振动、电流、电压等参数，通过实时监测系统可以及时发现设备故障和异常，提前进行预警和维护。

2. 运维计划与调度

通过智能化管理系统，运维人员可以制定合理的运维计划和调度方案。根据风电场实际情况和设备状态，系统可以自动调整维护策略，优化设备维修和保养的时间和频率。自动化的调度可以降低维护成本，提高设备利用率和运行效率。

3. 故障诊断和预测

智能化管理系统通过机器学习和数据分析技术，可以对设备运行状态进行实时监测和分析。系统可以识别和预测设备故障，提前采取措施进行维修，降低意外停机和维护成本。同时，系统还可以为运维人员提供故障诊断的指导，提高维修效率和准确性。

二、决策支持

1. 资源优化

风电场能量管理系统的决策支持功能可以帮助管理人员优化资源调配和能量分配。根据风能资源的变化和需求预测，系统可以动态调整风机的输出功率和运行模式，以实现最佳的能量利用效率。同时，系统还可以根据实时数据和市场情况进行能源调度，最大限度地降低能源供给成本。

2. 运维成本控制

智慧型风电场管理系统与应用

附件2：

申报序号

中国电力建设科学技术成果奖申报书(1)

申报成果名称

申报单位(盖章)

申报时间2012。03。14

中国电力建设企业协会制

一、申报基本情况（2）

注：本页的电子版除可编辑的word文档外，还须对盖章页扫描另存为jpeg格式图片。

三、申报成果的详细技术内容（16）

6、必要的图表及照片（22）

注：本页的电子版只要将原文件或照片的扫描件上报即可。例如用CAD制的图，只需要上报DWG格式文件；其他图表及照片可扫描存储为jpeg格式图片。

图1 智慧型风电场管理系统总体方案

图2 EAM设备与物料管理模块

图3 智慧风场故障树图4 智慧风场KPI体系

图5 智慧风场KPI钻取界面

四、评审意见（23)

五、附件目录（28）

1、技术创新课题可行性研究报告；

2、技术创新课题立项文件；

3、技术创新课题经费审批文件；

4、研究试验报告（试制报告、中试报告)、技术总结报告等主要技术文件；

5、技术创新成果评价、评审结果或发明专利证书；

6、成果在应用部门产生的环境、经济、社会等效益证明；

7、科技查新报告。

注：以上材料电子版以扫描件上报。

成果在应用单位产生的环境、经济、社会等效益证明（29）

注：本页的电子版除可编辑的word文档外,还须对盖章页扫描另存为jpeg 格式图片。

风电场智能运维系统的设计与实现

近年来，随着环保意识的增强和清洁能源的发展，风能作为一种重要的可再生

能源受到了越来越多的关注和重视。风电场的建设和运营对于保障能源供应、促进经济发展具有重要的意义。然而，由于风电场数量众多，机组分布广泛，运维难度大，以往的人工运维难以满足要求，迫切需要利用先进的技术手段实现风电场的智能化运维，提高运维效率和效果。

如何实现风电场的智能化运维？本文将从以下几个方面进行讨论。

一、风电机组监测系统

风电机组是风电场的核心设备，正常运行对于风电场的稳定运行至关重要。传

统的机组监测方式主要是人工巡检和远程监控，但这种方式存在工作量大、监测精度低等问题。因此，研发一套具有高精度、高可靠性的机组监测系统显得尤为重要。

该监测系统可借助高精度的传感器实现对机组各项参数(如温度、振动、转速等)的精确监测和诊断，据此进行控制和预警。同时，该系统还可将监测数据进行

快速存储和分析，为运维人员提供技术支持和决策依据，提高机组的可靠性和运行效率。

二、数据采集与处理系统

风电场中的设备数据涉及多个方面，如机组信息、气象信息、电网信息等。如

何快速、准确地采集这些数据，为后续的分析和处理提供支持，是实现智能化运维的重要步骤。

数据采集与处理系统可通过传感器和数据采集装置等设备实现对风电场数据的

快速采集和存储，并通过互联网和公网实现数据的实时传输。此外，该系统还可利用数据挖掘技术对采集到的数据进行去噪和处理，提高数据质量和可信度，为智能化运维提供坚实的数据基础。

三、故障诊断与预警系统

风电设备故障是影响其正常运行的主要因素之一，如何及时、准确地发现和排

浅谈智能风电场管理系统技术分析和应用

智能风电场管理系统是一种基于人工智能和大数据技术的风电场管理系统。它通过对风电场的各项数据进行实时监测和分析，提供智能化的运维决策和管理服务，从而提高风电场的安全性、稳定性和经济性。

智能风电场管理系统的核心技术包括数据采集与传输技术、大数据分析技术和人工智能技术。

数据采集与传输技术是智能风电场管理系统的基础，它通过安装在风机和风电场设备上的传感器和数据采集设备，实时采集风速、风向、温度、湿度等相关数据，并通过无线通信方式将数据传输至管理系统，实现对风电场运行状态的实时监测和数据采集。

大数据分析技术是智能风电场管理系统的核心，它通过对大量的风电场运行数据进行分析和挖掘，发现其中的规律和趋势，为风电场运维决策提供依据。大数据分析技术可以对风电场的发电量、故障信息、设备状态等数据进行多维度的分析，识别出风电场的性能瓶颈和存在的问题，并提供优化方案和预警机制，帮助风电场进行智能化管理和运维。

智能风电场管理系统的应用具有广泛的前景和价值。它可以提高风电场的安全性和可靠性，实时监测和识别风电场的故障和隐患，及时采取措施进行修复和维护，降低风电场运行风险。智能风电场管理系统可以提高风电场的稳定性和经济性，通过优化风电场的发电和维护计划，最大限度地提高风电场的发电效率和利用率，降低运营成本。智能风电场管理系统还可以对风电场的环境影响进行评估和管理，保护生态环境和提升社会效益。

智能电力技术在风电场运维中的应用案例

1.引言——智能电力技术的崛起和发展

随着科技的不断进步和智能化的发展，智能电力技术正逐渐应用于各个领域。在能源行业中，尤其是风电场运维中，智能电力技术的应用也日益增多。本文将介绍一些智能电力技术在风电场运维中的应用案例，以展示其在提高风电场安全性、可靠性和效益方面的作用。

2.案例一——远程监测与故障诊断系统

远程监测与故障诊断系统是一种通过互联网技术实现的风电场运维管理系统。该系统可以对风电场的各个关键参数进行实时监测和分析，以判断风机的运行状态和性能是否正常。一旦发现异常情况，系统会自动发送报警信息给运维人员，以便及时采取措施。

以某风电场为例，该风电场采用了远程监测与故障诊断系统后，大大提高了风机的可靠性和运行效率。在过去，如果发生故障，运维人员需要花费大量时间和精力才能发现和解决问题。而现在，只需通过远程监测系统，运维人员就能准确地定位故障原因，并及时采取措施修复，大大节省了维修时间和成本。

3.案例二——智能预测维护系统

智能预测维护系统是一种利用大数据分析和机器学习算法来预测风电机组故障和优化维护计划的技术。该系统通过对风电场的历史数据进行分析和挖掘，可以准确地预测风机故障的概率和时间，并提前制定相应的维护计划。

在某风电场的实际应用中，智能预测维护系统起到了关键的作用。系统通过对大量数据的分析，发现了一些隐藏的故障信号，并预测了故障发生的时间和位置。运维人员按照系统提供的维护计划进行维修，事先防患于未然，大大提高了风电场的运行效率和可靠性。

4.案例三——智能排程系统

新能源风电场人工智能监控与运维技术

在新能源领域中，风电场作为重要的清洁能源发电方式，在全球范围内得到了广泛应用。然而，风电场由于其建设和运维的复杂性，需要不断提升监控与运维技术，在保障发电效率和安全性的同时，降低运营成本。人工智能技术的快速发展为风电场监控与运维带来了新的机遇，本文将深入探讨新能源风电场人工智能监控与运维技术的应用与发展。

首先，人工智能技术在风电场监控中的应用已逐渐成熟。传统的监控系统往往依靠人工巡检和手动操作，容易受制于人为因素，监控效率和准确性有限。而引入人工智能技术后，监控系统可以通过机器学习和数据分析实现自动化运行，实时监测风电机组的运行状态，发现异常情况并及时报警。比如，利用机器学习算法对大量的传感器数据进行分析，可以提前预测风机故障风险，减少维修停机时间，提高发电效率。

其次，人工智能技术在风电场运维中的应用也取得了一定进展。风电场的日常运维工作繁重复杂，需要对风机的性能和状态进行实时监测和管理，以确保其稳定运行。人工智能技术可以通过智能诊断和预测维护，提高风电场的运维效率和安全性。例如，利用机器学习算法对运行数据进行分析，可以制定更科学的维护计划，延长设备寿命，降低运维成本。同时，人工智能技术的应用还可以优化风电场的运行策略，根据实时数据调整风机叶片的角度和转速，提高发电效率。

此外，随着人工智能技术的快速发展，风电场监控与运维技术也在不断创新和完善。未来，风电场监控系统将更加智能化和自动化，整合更多先进的传感器技术和大数据分析平台，实现全面的远程监控和运维管理。同时，人工智能技术还可以与物联网、云计算等新技术相结合，打造智慧风电场，提高发电效率和可靠性。同时，风电场监控系统将不断优化算法和模型，提升预测和诊断的准确性和可靠性，为风电场运维提供更强大的支持。

风电场智能运行管理系统设计与实现

风电场智能运行管理系统设计与实现第一章绪论

随着能源的日益紧缺以及环保意识的不断提升，风电成为了当

今世界广受欢迎的清洁能源。风能的潜力和优势被人们广泛认可，风电场在全球范围内得到了迅速发展。随着风电的快速发展，风

电场如何实现智慧化运行管理，成为风电行业关注的热点问题。

本文基于风电场的实际运行管理需求，结合智能化技术，研究

并设计了一套风电场智能运行管理系统，旨在提高风电场实时监测、数据分析、故障诊断、维护决策和能源利用等方面的管理水平。

第二章风电场概述

风电场是一种通过风力发电的方式，将风能转化为电能的电站。风电场一般组成由风机、变桨器、传动系统、电控柜、变流器、

变压器、电网接口等部件组成，并通过信号传感器对机组运行状态、风能等进行监控和数据采集。

第三章系统设计

3.1 系统架构

风电场智能运行管理系统采用B/S架构，由服务器端和客户端

构成。服务器端主要负责数据存储、数据分析、数据下传等工作，而客户端负责系统的数据展示和接收传感器的数据。

3.2 功能模块设计

系统中主要包含以下几个功能模块：

（1）远程监控：实时监测风电场的机组运行状态、风速、风向、温度、湿度等环境参数。

（2）风机管理：对风机进行实时监测，包括风机叶片角度、

转速、发电机输出功率、故障报警等。

（3）故障诊断：根据监测数据进行故障的自动诊断，提高故

障修复效率。

（4）数据分析：对风电场的历史数据进行统计分析，发现机

组运行的规律性，为优化机组性能提供依据。

（5）维护决策：根据机组数据和环境参数，分析并预测机组

的维护周期和需要更换的部件，制定合理的维护计划。

风电场智慧运维管理

摘要：风力发电作为我国重要的发电能源之一，需要紧跟时代的发展，结合

现代信息技术、AI技术、大数据分析技术和智能检测技术等，实现风电场智慧运

维管理的转变，促进风电场的发展，提高风电场的经济效益。因此，本文主要讲

述智慧运维管理模式下的风电场组成结构，论述智慧风电场的运行特征，以及智

慧风电场在如今的社会形势下发展的积极意义等内容。

关键词：风电场；智慧运维；管理策略

引言：

智慧风电场是将电力信息化发展，结合现代信息技术，将人的管理智慧融入

到最新的智能技术当中，对风电场采取智能管理、集中控制、智能监控、进而有

效提高风机设备的运行效率，提高风电场的发电总量，建立数字化交互性的智慧

风电场管理系统。

一、风电场智慧运维管理系统的内容

（一）智慧风机

智慧风机当中蕴含着自适应控制系统、开放的通讯协议以及智慧预警、故障

诊断专家、智能场群控制和故障穿越系统。风电机组通过大量的传感器以及复杂

的算法来保证自身具有自适应控制策略，提高对风电机组关键部分的检测范围。

在风电机组运行的过程中，可以通过自身的控制算法，对偏航对风进行精准控制，借此减少风能损耗浪费；然后加强对风的感知，满足机组自身的荷载要求；还可

以实现将聚焦的自动寻优功能；还能在外界的运行环境发生变化实，自动进行最

佳功率的输出；同时还能自发性的对风机的硬件以及软件和功能模块的算法进行

智能诊断[1]。

在风电机组进行数据采集时，可以通过开放性的通讯协议，使得中央监控系

统对风电机组的运行和终止进行控制，对控制参数进行修改等工作。在智慧风机

中构建故障预警系统、故障诊断专家系统以及智能场群控制和故障穿越系统，可

利用人工智能技术提高风电场智能化运营管理水平

利用人工智能技术提高风电场智能化运营管

理水平

随着人工智能技术的不断发展和普及，其在各个领域的应用也越来越广泛。风

电场作为新能源的重要组成部分，在未来的发展中也将更多地依赖于人工智能技术来提高其运营管理水平。本文将探讨利用人工智能技术提高风电场智能化运营管理水平的相关问题。

一、智能化运营管理的必要性

风电场是一种集能源生产、输送、调度、发电和维护于一体的复杂系统。它的

运营管理涉及到风速、温度、湿度、电压等多个因素，需要进行精密的监控和管理。然而，传统的手动监控和管理模式存在许多问题，如人为差错、信息滞后、决策不精准等，难以适应现代化的要求。因此，实现风电场的智能化运营管理已成为这一行业的迫切需求。

二、人工智能技术的应用

人工智能技术是实现风电场智能化运营管理的有效手段。目前，主要有以下几

种应用形态。

1、大数据分析

利用大数据技术对风电场的数据进行采集、存储、分析和挖掘，可以帮助管理

人员更加系统地了解风电场的发电情况，从而制定相应的运营管理策略和决策。比如，通过对历史风速数据的分析，可以对当天或未来的风速进行预测，并相应地调整发电计划。通过对电站设备的故障记录进行分析，可以找出故障发生的规律和原因，从而指导设备的维修和保养工作。

2、机器学习

机器学习技术是将已有大量数据输入到计算机模型中，让计算机自动学习并提

高预测或决策的准确率。在风电场的运营管理中，机器学习可以通过自主学习风场的工作模式、发电能力、安全性能、故障率等因素来实现智能化的运营管理。例如，机器学习可以通过对风场发电机组的统计数据的学习，找到含沙量、温度等与发电机组故障率相关的因素，从而建立一个更完善的预测模型。

风电场应用风电智慧管控一体化平台的相关研究

风电智慧管控一体化的风电场智慧管控平台可以将风机现场的各种设备运行数据、现场环境状况、视频监控信息等在统一的平台上实现集中管理、监控，帮助运行人员对问题进行快速响应;辅以移动化的作业终端等手段，实现现场与控制中心的实时、直观的互动。可以有效的提升风电场的管理效率、集约运行人力资源、提升设备运行水平、提高整体发电效率。

标签：智慧平台;风電场;应用

一、风电场运行管理的现状

1. 安全管理困难

由于风电场分布广阔、环境开放，风机分布较为分散，且长期在野外运行，故障率相对集中式的发电厂要高，需要运维人员经常到现场进行巡视、维护、修理，加之通讯条件差，安全管理更加困难。

2. 运行管理模式相对陈旧

风电场在我国的大规模开发建设时间较短，整个行业长期处于高速发展阶段，风电场的开发建设一直是行业高度关注的重点;而风电场的运行管理受重视程度相对不足，管理人才匮乏，管理模式较为陈旧。

目前国内的风电场普遍存在信息化水平偏低、缺乏智能化的管理手段，例如大量的日常统计、报表、流程等重复性工作都通过运行人员人工完成，占用大量的时间，导致人员工作效率偏低，类似这种现象都影响了风电场的管理效率。

二、风电场应用风电智慧管控一体化平台的重要性

随着计算机技术、信息技术、智能技术等一系列技术的发展，风电场在智能化发展方便有了很大的进步。通过建立智能一体化的风电场运行管理平台，并在风电场现场布置边缘计算设施，可以将风机现场的各种设备运行数据、现场环境状况、视频监控信息等在统一的平台上实现集中管理、监控，辅以移动化的作业终端等手段，实现现场与控制中心的实时、直观的互动。可以有效的提升风电场的管理效率、集约运行人力资源、提升设备运行水平、提高整体发电效率。

风电智慧管控一体化平台在风电场的应用

风电智慧管控一体化平台在风电场的应

用

摘要：

随着风电开发的逐渐放缓和各项补贴政策的退出，风电场的运行管控逐渐成

为风电行业发展的重要方向之一。传统的风电场运行管理手段受到风电场自身运

行环境条件、人员素质、补贴退坡等因素的影响已经日渐不能满足风电场精细化、信息化、智能化管理的需要。

关键词：

智能、风电、一体化平台

一、风电场运行管理的现状：

由于风电场对于风资源利用的需要和建设条件的限制，风电场的建设都在离

城镇较远的戈壁、山地或是人际较为稀少的郊区；风电场的风机布置需要考虑风

机之间的尾流影响，风机之间间距可达200m-1000m左右，因此风电场的风机分

布范围很大，根据对已建风电场的运行管理状况进行分析，目前风电场的的运行

管理存在以下问题：

通讯条件差

风电场一般都建设在距离城镇较远的山地、戈壁或是人际较为稀少的郊远地区，这些地区通讯基础设施建设较差，移动通信商的信号覆盖较差。风电场的风

机分布范围很大，风电场升压站或控制中心距离风机可远达数公里甚至数十公里，且风电场地形条件复杂，因此运行控制人员与现场运维人员的通讯联络十分困难。

运行人员匮乏

由于风电场一般地处较为偏远的地区，生产、生活环境都较为艰苦，较难吸引高素质人才的进入，且工作岗位变动较为频繁，往往刚刚熟悉风电场运行管理就被升迁或调走，因此风电场的运行维护管理人员相对匮乏，而风电场的设备很多、风电场分布广阔、环境开放，管理起来十分困难，不仅仅需要具备熟练的专业技术，还需要具有长期的管理经验。考虑到单个风电场的规模限制，无法配置足够的专业化人员，专业配置不够细分，一人身兼多职，导致风电场运维技术力量不足。