【摘 要】
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本文详细介绍了基于云计算的风电生产管控统一数据平台系统搭建策略,从风电生产数据的自身特点出发,采用成熟的商业hadoop系统加云计算平台的架构方式,平台开发基于J2EE技术路线,采用SOA、模块化和构件化架构.通过云平台可节省投资、实现快速部署,平台安全稳定不受物理设备存储计算容量的限制,可实现计算资源的快速横向扩展,为风电企业实现大数据平台建设提供了新的思路与想法.该平台建成后为龙源电力集团在投
【机 构】
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中能电力科技开发有限公司 北京 100034
【出 处】
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2017年(第三届)风电场信息化智能化专题交流研讨会
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本文详细介绍了基于云计算的风电生产管控统一数据平台系统搭建策略,从风电生产数据的自身特点出发,采用成熟的商业hadoop系统加云计算平台的架构方式,平台开发基于J2EE技术路线,采用SOA、模块化和构件化架构.通过云平台可节省投资、实现快速部署,平台安全稳定不受物理设备存储计算容量的限制,可实现计算资源的快速横向扩展,为风电企业实现大数据平台建设提供了新的思路与想法.该平台建成后为龙源电力集团在投资回报、生产管控优化、资源配置、管理提升和企业战略等多层面提供有效的数据支撑.
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风电场的建设周期短、规模较小、为满足在建设管理人员不足的情况下大力发展风电的需求,EPC总承包成为了部分业主单位的最佳选择.本文以湖北能源集团麻城蔡家寨风电场项目建设为例,以现场项目经理的视角,浅述了风电场EPC模式下业主的现场管理.
根据华电集团甘肃分公司管理特点及发展需求,引入云检修管理系统,通过信息化管理手段,以设备管理为核心,工单管理为主线,实现风电场设备全生命周期管理,降低运维成本,提高管理效率及企业盈利水平.
为了获取最大的功率输出,人们非常重视风力发电机的功率曲线是否达标,进而非常重视偏航系统的调整,对变桨系统的调整不太重视.本文依据工作实践和风力发电机变桨系统的设计原理,对叶片是否准确对零的判断、风力发电机的功率输出是否达到最优等问题进行了有益探索并取得了较大的经济效益.
风电机组的火灾不仅会对风机带来毁灭性的破坏,有的甚至会带来更大的社会风险.早期国内的风机只在风机机舱内和塔筒底部摆放几个手提灭火器,这些简易的消防装置在突如其来的火灾面前,几乎成了没有用的摆设,因此提高早期风电机组的火灾防范水平是迫不及待的事情.
山区风电场35kV架空线路为故障多发区,尤其以架空线路最为严重.如遇高海拔地区、冰雪覆盖区等,线路的巡视和检修均存在很多困难,不仅影响线路的投运率,并且给风电场带来较大的发电量损失.本文通过对一种35kV架空线路的状态监测系统的应用研究,利用高精度的测量和高速录波数据,实现了故障区段快速定位、准确识别故障类型的目标,通过现场验证,有效的缩短了线路停运时长,提高了线路投运率,同时利用其实时的监测数据
针对目前传统风电场就地监测监控及运维管理存在的问题,对风电场群集中监控进行深入研究.分析了集中监控系统建设的必要性,明确集中监控系统三级架构和系统各硬件组成,对风电场停机进行详细定义和分类,制定了监控系统7大类46个关键指标;基于IEC61400-25标准,阐述了集中监控系统所需采集的数据及类型、通讯规约和格式转换;应用集中监控系统实现了各类报表的自动统计功能,并对风电机组大部件进行故障诊断和故障
齿轮箱作为风电机组的核心部件,其正常运转对整个风电机组的安全工作起着决定性作用.本文总结现有风机齿轮箱故障诊断方法,介绍了机器学习的分类及发展现状.针对人工神经网络、支持向量机技术在风电机组齿轮箱故障诊断中的建模和应用进行了总结和分析,最后,提出了机器学习算法在风机齿轮箱故障诊断领域应用存在问题和展望.
风电场理论发电功率是指在当前风况下场内所有风机均可正常运行时能够发出的功率.为提高新能源高比例运行下的消纳能力,若干省份调度中心要求新能源发电场站通过功率预测系统上报实际理论功率.本文对3种计算实际理论功率的算法进行分别介绍,并提出基于功率预测系统的理论功率精度提升方法,以满足调度中心要求.
近几年,随着IoT技术和数据分析技术的快速发展,预防性维护技术(PdM)技术在各个不同的工业部门也变得更加可行.在风力发电行业,风力发电机状态监控(WTCM)技术的研发一时间得到了大规模的技术以及资金投入,包括新的传感器技术,可靠度高的网络结构,高规格数据采集系统以及先进的数据分析和故障诊断技术.然而,为了在实际使用当中实现预防性维护,还需要将CM技术,预防性分析技术,维修排程等合理地集成在一起.
随着中国风电的大力发展,依靠人工运维方式已跟不上风电的快速建设.大数据技术的应用,使得的风场运维流程发生根本性变化,在提升设备的同时降低运营成本.本文对大数据的特征及关键技术进行阐述,通过分析大数据在风电领域的研究现状和在现场的应用情况,提出了目前存在的问题以及进一步的发展方向.