面向智慧风电场的远距离控制与运维管理技术研究

2024-01-26张军

今日自动化 2023年10期

张军

（永福县中翔能源有限公司，广西钦州 535000）

“智慧风电场”概念已被提出多年，迄今为止，在业界并没有形成统一的定论。5G、大数据、人工智能等新一代高新技术及风电技术的不断发展，为智慧风电场建设提供了重要基础条件，也为智慧风电场提供了新的发展契机。文章对智慧风电场的远距离控制与运维管理关键技术进行了探讨，并提出了一种风电场智慧型一体化监控系统的建设方案，以推进风电场智能化水平的进一步提升。

1 智慧风电场概述

智慧风电场是一种利用先进技术和智能系统来提高风电场运营效率，降低成本，优化能源产量的风电发电系统。其整合了现代信息技术、大数据分析、人工智能等技术，以实现对风电场各方面的实时监控、优化管理和预测性维护。

智慧风电场具有以下基本特征。

（1）学习性。智慧风电场可通过持续的数据收集和分析，不断优化运行策略，提高发电效率和可靠性。

（2）成长性。智慧风电场具有良好的扩展性，可根据需要，灵活地增加风机数量，适应不同规模的电力需求。

（3）开放性。智慧风电场采用先进的信息技术，通常具有开放的系统架构，可与其他智能系统、电力网络等互相连接，实现信息共享和资源整合。

（4）异构性。智慧风电场通常由多个不同型号、不同规格的风机组成，这些风机可能来自不同的制造商，系统需要具备处理这种异构性的能力。

（5）友好性。智慧风电场利用可再生风能资源，可减少对传统化石能源的依赖，从而降低环境负荷，减缓气候变化。

这些特征使得智慧风电场成为一种高度智能化、灵活可控、可持续发展的清洁能源解决方案，对于推动清洁能源转型和提升电力系统的智能化水平起到了积极的推动作用。

2 智慧风电场体系架构

2.1 智慧风电场的生产管理维度

（1）风机级。具有自我调节、自我保护，对重大故障直接反应等基本功能的智能风机。

（2）场站级。基于气象数据和风场拓扑，对风电场的布局进行优化，最大程度利用风资源。对整个风电场进行实时监控，及时调度风机运行状态，以保证场站的整体稳定性和高效性。

（3）集控级。集中监控和调度所有场站，协调风电场间的运行，保障整个风电项目的高效稳定运行。对从各场站收集的数据进行综合分析，为决策者提供可靠的参考和建议，以优化运营策略。

（4）集团化管控级。其主要任务是实现风电场的智慧发展，要求持续学习、持续优化，分类指导风电智慧化发展。

2.2 智慧风电场的信息系统维度

智慧风电场的信息系统维度分为基础设施级（硬件基础）、支撑平台级（软件基础架构）、应用平台级（建设目标的各类应用）3个部分。

（1）基础设施级。这一层次包括了构成智慧风电系统基础的硬件设施，包括风力发电机、变流器、传感器、控制器、通信设备等。这些组件共同构成了一个完整的物理基础，为系统的运行提供支持。

（2）支撑平台级。这一层次涵盖了在硬件基础上运行的软件基础架构，包括操作系统、数据库、网络架构、通信协议等。支撑平台级的软件提供了对硬件的管理、控制和数据处理功能。

（3）应用平台级。这一层次是智慧风电系统中的最高级别，涵盖了各种用于实现具体功能和目标的应用程序，包括数据分析、故障检测、性能优化、远程监控等各类应用。

总之，智慧风电系统的架构采用高效融合计算、存储和网络技术，基于多元异构计算构建，形成了一个结合边缘计算和云端计算的智能架构。不同层次的计算能力和侧重点各异，不同层次的体系结构引入了不同的计算能力，以实现对数据的高效、实时处理，从而使风电系统在各层级上都能实现智能化。

3 智慧风电场远距离控制与运维管理关键技术

随着风电场建设规模的不断扩大，传统的现场巡检和维护方式已无法满足日益增长的需求。智慧风电场远距离控制技术的应用，使得运维管理人员可在办公室，甚至在数百甚至数千公里外，通过网络远程访问风电场的所有设备，实时获取各项关键数据。智慧风电场远距离控制技术，融合了先进的信息技术、通信技术及人工智能等多种高新技术，实现了对风电场的远程监控、实时调度和故障诊断。

3.1 数据采集技术

精准地采集风机数据对于评估风机和整个风电场的性能、运行状况、发电量预测等方面具有重要的作用。然而，通常情况下风电场在单位时间内需要采集的数据量十分庞大，数据种类呈多样化，因此在数据质量方面难以得到有效保证。目前，绝大多数风电企业在数据采集工作方面面临着成本高、安全性低、标准不统一、数据获取不全面等问题，对数据采集工作造成了极大的挑战。

为解决此类问题，并为后续场站、区域集中管控、总部生产调度等信息建设提供可靠的数据来源，迫切需要开展标准化、精准化的风电机组数据采集技术工作。其中，风机数据直接采集作为一种能够屏蔽不同机型差异的数据采集技术，为风电机组数据采集工作带来了新的机遇，其主要涉及数据的主动采集、通信规约的解析、数据标准化输出及风机状态的精准识别等多项关键技术。

3.2 智能优化控制技术

风电场智能优化控制技术可增强风电对电网安全稳定运行的支持能力，是保障智慧风电系统稳定、灵活运行的关键。建立一个统一的能量管理平台，并适用于多种型号的风力发电机组，可保障风电机组的稳定运行，进而获得最大的风能利用率，保证供电可靠性，实现对整个风电场场群的优化控制。同时，还可探索先进的储能技术，实现电力的调峰和调频，灵活控制并网电量，减小电网的波动，并研究无功功率控制方法，在风机允许的范围内，全面响应调度对无功功率控制的要求。

3.3 网络通信技术

通信系统需要实现对风机内部、就地监控、中央监控和远程监控间的数据传输和指令传递。然而，现有的有线通信网络难以满足对风电场监控系统和通信系统可靠性和安全性的要求。应针对不同风机厂家的通信规约差异，制订统一的通信传输技术标准。随着风电场容量的不断加大，亟需研发先进的网络通信技术，同时，考虑到有线介质可能会遇到不可控因素遭到破坏，因此应尽可能采用无线通信技术，提升其灵活性。

3.4 多源异构数据融合技术

风电机组配备了不同类型及规格的传感器，如振动传感器、红外传感器、视频传感器及温度湿度传感器等。这些不同类型的传感器节点产生的风电数据呈现出多维度、异构性。如何有效地将这些来自不同源头、具有实时要求的时间序列数据进行融合处理，以保证运行系统能够快速、准确地做出决策与控制，是目前面临的一个重要问题。

多源异构数据融合技术，可在不同阶段和目标下采取相应的融合策略。其核心问题在于选择合适的数据融合算法，而不同层次的融合策略研究为后期智慧风电系统的决策分析提供了数据质量的保证。

3.5 系统架构信息安全技术

智慧风电系统由于技术复杂，并属于全开放交互的架构，因此在建设方面极易出现漏洞，给智慧风电系统的安全防护工作带来了巨大挑战。智慧风电体系架构的安全防护需要满足多层次的保护要求，并具有灵活性强、功能易扩展等特征，因此，需要融合边缘计算、云计算等多种异构计算体系的智慧风电体系架构，为数据安全管理等方面提供强有力的技术支持。

3.6 智能传感技术

风电机组、升压站及测风塔上安装的传感器节点，通过有线或无线方式形成了一个传感器网络，能够全面实时地感知、监测并收集覆盖区域内的各类设备及环境等数据信息，并将这些数据实时传输至控制中心，进而减小设备故障率，降低维修成本，保障设备安全。智能传感器技术是实现智慧风电精准感知的基础硬件保障，因此，智慧风电场建设过程中，应加强智能传感器的设计、传感器节点的布设及能量优化策略，保证传感器网络高效准确运行。

4 风电场智慧型一体化监控系统的建设方案

智慧型一体化监控管理系统，涵盖了设备状态全面感知、无人机器巡视巡检、设备缺陷主动预警、远程操作一键顺控、主辅设备智能联动、人员设备智能管控、行为决策智慧辅助等技术特征，可实现对全场的远程实时全景智能化监控，并进行各类数据的集中化管理，实现无人值守、少人集控的智慧化运维管理新模式。

4.1 系统基本情况

建设智慧型一体化监控管理平台，应采用统一的标准化接口，实现每个子系统的无缝融合，进而实现风电场统一的运行控制和管理维护。通讯接口要具备安全性、实时性、可靠性、易维护性等要求，系统平台基于网络通讯和IEC 61850标准。该系统实现了对风电场设备、人员、物资的综合监视与管理，以及设备状态性能实时评估、故障实时预警、故障智能诊断及分析等功能的深度集成，有助于风电场更加及时准确掌握风机的健康状态。

4.2 系统架构

（1）数据采集层。负责实时采集风电场各种设备的运行数据，如风力机组的发电量、温度、风速等信息。

（2）数据传输层。将采集到的数据传输到上层的数据处理和管理层，通常采用各种通讯协议和技术。

（3）数据处理和管理层。对传输的数据进行处理、分析、存储和管理，包括对风电场运行状态的实时监控和历史数据的存储。

（4）应用层。提供了各种功能模块，用于实现对风电场的运维管理、数据分析、报警处理等功能。

（5）用户界面层。提供了直观的用户界面，使运维人员能够方便地使用系统进行监控和管理。

4.3 功能模块

（1）实时监控模块。实时监控风电场各设备的运行状态，包括发电量、温度、转速等指标。

（2）故障诊断模块。通过分析传感器数据和设备状态，能够自动识别可能存在的故障，并提供相应的处理建议。

（3）运维管理模块。用于计划、跟踪和记录维护活动，包括预防性维护和突发性维修。

（4）数据分析模块：对历史数据进行统计、分析，提供报表和图表，用于优化风电场的运行策略。

（5）报警管理模块。监控系统的警报，及时通知运维人员，帮助他们快速响应问题。

（6）远程控制模块。允许远程对风电场设备进行控制和调整。

（7）能效评估模块。评估风电场的能源利用效率，提供优化建议。

4.4 安全分区

一体化系统可分为安全1、2、3、4区。安全区1对风电机组、AGC/AVC 等子系统进行实时智能化监控；安全2区对功率预测、状态在线监测及安防、门禁等子系统进行非实时智能化监控；安全3区为智慧化管理区；安全4区为机器人、无人机巡检等子系统区。其中，各安全区间采用防火墙进行安全隔离，横向通过隔离装置，纵向通过加密认证进行隔离。