摘要：近几年，国内新能源场站数量不断增多，要充分实现新能源场站所具备的价值，关键是要以AIOT技术为依托，打造可对场站进行高效管理的智能系统，通过远程集控的方式，使现场所配备人员数量得到控制，从而达到降低运行成本的目的。本文便以此为背景，首先概括新能源行业所面临挑战，其次介绍建设智能场站所使用的核心技术—AIOT。在此基础上，总结AIOT用于新能源场站的意义，最后围绕智能系统的建设要点展开讨论，具体内容主要涉及整体架构、功能模块两个方面，供相关人员参考。

关键词：新能源场站；智能系统；AIOT技术；远程集控；数据采集

前言：随着改革的持续推进，新能源场站针对运检维护所制定的管理模式也发生了明显的变化，值守人员数量较以往有所减少。出于保证运行、巡检以及维护工作得到高效开展的考虑，相关公司选择对新能源场站进行改造，希望能够凭借所设计的系统，对场站进行智能化运行管理，通过远程集控的方式，严格控制现场人员数量及生产成本，确保新能源场站在无人值守的情况下，仍然能够做到高效且安全地运行，与此同时也可显著提高场站日常生产的管理水平。

1新能源行业所面临挑战

1.1智能化水平有待提高

新能源场站常规运维系统的智能化水平较低，仅凭借现有监控系统，通常无法满足电力公司远程操作的需求。与此同时，由于移动运维工具数量有限，一般情况下，均需要专业人员前往现场对故障进行排查，不仅要投入大量的精力与时间，排查所得出结论的准确性也难以得到保证，运维成本自然居高不下，电力公司经济效益将受到极为负面的影响。

1.2各电站之间距离较远

分布式新能源场站之间的距离较远，极易出现少人值班甚至是无人值守的现象。即使现阶段，多数电力公司均已将信息化建设的工作提上日程，希望能够通过所建设信息系统，对新能源场站进行高效的管理，但传统管理模式所遗留效率瓶颈、管理问题仍然未得到彻底解决。

1.3对人工的依赖度极强

以往新能源场站运维多采取人工运维巡检模式，设备进行报警处理的步骤相对繁琐，加之电力公司技术人员水平参差不齐，极易出现无法准确、快速确定故障点和故障组件的情况，导致发电能效稳定性受到不良影响。

2新形势下场站建设核心技术说明

2.1什么是AIOT

物联网（IOT）和人工智能（AI）是两个快速发展的技术领域，它们的结合产生了物联网和人工智能的融合，即AIOT（Artificial Intelligence of Things），也被称为智能物联网。

AIOT是将物联网和人工智能相结合的一种技术，可以将传感器和设备数据与人工智能和机器学习算法相结合，实现自动化、智能化和预测性维护。AIOT的核心在于将物联网的海量数据应用于人工智能算法中，从而实现数据的自动化处理和分析。

AIOT的全称为人工智能物联网，具体是指基于互联网对日常对象、物理设备进行连接，通过对传感器等硬件、电子设备以及网络连接进行嵌入的方式，使实时交互、远程监控等设想成为现实[1]。

AIOT技术的发展与应用探究已成为当前科技界的热门话题。随着物联网和人工智能技术的不断发展壮大，AIOT技术的应用场景和市场前景将不断拓展。作为一种结合了物联网、大数据和人工智能技术的新领域，AIOT技术必将成为未来数十年内最为激动人心的科技领域之一。其技术优势主要体现在以下方面：

其一是高效。AIOT技术利用人工智能算法对大量的物联网数据进行分析和处理，可以极大地提高数据的处理效率和准确性。与传统的数据处理方式相比，AIOT技术可以将数据处理时间缩短到毫秒级别，提高工作效率。

其二是智能。AIOT技术的核心优势在于其智能化功能的实现。通过智能算法对数据的分析和处理，AIOT技术可以逐渐适应不同应用场景的需求，并不断优化算法，实现更好的服务效果。

其三是安全。AIOT技术在物联网领域的应用也可以极大地提高数据的安全性和稳定性。通过区块链技术和多层次的安全体系，AI0T技术可以保护物联网数据的完整性和可靠性，提高数据的保密性和安全性。

2.2 AIOT提供的技术支持

2.2.1全方位统计数据

全方位分析新能源场站能效，以数据图谱为依据，自动生成相应的分析报告，报告内容涵盖上网电量、实际发电量、装机容量等多个方面，为新能源场站所开展运营优化工作提供参考，使场站运营所带来经济效益达到理想水平。

2.2.2对设备状态进行实时监测

对设备各项运行参数、核心组件运行状态进行实时监测，若发现设备存在故障或潜在问题，第一时间发布预警，确保设备故障率、整体运维成本始终维持在较低水平。通过向APP或移动终端推送相关预警信息的方式，确保工作人员对设备情况具有及时且准确的了解。新增可视化功能，降低确定故障点的难度，为设备高效运行提供支持。在实际工作中，电力公司可充分利用现有的大数据、知识图谱还有物联网技术，对评价体系进行建立，保证各类设备均有评估其运行状态的模型，在对各项数据进行自动采集的基础上，对场站现有设备的运行情况进行分析，确保异常数据能够被及时发现并得到处理，通过全局感知的方式，将成本消耗维持在较低水平。

2.2.3对能源数据进行有效管理

以现有分布存储/计算技术为依托，搭配使用算法模型、流处理模型，对获取数据、分析数据以及使用数据等工作的开展提供科学管理，确保电力公司能够通过开放、高效且专业的平台，实现全过程管理的目标。

2.2.4保证投资回报率达到预期

有序开展监控设备运维情况、管理人员工作情况等工作，从容应对新能源行业所面临挑战，通过对投资回报率进行提高的方式，赋予电力公司更强的竞争力，为其日后持续且稳定的发展助力。

2.2.5对智能化运行模式进行构建

对新能源场站运营信息、故障信息还有发电信息进行远程监控，确保场站运营及发电均能够得到可视化管理。基于AIOT所搭建平台对场站进行集中化管理，降低工作人员调度和观看监控的难度，与此同时，对电力公司在智能预警、远程诊断、安全监管、智能巡检以及智能分析等方面所具有的能力进行提升，为日后创建智能化管理模式等工作的开展奠定基础。

2.3将AIOT用于场站的意义

能源大数据的特点主要表现为精准度高、覆盖范围广和时效性极强，在智能场站建设及运维过程中，通常能够发挥出极为重要的作用。鉴于此，有关人员决定以AIOT为核心对场站系统进行建设，在能够保证电网运行稳定的前提下，推动其朝着节能降耗的方向前进。

2.3.1控制场站运行成本

基于AIOT所设计管理系统，可做到实时监测电气信息，在发现电气信息存在异常后，第一时间发布告警，确保管理层对设备状态、故障点和成因具有准确了解，同时委派专业人员前往现场进行检修[2]。考虑到多数地区在智能运维和集约管理方面均存在较为明显的不足，有关人员指出应以新能源平台为基础，对电源侧数据所具有价值进行深入挖掘，设计视频监控、集中监控等功能模块，凭借高效前端与智慧大脑相结合的方式，为新能源场站日后的运行奠定良好基础。

现阶段，由某公司自主研发的智能系统已正式投入使用，该系统新增的集中监控模块，具备实时分析并存储最小颗粒度相关参数的功能，并能够经由专用通道对采集所得数据进行交互与共享，通过向远动装置下达遥控指令的方式，使现场风机、逆变器的启闭状态得到高效控制。2019年至今，约有数十家发电公司选择引入该应用，该应用的作用也得到了更加直观的展示，包括新能源场站集中管控和集约管理，将场站运行成本控制在原成本的60％左右等。

2.3.2提高预测的精准度

基于AIOT对新能源发电功率进行预测，既能够推动保供电及保消纳工作的开展，又可以为电力公司制定调度计划和市场交易提供帮助。现阶段，多地电力公司均已引入了AIOT技术，并凭借所建设系统对建立模型、分析功率走势和对比预测数据等工作进行了落实，预测精度也因此而得到了大幅提升[3]。此外，该系统还负责向管理中心报送预测数据，确保管理中心能够根据各项数据所传递信息，拟定切实可行的工作计划，由此为企业创造更为可观的效益。

2.3.3为节能方案的制定提供参考

基于AIOT所建设场站系统，强调以数据赋能为导向，促使相关企业朝着绿色环保、节能提效的方向前进。对该系统和场内用能设备进行连接，可保证企业用电质量、用电量等数据得到实时采集。在此基础上，通过细化用能单元的方式，使工序能耗获得系统且深入的研究。管理者可根据研究所得出的结论，帮助相关企业尽快制定节能方案，确保相关企业能够以自身情况为依据，对生产时段进行科学规划，在控制用能成本的同时提高生产效率，达到节能降耗的效果。

3新形势下场站系统的建设要点探究

某地计划利用现有技术改造新能源场站，确保各场站均能够做到无人值守以及智能化运行。要想达成该目标，关键是要依据现场情况，设计智能安防、诊断预警等多个应用，并建设集上述应用于一体的智能管控平台，在专业人员的配合下，有序开展实时监控、巡视消缺、现场操作等工作。

3.1整体架构

开展智能场站建设时，通常存在多个系统及多家设备，要求有关人员依据现场条件，酌情调整测点数量和间距，在充分整合现有信息的基础上，有序推进数据标准化处理、数据治理等各项工作，确保所构建数据平台既符合新能源特点，同时又可以提供一体化服务[4]。随后，以所构建平台为依托，对智能安防、故障诊断和预警等应用进行设计，新增与生产决策相关的功能，结合现有集控系统、ERP系统，打造可做到集中运营的、具有较高智能化水平的系统。

该系统的架构可被拆分成三部分：

首先是应用功能，该架构由五部分组成，分别是智能安防、诊断预警、一体化服务、智能巡检、制定决策。强调以相关标准为依据，在统一处理并治理数据的前提下，构建功能完善的一体化平台。

其次是数据架构，该结构为系统的核心，其作用主要是对无人机、机器人以及集控中心所掌握数据、智能安全帽进行集成，确保数据层对相关数据具有系统且全面地了解。随后，对数据类别进行划分，并对其进行相应的清洗转换处理，通过将处理所得数据和升压站主变、风机叶片以及逆变器相关联的方式，获得与实际情况相符的模型，保证所获得模型能够准确预测人员车辆情况、升压站、建筑环境及发电效率。上层应用可经对应接口与各模型相连，并从模型中获得日后运行需要的各项数据。

最后是系统部署，该架构强调以场站现有计算机、无线网络和服务器为依托，科学连接巡检系统与安防系统，确保各项数据能够在上述系统间得到实时共享。此外，该架构的作用还包括保证数据中心所搭载计算机、服务器还有存储资源，均能够在不同子系统间进行传递或共享，这点同样需要引起重视。

事实证明，该系统极大程度上保证了智能场站的建设效果。

3.2应用设计

本文所设计场站系统的核心功能为运行管理，在确定整体架构后，有关人员便将工作重心转移到了应用设计方面，该环节所设计内容如下：

3.2.1视频监控系统

新能源场站视频监控系统主要由两个部分组成即风电机组视频监控、升压站内视频监控，而在设置监控设备时，需在各工作区域进行布设，确保监控全覆盖。

风电机组视频监控：该监控系统由机组塔外、机组机舱视频监控模块组成，其功能包括采集、传输、分析、监控风电机组运行图像。其中，机组塔外视频监控模块能够对塔外设施和环境进行全过程监测，监测内容有塔外道路、相邻机组运行状态、塔筒基础等，确保不在现场的工作人员也能实时了解机组运行情况。机组机舱视频监控模块融合了图像分析技术、视频监控存储技术，可对机组内设备所处环境的变化进行智能分析，当风机运行期间出现异常时能够自动发出告警信息，为机组运维人员争取更多故障分析、解决时间。

站内视频监控：这一监控系统可以在摄像机设备的帮助下，对不同区域进行监控，比如，场站大门区域、中控室、升压站等，并将摄像机所拍摄的视频图像实时上传至中控室监控平台中，使场站管理人员了解场内各电气设备运行环境，并达到跟踪监控的效果，为设备连续运作、人员安全生产提供基本保障[5]。

3.2.2诊断预警

该应用需要配合一体化平台加以使用，就是将一体化平台作为依托，在现有分析技术的辅助下，快速在海量信息中找到与状态变量相关的信息，并对其进行提取，根据所提取信息完成建立模型的操作。待建模环节告一段落，再凭借现有算法进行优化以及迭代，准确估计设备当前状态，为发布预警、诊断故障成因、确定设备检修时机等工作的开展提供理论依据，同时保证上述工作所取得成效均能够达到预期。

3.2.3一体化平台

该系统新增了升级和扩展的功能，采取模块化设计方案，功能配置十分灵活，不仅支持一次性投资建设，同时还可以通过持续投资的方式，达到平滑过渡的效果[6]。系统以国际标准为依据，只要与标准协议所提出要求相符的设备，便能够和该系统进行连接并投入运行。作为对智能安防、诊断预警等应用所采集数据进行整合的主体，该系统计划采用HADOOP集群这一部署方式，旨在提高自身所具有容错性，并经由高吞吐量对应用程序所存储数据进行快速访问[7]。事实证明，将该系统与能够形成海量数据的应用进行集成，通常能够取得事半功倍的效果。

3.2.4智能巡检

该应用主要负责以下几项工作：

其一，引入机器人及无人机，由上述智能设备负责执行巡检的工作，确保各项巡检工作均能够按照预期计划推进，同时对巡检所掌握信息进行全面预览。

其二，管理基础数据、巡检周期及其所对应类型。

其三，在对场站现行巡检制度及标准进行格式化处理的基础上，将制度标准与系统充分融合，真正做到凭借技术标准为巡检工作的开展提供指导，使信息化落地还有全面管理各巡检点的设想成为现实。

其四，定义GPS坐标、二维码，并对所定义对象进行管理，确保巡检点能够获得及时且有效地维护，通过实时管理方式，使巡检点所存在故障得到快速解决。

其五，在采集数据、存储数据还有清洗数据等功能的配合下，为管理者提供其日常工作所需的各项服务，包括但不限于建立模型，访问数据，基于AIOT对数据进行自主分析，构造相应场景等，使数据治理及相关工作的开展有据可依[8]。

事实证明，AIOT在设备设施管理方面具有极为重要的作用。工作人员既可以通过移动终端，对场站设备各项参数、运行状态加以了解，还可以对故障事件和相关信息进行自动派发，在提升场站整体运维效率的前提下，对场站运维所投入人工成本加以控制。真正做到将精益检测、管理与控制工作相结合，确保技术人员能够将全部精力用于指挥决策、故障维修及运营分析，为场站稳定性、设备安全性提供保障。

3.2.5制定决策

该应用可及时且准确的呈现事件还有告警，通过弹出告警窗口的方式，将告警信息准确传达给管理中心、运维人员手持移动终端，确保工作人员能够尽快掌握告警信息，并根据相关信息制定后续工作方案，使故障得到排查与处理。与常规应用相比，该应用的特点在于新增了界面渲染告警以及声音告警功能，可凭借故障定位、全景图等功能，对事件进行高效管理，同时经由KKS编码，在全景图上准确标出各设备所处位置。在系统出现故障并发布告警后，全景图将会改变故障设备所处位置的颜色，保证运维人员能够尽快确定故障点，并前往现场完成排查和消缺的工作。除此之外，该应用还搭载了以下功能：

一是屏蔽以及处理告警信息，就是对不关注或是不重要的告警信息进行屏蔽，减少告警给管理、运维工作造成的干扰。

二是自定义屏蔽的时间及方式，视情况设定告警级别，确保告警信息能够分级呈现并得到有效处理[9]。

三是针对某类或某个较为重要的故障，提供切实可行的预案，并以故障影响等级为依据，对自动转换的时间节点进行设定，将处理工作交由专业的运维人员负责。

结论：通过分析可知，新能源场站的特征主要为远程控制、无人值守、高效维检等，基于AIOT对场站系统进行建设，一方面可使管理水平最大程度接近预期，另一方面能够为场站高效且稳定的运行提供保证。作为集遥测、远程监控和遥感于一体的智能管理系统，本文所研究的系统具有良好普适性，可为日后各电力公司开展相关工作提供参考。

参考文献：

[1]杜强，张小雷，郭强.关于华东区域电网“两个细则”对安徽新能源场站影响的分析与研究[J].智能建筑与智慧城市，2020（11）：3.

[2]黄越辉，孙谊媊，王伟胜，等.基于电源聚合-分解模型的新能源电力系统月度发电计划优化方法[J].电网技术，2020，44（9）：9.

[3]王帅，荆龙，吴学智，等.统一电能质量调节器在新能源发电场的虚拟同步特性分析[J].电网技术，2020，44（1）：7.

[4]马晓伟，徐海超，刘鑫，等.适用于西北送端大电网新能源场站快速频率响应功能的入网试验方法[J].电网技术，2020，44（4）：8.

[5]章博，刘晟源，林振智，等.高比例新能源下考虑需求侧响应和智能软开关的配电网重构[J].电力系统自动化，2021，45（8）：9.

[6]苏宜强，刘盛松.静态安全域约束的多区域大规模新能源接纳能力研究与应用[J].中国电力，2021，54（9）：11.

[7]付文龙，谭佳文，吴喜春，等.基于图像处理与形态特征分析的智能变电站保护压板状态识别[J].电力自动化设备，2019，039（007）：203-207.

[8]郑蜀江，邓志祥，范瑞祥，等.计及分布式新能源选址的配电网最大供电能力研究[J].南方电网技术，2018，12（5）：9.

[9]王少林，韩鑫磊，王海磊.新能源场站储能系统的鲁棒优化配置策略[J].现代电力，2021，38（6）：9.

梁炜，1966.08.24，男，吉林省吉林市，汉族，本科，正高级经济师，研究方向：能源科学与工程。