基于大数据的新能源远程集中管控解决方案

基于大数据的新能源远程集中管控解决方案

王海江

（国电电力发展股份有限公司，北京100101）

【摘要】本文重要阐述了新能源集中管控系统建设的目标，规划方式，以及基于大数据为中心的分析功能，为解决新能源尤其风电行业点多面广、设备型号不统一提供了信息化解决方案。

【关键词】新能源大数据分析集中管控无人值守

1前言

新能源基于大数据的远程集中管控数据中心是以自动化技术、智能传感技术、计算机软件硬件技术、数字信号处理技术、综合智能化技术、大数据分析技术为基础，通过物联网技术的应用，实现采集、整理风电场风机/光伏电站实时数据，建立一个基于互联网+概念为基础、采用云计算技术的大数据平台，实现新能源发电机组远程状态监测、远程故障诊断、远程运行保障、发电生产数据分析、设备运行监控等。这是解决新能源点多面广，难以管控，提高发电新能源的有效途径。

2项目建设目标

建设以新能源大数据中心为核心、区域集控平台和多个数据信息平台的大数据信息管控体系的综合管理系统，可以将各风场、区域公司中所有信息完整的储存在计算机中，形成风电场、区域公司、本部及集团之间的信息数据库，进一步促进企业资源的合理组合及利用，使其在现有资源条件下达到最佳利用效果，求得最大的经济效益。一是建立国企业私有云，运用虚拟化技术，实现分布式计算、资源共享、分布控制。二是在企业私有云基础上，建立分布式大数据中心，解决新能源发电机机组、变电站等现场所有采集数据的连续存储，同时也为未来其他数据的融合，建立无限扩展架构。三是融合实时监视数据、生产管理数据、人工采集数据、文档数据等多种数据库的大数据融合分析技术，为数据分析提供更好、更多的数据源，提升数据分析的广度和深度。四是通过数据的积累、发电机组数据的潜在价值分析和挖掘应用及远程实时监控，实现设备在线故障、部件库存、检修等全方位预警、报警、诊断，提高运行参数的智能优化能力，提高装置安全可靠性、提高发电机组智能化程度，实现风电机组设备状态维修，降低维修成本，最终提高企业的市场竞争力。五是实现对风电关键及核心指标的智能化预判、分析、控制，增强对所属企业的事前、事中业务督导和风险控制，促进风电运营水平提升，推动传统模式向智能模式的管理转变。

3项目规划

基于大数据中心的远程集中管控系统的目标是通过大数据的分析，实现对生产过程、设备状态、企业经营等综合分析，为企业管理和决策提供数据支持。因此，需要从企业管理和经营角度对整体的数据重新规划，至上而下的分析和规划企业数据标准和数据支撑架构；通过数据规划，建立更加全面和深入的数据分析体系，为大数据展现提供基础。

4大数据分析

新能源基于大数据的远程集中管控系统借助于目前最新的大数据分析技术，在总部统一数据规划的基础上，建立大数据分析方法，采用商务智能平台运用互联网+的核心技术进行大数据展现。

5创新和技术亮点

5．1基于企业私有云及大数据平台

一是企业私有云技术：云计算硬件设备主要包括服务器、网络设备、存储设备等，所有硬件设备资源按照云计算架构组建成云计算平台，云计算平台主要为软件开发、测试、运行提供物理资源；二是多种数据结构、数据格式的融合：本项目中涉及到企业管理的多种数据库、多种数据源、多格式的数据的统一接口和存储，最终目标是将多种数据融合二次加工分析；三是采用大数据分析技术：大数据处理技术是为了更为经济的从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。

5．2从总部管理和目标出发的管控数据大融合

一是发电量与生产经营效益分析；二是生产设备状态与维修/技改数据融合分析；三是生产指标数据与企业经营目标数据融合分析；四是设备故障数据与设备选型综合分析；五是风资源与生产效益融合分析。

5．3针对单机管控的数据分析

一是通过研究单台风机的理论和实际发电量及其原因分析，单台风机的可靠性、经济性、风资源及其转换效率、风机性能稳定性等方面问题，建立单台风机的整套技术经济评价指标，在此基础上，建立风电场整体的技术经济评价指标；二是单台风机的部件逐级分解台账并配以KKS或其他物资编码体系，进而建立整个风电场设备的物资材料编码体系。三是单台风机的运行标准化管理体系，包括监盘表单、巡回检查表单、运行分析表单、缺陷管理流程等。

5．4基于设备状态数据的深度分析

一是聚焦风机性能的研究：建立一套以“风机故障率”，“平均无故障时间”，“故障停机时间”，“非计划损失电量”，“可利用率”等指标的风机性能评价体系，实时监视和跟踪风机性能，为风机性能提效提供核心业务数据及管理手段。二是运用功率曲线方法挖掘风机潜力：针对风机实际功率曲线与理论功率曲线、保证功率曲线的横向对比分析方法，及时发现风机性能下降问题，为风机健康分析及性能挖潜提供决策数据支持。三是基于大部件分类的故障统计分析及处理策略：对不同厂家、不同类型机组分为风轮、变桨系统、齿轮箱、制动系统、偏航系统、电气系统、控制系统、发电机、传感器和塔架、地基和机舱等10个组成部分，并根据大部件分类情况统计每种部件下的故障次数、故障总时间，故障重复率等数据，计算及分析，运用自学习、专家知识库等方法分析机组故障原因、找出故障规律，分析故障原因与影响，并提出相应的处理措施。四是量化的数据统计、分析及报表机制：对风电场工作人员的消缺时间、维修维护时间、复位及时率、状态转换及时率、缺陷通知及时率等数据的统计和分析，实现对风场工作人员的量化管理。

6计划构建与路线

系统本着大数据的远程集中管控数据的思想进行方案设计，分为风电场与光伏电站、区域公司和集团本部进行远程监视与远程控制，并实现集中管理。

第一层：系统在各风电场或光伏站子站配置实时数据服务器，进行分布式数据存储与传递，用高速网络隔离装置与子站设备隔离，配置防火墙、通信管理机等，采集风电场（或光伏站）内所有设备的信息，包括风机、箱式变压器、光伏组串、逆变器、升压站、电度计量系统、风功率预测、光功率预测、AGC、AVC等，以实现统一管理。

第二层：在区域公司设立集中控制中心主站。运行人员在集控中心可实现对风电场、光伏站的远程集中监视、控制，进一步优化运行工作，为提高发电效率，增发电量做好基础工作，使发电效率最大化，同时实现对设备进行状态检测，使其完成从定期检修到状态检修的转变。

第三层：为集团本部的大数据远程集中管控中心，新能源本部侧的大数据处理中心功能涵盖了整个集团从风电场底层数据采集、系统监视到区域公司的远程调度到生产管理，成本分析再到集团层面的决策支持等业务范围，功能模块分别为：实时监测、决策支持、经济运行、设备管控、专家诊断、报表管理、应急指挥、系统管理。

7具体应用及效果分析

7．1整合风机“信息孤岛”

以某公司建设为例，分四期建设的风电项目各有各的机组，由