摘要：全球范围内，清洁能源的需求持续不断增长，使风电新能源产业呈现出快速发展的态势。智慧化技术在风电新能源安全监管中的应用，可以提升风电系统的安全性、增强其稳定性以及确保其可靠性。本文对智慧化技术在风电新能源安全监管里的多种应用形式展开探讨，同时对当前所存在问题加以分析，并提出与之对应的优化路径，希望能给风电新能源产业实现安全且高效的发展给予助力。

关键词：智慧化技术；风电新能源；安全监管；应用；优化

风电属于清洁且可再生的能源形式，其在全球能源构成中所占比重不断提高。不过，风电系统存在设备分布广泛、运行环境复杂等特性，使风电系统面临各种各样的安全风险，如设备故障、恶劣天气影响等等。传统的安全监管方法，已经很难跟上风电产业飞速发展的需求。而引入智慧化技术，给风电新能源安全监管带来新的契机以及解决办法。借助运用物联网、大数据以及人工智能等先进的智慧化技术，能够实现对风电设备实时监测、故障预测、智能决策等一系列功能，进而有效提升风电新能源安全监管水平，为风电系统稳定运行提供有力保障。

一、智慧化技术在风电新能源安全监管中的应用

（一）物联网技术实现设备实时监测

物联网技术通过在风电设备上布置数量众多的传感器，如风速传感器、温度传感器、振动传感器、压力传感器等，以此达成对设备运行状态实时感知并开展数据采集的目的。这些传感器能够把设备参数，如风机转速、叶片角度、齿轮箱油温数据、发电机电流电压等，实时传送到数据中心。防止因部件发生故障致使风机出现停机的状况，甚至还能避免风机遭到损坏。凭借物联网技术，可以实现对风电设备全方位、全天候的实时监测，为安全监管给予了精准且及时的数据支撑。

（二）大数据技术助力风险分析与决策

大数据技术有能力对数量庞大的风电运行数据予以存储、处理以及分析。借助对如历史数据、实时数据、设备故障数据等挖掘分析，能够探寻设备运行所呈现的规律以及潜在风险。并且，大数据技术还能够与气象数据、地理信息数据等相结合，以此对风电场的整体运行风险加以评估。通过剖析在不同季节、不同天气状况下风机故障发生的概率以及其类型，提前拟定出与之对应的维护计划和应急预案，从而为安全监管决策给予科学依据。

（三）人工智能技术实现智能诊断与预测

人工智能技术的机器学习与深度学习算法尤为重要，其在风电设备故障诊断以及预测领域发挥的作用不容小觑。通过对大量设备运行数据以及故障案例展开学习，可以构建故障诊断模型以及预测模型。以风机齿轮箱故障诊断为例，借助深度学习里的神经网络模型，对齿轮箱的振动信号、油温、油质等多个维度数据展开学习与分析，如此便能够精准判别出齿轮箱是否存在故障，明确故障类型以及严重程度。与此同时，依托时间序列分析等机器学习算法，能够对设备往后的运行状态做出预测，提前预估出设备可能出现的故障情况，实现由被动维修向主动维护的转变。

二、智慧化技术在风电新能源安全监管应用中存在的问题

（一）数据质量与安全问题

在智慧化技术应用之际，数据是关键所在。不过，在风电新能源领域中存在数据质量欠佳的状况。一方面，因传感器的精度、安装位置以及通信传输等因素，极可能使采集到的数据出现误差、缺失或异常值，对后续的数据分析及决策精准程度造成影响。另一方面，随着风电数据量持续不断增多以及数据应用场景不断地拓展延伸，数据安全正面临着极为严峻的挑战。风电数据涉及到设备的运行状态、企业的商业机密等重要信息，一旦这些数据出现泄露，那么很有可能给相关企业造成极大损失。

（二）系统集成与兼容性问题

风电新能源安全监管系统会牵涉到多种智慧化技术以及多个子系统，如物联网监测系统、大数据分析系统、人工智能诊断系统等。这些系统常常由不同的供应商来供应，在开展系统集成时，有可能出现兼容性问题。比如，不同厂家所生产出来的传感器跟数据采集设备之间可能没办法达成无缝对接，使数据传输没办法顺畅进行，或者数据格式没法做到统一，进而加大了数据处理以及分析难度。

三、智慧化技术在风电新能源安全监管中的优化路径

（一）加强数据治理与安全保障

定期校准以及维护传感器等数据采集设备，以此保障设备的准确性与稳定性。建立数据清洗以及预处理机制，对已经采集到的数据展开实时清洗，把其中的噪声、异常值以及缺失值去除。同时，运用数据融合技术，将多个传感器所采集的数据综合起来，以此提升数据的可靠性与完整性。制定严格的数据安全管理制度，清楚明确在数据采集、存储、传输、使用等不同环节中的安全责任。采用加密技术对敏感数据展开加密存储以及传输处理，防止出现数据泄露的情况。建立完备的网络安全防护方面体系，包含防火墙、入侵检测系统、安全审计系统等，以此来防范网络攻击以及恶意软件带来的威胁。还需要定期开展数据备份工作，确保在数据遭遇破坏或者丢失的状况下，能够迅速恢复。

（二）推进系统集成与标准化建设

在挑选智慧化技术产品以及确定供应商之际，要周全考量系统所具备的兼容性以及可集成性。确立统一的系统集成标准以及与之对应的接口规范，并要求供应商依据标准开展产品的开发以及系统集成。进一步强化不同子系统间数据交互以及协同机制建设，通过建立数据共享平台以及统一的数据接口，达成各系统之间数据能够实现互联互通以及业务协同这样的目标。行业协会以及相关的主管部门应加快速度制定在风电新能源安全监管领域中的智慧化技术标准与规范，涵盖数据采集标准、设备监测指标体系、故障诊断标准、数据传输协议、系统安全标准等。积极鼓励企业参与到标准的制定以及修订相关当中去，以此提升标准在实际应用当中的实用性以及可操作性。通过技术标准与规范的不断完善，促进智慧化技术在风电行业的规范化应用和推广

结论

智慧化技术于风电新能源安全监管方面的运用，给风电系统安全稳定运行给予有力支撑。借助物联网、大数据、人工智能等多项技术协同配合，实现了对风电设备的实时监测、风险分析、智能诊断和预测等功能，提升安全监管的效率与准确性。不过，在实际应用环节中也面临着数据质量与安全、系统集成与兼容性等问题。通过加强数据治理与安全保障、推进系统集成与标准化建设等优化举措，能够有效处理这些难题，进而促使智慧化技术在风电新能源安全监管领域当中的应用水准得以提升，推动风电新能源产业朝着高质量以及可持续发展的方向不断迈进。

参考文献：

[1]田宝杰.风力发电中的液压技术应用分析[J].中文科技期刊数据库（引文版）工程技术， 2024（001）：000.

[2]孙长平，易侃，陈昂.新型海上风电观测技术装备研发管理创新实践[J].长江技术经济， 2023， 7（6）：1-8.