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摘要：面对智慧风电场建设的现实需求，对现阶段风电场监控现状进行分析，针对目前常规风电场监控在系统部署方面所存在的各类问题，结合当前工业物联网和云原生技术的发展及应用，提出基于云原生技术的“风电场一体化监控系统”的构建方案，从系统架构、硬件、软件等多个方面阐述了搭建基于云原生技术的“风电场一体化监控系统”的架构方案，并介绍该系统的监控及辅助功能。

关键词：风电场；云原生；一体化监控

中图分类号：TM614  文献标识码：A

Abstract：In view of the various problems existing in the system deployment of conventional wind farm monitoring， combined with the development and application of the current industrial Internet of Things and cloud native technology， the construction scheme of "wind farm integrated monitoring system" based on cloud native technology is proposed， and the architecture scheme of building "wind farm integrated monitoring system" based on cloud native technology is expounded from many aspects such as system architecture， hardware and software. The monitoring and auxiliary functions of the system are also introduced.

Key words：wind farm; cloud native; integrated monitoring system

0 引 言

近年来，随着风力发电的迅猛发展，在管理资源有限的情况下，风电场的运维给各发电集团的管理带来了挑战。因此，建设基于物联网技术的智慧风电场必将成为实现电场智慧监控，提升电场管控效益的必由路径。而伴随新一代信息技术和工业物联网技术的飞速发展，云原生技术也为智慧风场的建设带来了可能性。本文提出研究一套基于国产自主可控，采用先进云原生技术的“风电场一体化监控系统”架构方案。该系统可对包括风电场及其升压站在内的所有系统、设备及在线监测装置的数据进行采集、处理及分析，可实现场站级的数据共享和集中运维，进而实现系统级的智慧运行和智能管理，在确保安全、高效、环保运行的同时，提高风电场站的数字化管理和运维水平。

1 云原生技术的发展

云原生（Cloud Native）是一个组合词，Cloud表示应用程序位于云中，而不是传统的数据中心；Native表示应用程序从设计之初即考虑到云的环境，原生为云而设计，充分利用和发挥云平台的弹性+分布式优势。

云原生概括为4个要点：微服务+容器+DevOps+持续交付+，系统架构如下图1所示。

微服务：以单一应用程序构成的小服务。微服务拥有自己的行程与轻量化处理，服务依业务功能设计，以全自动的方式部署，与其他服务使用HTTP  API通信，且微服务可使用最小规模的集中管理能力，并能通过不同的编程语言与数据库等组件实现。

容器化：将软件代码和所需的所有组件打包在一起，让它们隔离在自己的“容器”中。容器化为微服务提供实施保障，起到应用隔离作用。

DevOps：即Dev+Ops，开发和运维合体。DevOps是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发、技术运营和质量保障部门之间的沟通、协作与整合。

持续交付：指持续的将各类变更（包括新功能、缺陷修复、配置变化、实验等）安全、快速、高质量地落实到生产环境或用户手中的能力。

2 风电场监控系统现状及存在问题

2.1风电场监控构架及功能现状

（1）风机监控系统

风电场监控系统通常采用光纤组网方案，将风机采集到的数据通过PLC通信接口传输至风机箱变侧交换机，再通过交换机接入风电场的光纤环网，最终将数据统一送至风电场监控后台。系统架构如下图2所示。

风电场升压站监控系统采用以计算机监控系统为基础的集中监控方式，在升

压站设置中央控制室，通过集中监控系统，完成对站内机电设备的监视、控制及调度管理。系统架构如下图3所示。

2.2风电场监控系统存在问题

目前风电场控制管理系统种类繁多，如风机监控系统、升压站监控系统、能量管理系统、风功率预测系统等等，厂家也各不相同，这些系统各自独立且相对封闭，系统间仅提供标准通信接口进行部分数据的交换传输，各系统的操作均需通过其单独设置的上位机进行。在这样的系统架构下，风电场无法形成一个统一的管控系统进行集中控制和管理，其原因主要为数据无法共享。各系统间数据通信量偏少，无法实现系统间的数据完全共享并进行大数据分析，因此难以形成整个风电场的指挥运行和设备的智能管理。

综上，现阶段风电场监控系统方案对运维人员的日常检修维护的压力较大，运维的问题日益凸显。

3 基于云原生技术的“风电场一体化监控系统”研究设想

在网络架构方面，借助云原生技术开发的“风电场一体化监控系统”，能将云原生技术的优势高效地集结在风电场监控与管理应用中，使业主对风电场的运行、管理和维护更加灵活、高效。

在硬件方面，常规风电场风机监控系统和升压站监控系统服务的核心部件—处理器大多采用如英特尔等国外品牌，存在“卡脖子”问题。随着中美关系的紧张及美国对中国高端芯片的限制，监控系统服务器芯片替换为国产芯片已是大势所趋。

采用国产化部件级设备搭建的智能融合服务器，不仅可将风电场不同厂家、繁杂多样的后台系统整合在一起，充分发挥兼容性好、易于扩展、便于管理等优势，有效解决目前风电场后台服务器日渐繁多的痛点，而且基于国产服务器的软、硬件平台也能为后续的软件开发提供稳定安全的环境，避免因制裁等外部因素导致软件的持续开发受阻。

在软件方面，目前风电场监控系统存在各子系统后台软件不统一，系统之间的数据不互通，数据通信规约转换降低了数据传输的实时性，数据不能完全共享等弊病。而一体化监控系统的软件平台将利用云原生技术，采用 SOA软件架构等开源分布式技术框架支持资源管理、分布式计算、数据安全管理等功能；提供基于微服务的容器云服务，提供对微服务的生命周期管理。该系统架构可将风电场监控的各子系统模块化，封装后集成在统一的平台上，打破数据不互通的壁垒，实现监控的一体化，对风电场及升压站所有电气设备实施控制、监视以及智能化管理、对场站内各在线监测系统进行数据采集、分析、治理、应用和集中运维管理，并为后续区域、集团化智慧管理构建数据基础。

软件平台的搭建主要分为以下两个步骤：

1、Paas层的构建开发：在利用通用硬件设备搭建的平台基础上，进行边缘计算中心的管理软件、开发软件、开发工具的选择和研发，封装底层的异构数据库和存储细节，建立相应的数据库、文件系统、应用程序开发平台以及运行库；

2、Saas层的构建开发：针对系统的实时控制、智能管理、智能生产、智能运维、智能经营等功能的需求分析，进行应用层通用组态、逻辑、服务软件以及针对不同应用场景的监控软件研发。一体化监控系统的软件平台构架如下图4所示。

4 基于云原生技术的“风电场一体化监控系统”构架及功能

4.1系统构架

“风电场一体化监控系统”的智能管控平台将采用云原生容器化和微服务架构，通过自动化运维和弹性扩展来构建、部署和运行应用程序。具有高度可移植性和一致性，能够提高应用程序的扩展性、灵活性和可维护性。DevOps文化和云原生安全是云原生的关键要素，可以实现持续交付、自动化部署和保障应用程序的安全性。服务网格作为管理和监控微服务通信的基础设施层，提供了流量路由、负载均衡、故障恢复和安全控制等功能。采用云原生技术可提高应用程序的效率、可靠性和资源利用率，以适应不断变化的需求。

基于云原生技术架构的“风电场一体化监控系统”平台能够将风电场站内所有电气设备、风机以及在线监测系统整合到统一的系统进行控制、管理、运行、维护，实现风电场不同系统之间数据的互联互通，实现统一控制和智能感知，能方便调用所有设备的生产、状态、运行及维护管理数据，远期还可通过对数据的优化处理和算法库的建立，为设备高效智能的运维管理提供决策依据，以进一步提高风场的运维效率和管理水平。该平台还可通过网络数据的采集，汇总成大数据中心或数据仓库，并在此基础之上，利用物联网、边缘计算等网络技术，实现平台数据和应用的统一管理、边云协同，以及低成本的持续开发集成。

4.2监控与管理功能

本研究拟定的“风电场一体化监控系统”主要包含以下几个模块的集成：风机监控系统、风功率预测系统、升压站监控系统、能量管理系统、图像监视与警戒系统、海事管理系统（海上风电适用）、设备状态监测系统等，每个模块都能实现各自的功能，满足风电场监控的需求。监控系统同时还可以为后续新增功能模块的开发预留接口。 以下介绍本次研究的主要模块功能：

（1）升压站监控系统

升压站监控系统模块具备升压站的监控及电气设备五防闭锁软逻辑功能。

数据采集功能：通过测控装置、保护装置、自动装置、在线监测装置等终端设备，采集升压站模拟量、开关量、SOE及其他通信数据，并对其进行不同方式的处理。

监视功能：对主要电气设备运行参数和设备状态进行监视，并实时显示，同时对显示信息进行分级（事故、报警、告知信息）。人机接口操作界面显示信息包括电气主接线、保护配置图、直流系统图、趋势曲线图、各种报表等。

报警功能：当模拟量发生越限、突变，数字量发生变位，以及计算机系统自诊断故障时，系统均能进行报警处理。事故发生时，事故报警装置立即发出音响报警，主机/操作员站的画面显示上应有相应开关的颜色发生改变并闪烁，同时显示报警条文。

远程操作功能：可对全站所有断路器、电动隔离开关、电动接地开关、主变压器调压抽头、无功功率补偿装置及与控制运行相关的设备和其他重要设备进行分级别的手动或自动控制。

防误操作功能：通过对主接线进行五防软逻辑部署实现五防操作闭锁。在远程分合闸前进行五防预演，确保远程分合闸的安全性。

（2）风机监控系统

风机监控系统模块可采集风力发电机组所有的运行及监视数据，监测风机运行状态、实时告警数据和远程启、停、复位等操作，实现风场的自动化监控。其主要的监测数据对象包括：变频器、发电机、传动链、变桨轮毂、机舱、偏航、塔筒、主控等。

（3）能量管理系统

能量管理系统模块可对风电场能量进行综合管理与配置调度，用于风电场响应电网调度，智能调控风电场的有功功率出力和无功功率出力。从调度接收发电有关功率和无功功率设定值，经过控制逻辑算法计算和针对每台风机状态区分进行功率分配和调节。

该模块通过控制风电场中风机的桨距角来限制每台风机的有功功率，从而实现整个风电场的限负荷。有功功率调节过程可分为初次粗调和二次微调两个层次，使功率调节形成一个闭环，可有效减少输入与输出的误差比例。

4.3系统功能

“风电场一体化监控系统”可实现以下数据处理及管理功能：

（1）系统管理

系统具备完善的系统管理功能，提供一整套的智能管控平台管理软件，方便实现对整个系统中的设备、应用功能等的分布管理，从而能够达到统一管理和协同工作的目的。

（2）服务总线

系统中的各个功能模块服务总线采用SOA架构，从传输上支持应用请求信息和响应结果信息的传输。服务总线以接口函数的形式为应用提供服务的注册、发布、请求、订阅、确认、响应等信息交互机制，以满足应用功能和数据在广域范围的使用和共享。

（3）数据存储

系统采用实时时序数据库、内存数据库与关系数据库相结合的方式，利用时序数据库存储系统采集的时序数据，利用实时内存库来满足高速实时数据存取需求，同时利用关系数据库保存可靠性要求高的数据。

（4）人机界面展示

系统人机界面体系采用分层的图形设计，每个图层可以定义其与相邻图层的逻辑关系。图形中的所有数据实行按需刷新，在可见的状态下，系统自动根据图形记录的量测信息进行刷新。

（5）模型中心

以国际信息标准IEC61970、61968标准为基础，创建一体模型中心，作为系统应用开发及第三方业务信息集成的统一标准规范。该模型规范可提高电力运检领域自动化系统建设的标准化、规范化水平，确保各类应用设备命名统一、参数一致，提升电力设备检修专业系统一体化协同运作能力，保证后续业务系统数据接入与应用开发的一致性。

5 结论

与常规风电场监控系统相比，基于云原生技术的“风电场一体化监控系统”方案采用统一平台整合了风电场原本各自独立的多个子系统，实现了数据共享和系统间的无缝联接，为实现风电场的智慧运维和智能控制奠定了平台和数据基础；云原生技术容器化、动态管理、自动化等特点，使其在弹性、敏捷性和资源利用等方面有较大优势，系统更新迭代和扩展更为便捷、迅速，更易适应市场需求变化；全国产化服务器的替代，对确保国家能源体系的安全运行意义重大。

后续，需要继续对“风电场一体化监控系统”的构建进行深入研究探讨，在利用云原生技术解决风电场现存问题的同时，还需要对新架构的可行性做全面的分析，如安全防护、实时性等，以期尽快实现本系统应用于实际工程中。

参考文献

[1]王冬青.计算机软件技术基础[M].北京：清华大学出版社，2010.

[2]尹周平，陶波.工业物联网技术及应用[M].北京：清华大学出版社，2022.

[3]张锦陇，张立辉.智慧风电场监控系统设计[J].技术与市场，2022，29（12）：17-21

作者简介：赵欣怡（1994-），女，硕士研究生，工程师，从事新能源电气二次设计。Email： zxy6009@csepdi.com。