摘要：目前，随着世界各国对环境污染的重视不断加强，清洁能源需求更加强烈，因此清洁能源发展不断加快。风力发电作为清洁能源最主要的组成部分，应用前景广阔。国内风力发电机组的单机容量已从最初的几十千瓦发展为今天的兆瓦级，风电场也由初期的数百千瓦装机容量发展为数十万千瓦装机容量的大型风电场。随着风电场装机容量的逐渐增大和风电在电力网架中的比例不断升高，风电场的智能运行维护逐步成为一个新的课题。随着人工智能、图像识别等技术的飞速发展，加强其在风电产业的应用，构建设备状态全景化、数据分析智能化、设备管理精益化风电场变得不再遥不可及，最终实现风电场集中监控、无人值班、少人值守、区域检修的智慧风场建设，达到企业精准、精细、经济化的管理要求，从而提高企业的核心竞争力。

关键词：风电场智能化;运行;维护技术

近年来，我国新能源行业蓬勃发展，风电装机容量在快速增长， 目前， 我国的风电总装机容量已经超过了2.2亿kW，居世界第一，风电布局也在不断优化，符合我国目前能源低碳转型的要求，具有广阔的发展空间。在智慧电厂的概念及解决方案，随后逐渐出现了智能风电场等概念，但是目前智能风电场的定义还没有统一。智能化风电场，就是基于测控技术、通信技术、信息化技术、大数据处理技术以及各类智能算法来实现风机的自动化运行控制、状态监测，并且预测风功率，结合调度需求和设备状态信息对风机的输出功率进行自动调节满足电网调度需求，还可以智能诊断设备故障和评估设备状态，实现自动化和智能化的风电场运行维护工作。

一、当前风电场运行维护方式

风电场的运维主要包括风力发电机组、升压站变电、配电设备和输电线路等设备的巡检与维护工作。

1、风力发电机组。通过中控室的监控系统监视风力发电机组的各项参数变化及运行状态。当发现异常变化趋势时，通过监控程序的单机监控模式连续监视该机组的运行状态、采集数据的变化情况，并根据实际情况采取相应的处理措施，预防设备损毁、风机停运等事故的发生。定期到每台风机的现场将风机停止运行，不仅要通过目视观察等直观方法对风力发电机组外观进行巡检，还要耗费大量时间登上风机机舱对其内部设备运行状况进行巡检。若发现故障隐患，及时报告处理，查明原因，排除隐患，避免事故发生，减少经济损失。

2、升压站变电及配电设备。运行人员除通过中控室监控系统对升压站设备的运行状态、运行数据、事件信息监控以外，还要定期巡检升压站变电及配电设备，记录设备运行状态，根据运行记录制定相关的维护工作计划检修维护设备。

3、集电线路。风电场地理位置偏僻、地形复杂、气象条件恶劣、交通不便，一般采用人员登高或借助望远镜进行巡检，检查线路上设备是否存在缺陷。同时，由于风电场的线路较杆塔位置分布较分散，设备负荷变化较大，无规律，且设备高负荷运行时气象条件往往比较恶劣，输送可靠性存在隐患。这时需要巡检人员加大巡视检查的力度，确保集电线路的安全稳定运行。以上情况使得集电线路的运维工作难度大，耗时长，安全风险高。

二、智能化风电场运行维护措施

1、风电场设备运行管控。一是为了提升风电场设备运行中的安全管控能力，通过对人工智能、光纤传感和大数据等先进技术的应用，构建智能化的风机、升压站和输电线路等，可以融合多源数据并实现边缘智能管控。二是为了提升巡检效率并降低巡检成本，在设备和线路的巡检工作中，通过人工智能、图像识别、红外测温和定位导航等先进技术的应用， 可以针对风电场中所有设备实现智能识别、自动记录以及自动导航和远程遥控，还可以自动识别即将发生的隐患并发出警报。三是为了提升对设备的监测能力以及加快工作人员运维作业进度，确保作业安全，通过图像识别以及红外测温等技术的应用，实现自动化的缺陷自检、自动化识别人员和车辆行为并判断其是否合规、自动读取计量表中的数据以及压板位置等，识别设备实时运行状态，在线分析安全区域并监测关键设备温度等。四是为了提升风电机组运行的安全性与可靠性， 在监测风机运行状态时可以通过光纤传感技术的应用来提升监测技术水平， 可以全方位和立体化对风机运行状态开展实时监测。五是为了提升风电场运行维护人员工作水平和效率，可以对具有复杂特点的升压站和输电线路等进行精细化三维立体模型的构建， 基于此模型开展模拟以及远程查勘等工作。六是针对风电场设备比较分散的特点， 针对已经出现的故障，为了快速定位和排除故障，可以通过无人机以及智能识别桩端等物联感知设备的应用来全方位感知设备的运行状态。

2、风电场设备运行中的维护管理。一是为了提升风电场运行维护管理工作效率并构建智能高效的管理模式， 可以通过大数据技术的应用来分析数据模型，重点对设备运行历史数据、之前的缺陷和故障等内容进行分析，自动制定设备检修策略和计划，还可以通过移动终端的应用来自动下发检修任务和流程， 可以自动填报和审批工作票以及操作票等。二是为了实现风电场设备运行故障概率的降低， 还可以通过大数据技术基于设备运行信息和地理信息等所构建的模型，精准定位出现异常的位置并发出智能预警，帮助运行维护人员及时发现和快速处理故障隐患。三是为了减少自然灾害发生概率及其对风电场运行造成的负面影响，可以基于对气象以及灾害监测数据的分析、利用拓扑结构以及地形地貌等智能化分析可能出现的自然灾害，预测自然灾害的发生时间和影响范围等，提前做好预防和应对准备工作。四是为了提升试验效率并尽量减少设备的停机时间，通过智能化技术的应用实现对试验检测数据的自动分析，同时将分析结果快速反馈给现场人员并自动生成检测报告。五是为了提升设备试验以及检修工作的有效性和科学性， 还可以通过智能化系统中的仪器仪表检验管理功能对仪器仪表开展全面的校验以及动态化的状态评估工作，及时准确开展仪器仪表的校验工作。

3、通过运检绩效评价指标体系的构建， 基于设备缺陷、试验以及故障等数据的收集和分析，保证数据统计分析的准确性，在此基础上更加准确地开展设备状态综合评估工作。安全风险评估量化模型的构建， 便于在技改和待续工作中将此模型作为主要依据。风电场备品备件库存动态优化方法研究梳理分析备品备件库存特征信息，建立备品备件库存动态优化模型。考虑预算资金和现有库存约束，以损失电量最小为优化目标，输入实时故障预测结果，输出风电场备品备件储备年度计划和备品备件库存预警，并可以根据预警动态调整年度计划。通过全过程技术监督和管控工作的开展， 推动技术监督工作向标准化、规范化和精益化方向发展。

在目前的风电场大规模建设与快速发展过程中， 不断有自动化技术与设备应用其中， 增加了风电场运行维护工作量和难度。基于智能化风电场的未来发展趋势，同样需要基于计算机、信息化和大数据等先进技术的应用来创新运行维护模式，实时监控风电场设备，实现状态深度感知以及数据融合、资源共享，提升运行维护管理效率和质量，确保人员安全并降低成本，推动风电事业的健康发展。

参考文献

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