探析风电场运维管理

探析风电场运维管理
摘要：电能是现代社会最重要的能源形式之一，各行各业的生产、人们的日
常生活都离不开电能的供应。

传统的火力发电方式会产生大量的二氧化碳，一旦
碳排放量超过一定数值，全球温度将会再度上涨，人类届时将面临新的环保危机。

因此，尽一切可能减少碳排放量是可持续发展理念的主旋律之一。

鉴此，风力发
电作为一种清洁发电方式受到了前所未有的关注。

为了提高风电场经济效益，必
须全面提高运维管理水平。

关键词：风电场；运维管理
1风电场运维管理期间存在的问题
（1）人员管理层面存在的问题。

随着信息化技术的不断发展，风电场运维
管理模式与管理方法发生了明显改变，在满足风电场运维管理需求的前提下，实
际管理工作量明显减少。

但是，部分风电企业所构建运维管理组织结构较为臃肿，存在冗员问题，并未随着风电场运维管理情况的改变对冗余部门人员进行精简裁撤。

以国家电投某公司为例，在现有6座风电场中，总装机量为112万千瓦，所
配置风电场基本人员数量超过130人。

根据实际工作情况来看，在非特殊情况下，超过50%的工作人员长时间处于休息状态，并未分配具体的工作任务，存在严重
人员闲置现象。

（2）设备利用层面存在的问题。

部分风电场仍旧实施传统的分
离管理模式，电气系统运行与维护管理工作间的衔接性较差，管理流程复杂，这
在客观层面上削弱了风电场应急处理能力，并降低了实际管理水平及效率。

例如，在开展设备检修工作时，工作人员需要在备品备件库房完成登记流程，办理工器
具领用手续，方可开展设备维护检修工作。

而在工作期间出现无法直接完成设备
维修任务的情况时，还需要重新在备品备件库房办理领用手续。

2风电场运维管理的措施
2.1实现基于“工业互联网+安全+协同”的工作票管理模式
首先：对现行的工作票管理方式进行了业务流程梳理，明确了工作票中各工
作流程和业务节点的责任关系，确认各职能角色在工作票安全管理中的审核、签
发流程及规范，构建以安全生产开展工作的全生命周期管理模式。

其次：采用电
子化、模板化方式，固化各业务节点的作业标准和规范。

最后：按照不同职能角
色的工作内容，分为移动端现场填写并提交工作票申请，电脑端进行工作票流程
审核及签发。

该模式解决了风电场分散、办票周期长的工作瓶颈，同时减少往返
升压站带来的山区行车的安全隐患。

再有：对现行的工作票中“经危险点分析需
检修自理的安全措施”功能进行创新优化，由现场人员通过移动终端设备先行填
写“需自理的安全措施”内容，运行人员通过远程电脑端进行审核并允许登机进
行安全措施布置，现场人员收到许可登机后，通过移动终端设备按照“需自理的
安全措施”内容逐项执行并拍照上传，运行人员远程逐项审核安全措施执行情况后，签发工作票并许可工作。

该模式改变了过去电脑端开票后携带纸质工作票进
行现场签名确认，是否认真执行却无法管控的安全管理不完善之处，该模式也由
过去安全生产管理的“事前分析”、“事后管理”，改变为“事前分析”、“事
中监控”、“事后管理”的全过程安全管控，确保了安全防范措施的认真执行，
最大程度的保障了现场人员的人身安全。

2.2探索质保模式的改进
一是在招标和合同签订阶段，明确质保期内质量保证和检修维护服务的协议
内容，细化考核指标和方式，分别核算质保金，而不是只针对质量保证服务。

二
是风电场应该做好风电机组的全寿命周期管理，从机组安装调试阶段开始就深度
介入，推行设备责任到人的管理机制和相关绩效考核制度，配置数量充足的检修
人员参与所辖风机的维护消缺工作，同时对作业过程进行监督验收，参与风机厂
家备件管理工作，真实准确地掌握风机缺陷和备件消耗情况，为出质保验收和质
保期后运维工作提供重要参考。

2.3制定运维管理及运维采购红线事项
风机管理工作人员要严格按照科学原则，制定风险红线事项，避免出现意外，严格遵守相关管理机制，进行有效工作。

做好运行和维护方面的管理，评价偏高，按照生产标准进行有效的现场测评，加强对风险源头的识别力度，尽可能避免线
路的故障问题，采取应用性较强的应急管理机制。

制定符合风电场风险要求的红
线事项后，要严格遵守相关制度。

在日常工作中，要谨慎地做好整体运维环节的
各方面管理。

风电场运营维护工作的重点在于提升运营维修的效率，应当最大程
度的提升检修力度和检修质量。

2.4大数据分析技术的应用
（1）浅层应用。

浅层应用指的是在风电场运维中将集中控制中心当作数据
收集关口，没有对数据进行深入加工，但也可以解决风电场运维中的问题。

从实
际情况来看，风电场风机的分布具有点多面广等特点，加大了风电场运维管理难
度与设备控制难度，而利用大数据分析构建集中控制中心体系可以解决这一问题。

集中控制中心能够全面采集风电场数据，例如升压站的运行数据、风功率预测运
行数据、测风塔数据，且能够对这些数据信息进行整合处理。

在这种情况下，操
控员只要根据数据信息分析后续设备的运行状况并根据监控数据远程操控设备，
便可以解决风电场管理难度大、设备控制难度大等问题，继而提高风电场的运维
效率。

（2）深层应用大数据分析的深层应用是在浅层应用的基础上对数据信息
进行深加工并获取风电机组的数据链。

例如，风电机组在运行过程中会产生大量
的数据，这些数据会流入大数据分析中心，所以大数据分析中心存储了所有风电
机组的运行数据、故障数据、检修数据、更换数据等。

首先，大数据分析中心会
自动对风电机组的运行数据进行深度加工，及时发现风电机组的安全隐患。

运维
人员可以根据分析结果调整风电场运维方案，并明确风电机组的设计缺陷与共性
缺陷，为机组优化奠定基础。

其次，大数据分析中心可以将风电机组的故障多发
位置、故障原因等数据转变为视图并形成风机故障热点图。

而每一个机组的故障
特点不同，所以运维人员可以将风机故障热点图与相对应的风电机组结合起来，
从而提高风电场的运维效率与质量。

2.5完善风电场运维管理安全性评价和技术监督工作体系
实际上，风电场提高风电设备运维管理质量的核心目的在于使设备时刻处于
稳定运行状态，进而保证稳定发电，避免经济效益受到削减。

在此基础上，若能
不断提高设备性能，风电场的发电能力（发电效率）也会随之提升，最终实现提
高经济效益的目的。

由此可见，完善风电场运维管理安全评价和技术监督工作体
系存在必要性。

具体而言，可采取以下措施：（1）在场区内构建安全监控体系，通过信息化手段对风电设备的运行状态、风力强度、设备负载量、是否存在故障
等信息进行全面监控，发现问题时需根据实际情况对单台或整组风机进行启停操作，进而对故障设备进行即时检修。

（2）整合风电场风功率预测数据并校验其
准确性，周期性导出平均风速、有效风速等信息，进而与风机监控系统、风电场
测风塔及有关部门围绕数据进行全面校验，分析风能变化趋势，做好一切运维准
备工作，如在未来一段时间内，风力持续处于较高水平，意味着设备负载量会大
幅度增加。

在此情况下，运维人员必须依照历史记录，提前准备好备品备件，并
制定系统性的设备故障检测与零部件先后更换方案，避免出现大量设备集中运维
的情况。

3结束语
综上，风电场机组设备的运维管理工作开展模式影响风电场短期利益和长期
利益。

如果缺乏良好的运维机制，追求短期利益而忽视运维管理工作，则风电场
的经济效益无法得到保证。

因此，注重“当下”便是注重“长远”，运维管理工
作不可忽视。

参考文献
[1]刘瑞华,陈振华,胥佳,等.基于数据驱动的老旧电站运维模式创新和应用
[C]//第八届中国风电后市场交流合作大会论文集,2021:35-40.
[2]秦杰.风电整机商集中运维模式建设研究[J].中外能源,2021,26(01).。