基于大数据和人工智能的新能源运维优化研究

摘 要：本文基于大数据和人工智能技术，结合退火算法进行风电机组运维优化研究，分析了大量实时数据并优化风电机组的运维策略，以期提高发电效率，降低总体运维成本。模型显示风速对发电功率影响显著，算法优化后系统运维效率显著提高，降低了运营成本并提高了整体性能。电压管理频率变化揭示了模型动态调整并收敛到稳定状态的过程，有效提高了发电效率。

关键词：大数据挖掘；人工智能；新能源项目；风电机组；运维优化

中图分类号：TM 61 " " 文献标志码：A

随着社会对清洁能源需求增加，新能源项目的发展越来越重要，新能源设备在实际运行中面临诸多挑战，直接影响发电效率和运维成本，研究人员对此进行了较多分析与讨论。李旭斌等探讨了新型电力系统中电力设备健康管理与智能运维的关键技术，构建了健康管理和智能运维体系架构[1]。纪云松等介绍了大数据分析在海上风电场中的应用，整合海上风电场数据、进行深入分析并提供有效依据，以推进施工和运维工作[2]。陈明光等针对海上风电产业快速发展与落后运维管理模式间的矛盾，利用“互联网+”思维构建了海上风电场运维一体化平台[3]。金晓航等结合装备大数据进行状态监测、异常预警和故障诊断等工作，讨论了工业大数据驱动的故障预测与健康管理[4]。王靖然等提出了以数据深度利用和单机智能感知为特征的新能源智能调控技术，这是未来新能源调控运行的核心领域[5]。韩斌等探讨了数字化智慧风电场的设备状态监测、数据分析、设备评价、故障诊断和预警等特征，并提出解决问题的对策[6]。本文将基于现有研究成果，分析并讨论大数据模型下的运维。

1 运维优化模型构造

1.1 数据获取与处理

风电机组的大数据收集工作通过各种传感器和监控设备成功获取了大量数据。在该过程中，模型随机抽取采集了1000个样本数据，以进行小范围模型构建验证性分析，每个样本都包括风速（V）和对应的发电功率（P），本文主要将其作为主输入和输出变量构建模型。与此同时，样本还包括具体的参数调节信息、风电机组的风速等环境参数和风电机组自身控制中的频率、电压调节等数据。

1.2 数据分析与参数化

本文通过大数据进一步分析了案例项目的发电功率水平，深入探讨了风速对发电功率的影响和优化后模型的效果。

案例项目发电功率变化如图1所示。图1中，随着风速变化，风电机组的发电总功率呈现出明显的指数型增长。当风速为15 m/s时，理想状态下的输出功率已超过500 kW，一旦达到切出状态，功率立即降至零。这清楚地表明风速对发电功率具有显著影响，并且经过优化后的模型能够更有效地利用不同风速下的发电潜力。优化后的系统能够在不同风速条件下更高效地进行发电，最大程度地利用风能资源，并提高整体发电效率。通过对数据进行初步分析可以发现，风电机组的发电系数为0.4。发电系数是衡量风力发电机组性能的重要指标之一，表示单位时间内实际发电功率与额定功率间的比值。此外，本文在分析中还确定了该风电机组的切入风速为4 m/s，切出风速为20 m/s。这些关键参数为模型后续的进一步分析和建模提供了依据。

1.3 算法结构设计

模型的目标是将风电机组在不同风速下的发电功率最大化。模型将目标函数maxP定义为公式（1）。

maxP=f（V） （1）

式中：f（V）为风速V下的发电功率，目标函数是为其寻求最大值。

f（V）的具体函数对应关系源自采用智能化手段的数据分析，需要基于收集数据建立有关模型，本文主要基于发电系数构建相关模型。

为了保证优化结果的合理性，模型需要考虑以下核心输入变量风速非负值的响应约束条件，即2≤V≤25。在此基础上，模型使用退火算法来解决优化问题。需要进行初始化，如公式（2）所示。

T=T0 （2）

式中：T为温度；T0为其初始值。

进而随机产生初始解，如公式（3）所示。

x=x0 （3）

式中：x为当前解；x0为其初始值。

由此生成目标函数值，并与初始值条件下的目标函数进行比较，分别如公式（4）、公式（5）所示。

（4）

（5）

式中：xt为t时的当前解；xt+1为t+1时，即t时更新后的当前解，为概率函数；Pt为t时的当前目标函数；Pt+1为t+1时，即t时更新后的目标函数。

循环上述步骤，重复计算新解、更新当前解和新制扰动的循环。整个循环过程中，温度会按照设定的冷却速率逐渐下降，当温度降至最小温度后停止计算，算法会在搜索空间中找到一个接近最优解的结果。这种温度下降的机制有助于避免陷入局部最优解，并促使算法向全局最优解方向前进。

因此，作为一种经典的优化方法，退火算法在处理复杂问题时具有重要价值和意义。通过模拟退火过程可在搜索空间中寻找全局最优解或接近全局最优解的有效路径，为问题求解提供了一种高效、可靠的方式。

1.4 退火参数设置

模型退火参数见表1。

在表1中，在实现中参数的设置考虑了充分探索空间和避免早熄灭搜索过程的平衡。初始温度设定为较高值有助于跳出局部最优解，而较小的冷却速率可使接受较差解时更宽容。最小温度设定为1可确保算法在最后阶段能继续搜索，以尽可能找到更好的解。由此，算法可以在有效探索搜索空间的同时，在合理时间内收敛到一个较理想的解。

2 运维优化结果分析

2.1 随迭代次数变化的温度和步长

温度和步长变化如图2所示。图2中，温度逐渐下降并最终趋于稳定状态反映了算法在不断调整搜索策略，以逐步接近最优解。随着温度降低，算法更倾向于接受较差的解决方案，这有助于避免陷入局部最优解并促进全局搜索。该温度下降过程是退火算法中模拟退火过程的核心部分，通过控制参数来平衡对较差解决方案的接受和对更好解决方案的探索。并在迭代过程中观察到，步长出现了一些波动，但整体呈稳定趋势。这种波动可能是由算法在不同解空间中进行探索时所做的参数调整引起的。步长的波动表明算法在搜索空间中灵活调整，并尝试通过不同跨度的移动来取得更好的优化效果。

2.2 电压管理表现

电压管理频率变化如图3所示。图3中，随着迭代次数增加，可观察到电压管理频率呈明显的变化趋势。初始阶段，电压管理频率快速下降至最佳状态，表明模型在优化过程中迅速调整了电力管理策略，以提高发电功率输出效率。这种快速下降可能源于模型开始识别和利用系统中的潜在优化空间，并根据目标函数和约束条件进行相应调整。

迭代20～30次后，可观察到电压管理频率稍有上升。这种上升反映了模型对某些特定参数或策略进行微调，以进一步优化发电功率输出。该阶段的波动可能源于模型探索搜索空间时遇到的局部最优解或者参数调整。然而，随着进一步迭代，电压管理频率逐渐稳定，在迭代100次后保持平稳，表明模型已经收敛到一个较理想的电力管理策略，并能够保持稳定状态，以实现持续高效的发电功率输出。

2.3 运维成本表现

运行维护成本变化如图4所示。图4中，模型进一步显示随着电压管理频率变化，总运维成本也呈现出明显的波动趋势。在优化过程中，总运维成本呈快速下降趋势，说明采用退火算法进行优化后，风电机组的运维效率显著提升。这种快速下降的原因可能是模型在调整电力管理策略的同时，有效降低了运营成本并提高了整体性能。特别值得注意的是，当电压管理频率达到极低水平时，运维成本相对较高。这种情况可能反映了在某些特定状态下，系统需要耗费更多资源来维持稳定运行或应对潜在问题，从而导致运维成本上升。然而，当电压管理频率逐渐稳定并模式化后，运维成本已接近零值。这表明模型成功优化了风电机组的运维策略，在高度稳定和模式化的状态下将运维成本降至极低，系统能够更有效地利用资源、降低能源生产过程中的开支并提高整体经济效益。

3 结论

本文基于大数据、人工智能技术，结合退火算法进行了风电机组运维优化研究。通过分析实时数据、优化运维策略，系统发现风速对发电功率影响显著。模型在调整电力管理策略的同时成功降低了运营成本，并提高了整体性能。随着电压管理频率稳定、模式化后，系统的运维成本降至极低，有效利用了资源，降低了生产开支，并提高了经济效益。

参考文献

[1]李旭斌，田付强，郭亦可.新型电力系统中电力设备健康管理与智能运维关键技术探究[J].电网技术，2023，47（9）：3710-3727.

[2]纪云松，敖立争，刘海南，等.大数据分析在海上风电场中的应用[J].船舶工程，2022，44（增刊）：93-96.

[3]陈明光，徐创学，冯庭有，等.海上风电场运维一体化平台的开发应用[J].船舶工程，2021，43（10）：17-21，103.

[4]金晓航，王宇，ZHANG B.工业大数据驱动的故障预测与健康管理[J].计算机集成制造系统，2022，28（5）：1314-1336.

[5]王靖然，王东升，施贵荣，等.面向消纳提升的新能源智能调控数据应用架构与关键技术[J].电力系统及其自动化学报，2020，32（11）：88-94.

[6]韩斌，王忠杰，赵勇，等.智慧风电场发展现状及规划建议[J].热力发电，2019，48（9）：34-39.