风力发电集控中心的信息化建设研究

华电新能源股份有限公司福建分公司 钱政华 刘晖莹 叶建武 杨怿耕 林丽丽 陈 松

随着科技的不断进步，信息化建设正在逐步成为风力发电行业的主要发展方向。从集控中心的监控系统到数据分析平台，各种先进的信息技术正被应用于风力发电中，为行业发展注入新的活力和动力。可以预见，随着时代的发展，风力发电集控中心信息化建设将更加普及和深入，成为促进行业健康发展的重要手段和保障。

1 风力发电集控中心的信息化建设的积极能效

1.1 利用数据挖掘技术有效维护风电系统数据安全性

在风力发电集控中心的信息化建设中，通过数据挖掘技术，可以对大量的风电系统数据进行分析和监测，以识别异常活动和潜在的安全威胁。这种技术可以通过检测异常模式、行为分析和预测性建模来发现潜在的安全漏洞和攻击迹象。同时，数据挖掘还可以帮助集控中心建立起预防性的安全机制，及时发现并应对风电系统中的安全隐患。

数据挖掘技术在风力发电系统运行期间通过分析历史数据和实时数据，可以发现异常模式和行为，从而及时采取相应的安全措施。例如，当风电系统数据出现异常时，集控中心可以自动触发警报并采取相应的措施，如关闭受影响的设备或隔离网络连接，以防止安全漏洞的扩散和进一步的损害。此外，数据挖掘技术还可以帮助集控中心建立风险评估模型，预测潜在的安全威胁，并制订相应的应对策略，提高风电系统的整体安全性。

1.2 提升风电系统内部信息传递顺畅性

在风力发电集控中心的信息化建设中，信息安全技术的应用可以提升风电系统内部信息传递的顺畅性。通过使用加密通信、身份认证、访问控制等信息安全技术，可以保障风电系统内部信息传递的安全性和完整性，同时确保信息的及时性和准确性。这有助于提高集控中心内部信息交流的效率和可靠性，从而优化风电系统的运行管理。

在风力发电集控中心信息化建设中，信息安全技术的应用还可以有效防范信息泄露和被篡改的风险。通过加密通信，可以保护风电系统内部信息在传输过程中的安全性，确保信息不会被未经授权的人员获取或篡改。同时，身份认证和访问控制可以限制对敏感信息的访问，确保只有授权人员才能查看和修改相关数据，防止敏感信息的泄露和恶意篡改，保护风电系统的运行和管理[1]。

1.3 信息安全技术可为集控中心的数据提供安全保障

在风力发电集控中心的信息化建设中，通过加密存储、备份和恢复机制、网络安全防护等信息安全措施，可以有效防范数据泄露、丢失等风险，确保风电系统数据的完整性和可靠性。同时，信息安全技术还能帮助集控中心建立起安全的数据管理和监控机制，加强对数据的保护和管理。

在风力发电集控中心的信息化建设中，数据的安全性至关重要。通过加密存储和备份机制，可以防止数据被未经授权的人员获取或篡改。此外，网络安全防护措施，如防火墙、入侵监测系统等，可以有效防范网络攻击和恶意软件的威胁。同时，建立起安全的数据管理和监控机制，可以对数据的访问和使用进行监控和审计，确保数据的合法性和完整性[2]。

2 风力发电集控中心的信息化建设策略

2.1 采集与传输数据信息系统建设

为了保证风力发电设备的安全运行和最大化发电效率，对设备和风场运行数据进行实时、准确地采集和传输变得至关重要。风电系统集控中心由监管、能量、数据查询等系统组成，分别设置在不同的部位，各系统彼此独立运行，不会相互影响，可以发挥系统各自的功能。风电系统传递准确的数据信息，是实现资源共享的关键性手段。第一，在风力发电设备上部署传感器和数据采集设备，实现对关键参数如风速、转速、温度、湿度等数据的实时监测和采集，帮助运维人员及时发现和解决潜在的故障和问题，确保设备的正常运行（如图1所示）。第二，引入先进的数据传输技术，比如物联网技术和5G 通信技术，实现从风力发电设备到集控中心的快速、稳定的数据传输，确保监测数据的实时性和准确性，使得运维人员能够及时作出调整和决策，提高设备的利用率和发电效率。第三，在集控中心建立高效的数据存储和管理系统，保证采集到的数据可以被及时、准确地存储和处理，为监测数据的分析和利用提供良好的基础，帮助优化风场运行和维护计划，降低运维成本，提高风力发电效率。

图1 风电设备传感器

2.2 合理应用数据挖掘技术

风力发电系统产生的海量数据中蕴藏着许多宝贵的信息，而数据挖掘技术能够从这些数据中挖掘出有用的信息和规律。第一，可利用数据挖掘技术，对风场运行数据进行趋势分析、异常检测、故障诊断等，帮助运维人员及时发现和解决问题，提高风场的可靠性和运行效率。第二，在风力发电集控中心的信息化建设中，可通过数据挖掘技术实现智能化的运维管理。通过对风力发电设备和风场运行数据进行深度分析，可以建立预测模型和优化算法，实现设备的智能巡检和故障预警，提高运维效率和设备利用率。同时，还可以通过数据挖掘技术优化维护计划，合理安排维护任务，减少维护成本和停机时间，提高风力发电厂的运行效率和经济效益。第三，将数据挖掘技术应用于风力发电场的资源评估和产能优化。通过对风速、风向、温度等气象数据的分析，可以预测风力发电设备的发电量和发电效率，为风电场的规划和运营提供科学依据。同时，还可以通过数据挖掘技术对风力发电场的布局进行优化，选择合适的风力发电设备和布设方式，提高发电效率和经济效益。第四，将数据挖掘技术应用于风力发电场的电力市场分析和用户需求预测。通过对电力市场数据和用户用电数据的分析，可以了解用户需求的变化趋势和电力市场的供需情况，为风力发电厂的发电计划和电力调度提供科学依据。

2.3 积极应用信息安全技术

风力发电集控中心作为重要的能源基础设施，在信息化建设过程中，需要积极应用信息安全技术，建立健全的信息安全管理体系。第一，采用网络隔离和安全策略的方式，确保集控中心的内部网络与外部网络之间的隔离和安全[3]。第二，通过对敏感数据的加密，可以防止数据在传输和存储过程中被窃取或篡改。同时，建立严格的权限控制机制，确保只有授权人员可以访问和操作重要数据和系统，从而避免数据泄露和信息安全风险。第三，灾备恢复计划可以帮助风力发电集控中心在遭受灾害或系统故障时，快速恢复业务和数据，减少损失和影响。这包括制订备份策略、定期测试和演练灾备恢复方案，确保集控中心的信息系统具备高可用性和快速恢复能力。

2.4 基于大数据智慧化监测技术实施智慧化监测赋能

在风力发电集控中心的信息化建设中，通过利用大数据智慧化监测技术，可以实现对风力发电设备性能和风场运行状态的实时监测和分析，同时结合人工智能和机器学习技术，还可以实现对数据的智能化处理和预测分析。这些技术的应用为风力发电设备的运维和维护提供了智能化的决策支持。

通过大数据技术，风力发电集控中心可以对风力发电设备进行全面的性能监测。通过实时监测风力发电设备的各项指标，如转速、温度、振动等，可以及时发现设备的异常情况，并采取相应的维修措施，以保证设备的正常运行和延长设备的使用寿命。此外，还可以通过对风场的运行状态进行实时监测和分析，了解风场的发电效率和功率曲线等关键指标，以便进行优化调整。

在大数据智慧化监测技术的基础上，通过结合人工智能和机器学习技术，可以实现对数据的智能化处理和预测分析。通过对历史数据和实时数据的分析，可以建立风力发电设备的性能模型和预测模型，准确预测设备的故障风险和寿命。同时，还可以通过机器学习算法对数据进行分类和聚类，提取关键信息、总结规律，为风力发电设备的运维和维护提供决策支持。

2.5 注重强化智慧能量的控制

通过实施智能化的能量管理系统，可以对风电场的能量生产、消耗和储存进行精细化控制和优化调度，提高能源利用效率，降低运行成本，同时满足用户对电力的需求，实现能源供需的平衡。在风力发电集控中心的信息化建设中，通过智能化的能量管理系统，可以对风电场的能量生产、消耗和储存进行全面监测和控制。通过实时数据的采集和分析，可以实现对风力发电设备的运行状态和能量产出的实时监测，及时发现设备故障和异常情况，并采取相应的措施进行修复和优化[4]。通过精细化的能量管理和调度，根据用户的需求进行灵活的能量分配，保证用户的用电需求得到满足，还可以根据电力市场情况进行智能化的能量交易，实现能源的最优配置和经济效益的最大化。

2.6 合理构建配套的储能控制

随着可再生能源的大规模接入电网，储能技术成了解决可再生能源波动性和间歇性的重要手段，在风力发电集控中心的信息化建设中，需要合理构建配套的储能控制系统，实现对储能设备的运行状态监测、充放电控制和优化调度，确保储能系统能够有效地吸纳风电场的风能，并在需要时释放能量给电网，提升电网的稳定性和可靠性。

储能技术的应用可以将可再生能源的波动性和间歇性转化为可控的能源输出，从而解决了可再生能源的不稳定性和可靠性问题。在风力发电集控中心的信息化建设中，通过实时监测储能设备的运行状态，包括电池充放电状态、电池容量等，可以及时发现并解决潜在的问题，确保储能系统的正常运行和安全性。此外，储能控制系统还需要实现充放电控制和优化调度。通过精确控制储能设备的充放电过程，可以最大限度地提高能源的利用率，同时也可以避免储能设备的过度充放电导致的损坏[5]。优化调度则是根据电网需求和储能设备的实时状态来合理分配电能，确保储能系统能够在需要时释放能量给电网，提升电网的稳定性和可靠性。

2.7 合理应用数字孪生技术

通过数字孪生技术，可以对不同的风场布局方案进行虚拟仿真和优化分析，评估不同布局对发电效率和成本的影响，从而为风场的设计和规划提供科学依据。此外，数字孪生技术还可以帮助风场管理人员进行实时监测和预警，及时发现设备故障和异常情况，提高风场运行的安全性和可靠性。

3 结语

通过有效推动风力发电集控中心的信息化建设，可以为风力发电系统运行提供更多的保障，实现风力发电资源的最大化利用。集控中心的信息化建设将实现远程监控、故障诊断和预测维护等功能，提高系统的稳定性和可靠性，降低运维成本，为风力发电行业的可持续发展提供有力支持。同时，信息化建设还将推动风力发电行业的数字化转型，在信息化建设中不断完善管理机制、组织方案，实现风电场的统一管理与全范围监管，为企业提供更多的智能化解决方案。