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随着风电的快速发展，风电运维的各种问题逐渐显现，仅靠传统的运维模式很难解决问题, 大多数风电场还停留在事后维修的水平上。通过强化风电标准化、数字化管理，变事后维修为事前预测、技术监督、预防性维护，借助风电信息化、智能化的实现，打造无故障风电场，提高风电管控水平，推动风电可持续、健康发展。
风电信息化运维思路、重点
一、信息化的基础——规范化、标准化体系建设
风电场规范化、标准化管理是信息化的基础，应借助信息化平台规范运行统计口径，包括：数据一致化建设、人为数据标准化管理、管理流程标准化、设备可靠性状态划分及统一。
(一)数据一致化建设
运行统计口径的统一：如风速、发电量采集点、数据接口、风机对时、时间统计等。
以风机发电量的计量点为例，风机发电量的计量点有的在发电侧(从SCADA读取，采集点位置大多在变频器出口，箱变低压侧之前，不包括发电时的自耗电)，有的在集电线路侧并不统一。
发电量反应运营商在正常生产期所“发”的电量，与集电线路侧、甚至上网侧统计量不同，在集电线路电能表计量的风机发电量，已经减去了风机的消耗电量、箱变和集电线路的损耗等，故统计值偏低，不能真实反应风机的发电量、厂用电量。早期机组由于未减去自耗电，造成发电量计量与场用电计量偏高，无法与其他机组对标。上述问题给数据统计的准确性、对标的公平性、信息化的一致性带来困扰。
为解决上述问题，提出如下解决方案：
由于发电量、利用小时等关键指标需对外公布，统计口径的改变牵扯面广、影响大，基于数据一致性的考虑建议将风场发电量的计量点统一为发电侧，不是集电线路侧或上网侧。
现有条件下，SCADA读取精度问题解决办法如下：
1.开发商与制造商共同加强SCADA规范，使数据真实可靠。
2.加强SCADA维护，保证数据的有效性、连续性。
3.逐步改造，在规定的计量点位置加装满足精度的电能表，满足统计、对标管理需要。
4.今后主机合同中对风机发电量计量装置应提出明确技术要求，满足一致化需求。
(二)人为数据的标准化管理
1.人为数据的定义：根据风电运维数据的来源，可将整个风电数据分为两大类。
(1)机器数据：由各信息化系统自动搜集，搜集过程不需人员参与，例如SCADA搜集的收据，在线振动检测收集的数据。
(2)人为数据：由人员活动产生，并需要人员手动输入才能进入系统的数据。例如，定期维护数据，点检数据，大修、技改数据，备件领用和归还数据，故障处理过程数据等。
2.人为数据的标准化。
运行管理是风电场层面的日常业务管理，系统需规范运行人员工作、提高工作效率。以工作票操作票的电子化为例，其值班记录、操作票、钥匙管理等一些应用程序都在系统中通过流程的控制来完成，并自动记录，可供查询，从而实现风电场运营管理的规范化、无纸化和自动化。如使用纸质工作票，从开始填票到开始执行大约需要40-50分钟，如果使用电子票，大约只需要10-20分钟，大大提高工作效率，人为数据也比较完整地进入了系统。
(三)管理流程的标准化
以缺陷的闭环管理为例：
1.设备缺陷可分为以下三类：
一般缺陷：对设备安全运行影响较小，并能维持其铭牌额定值继续运行，按程度允许列入日常、月、季(年)度检修计划中安排处理的缺陷。
紧急缺陷：是指严重威胁人身设备安全，随时可能酿成事故，严重影响设备继续运行而必须及时进行处理的缺陷。
重大缺陷：是指对设备使用寿命或处理有一定影响，或可能发展成为紧急缺陷，但允许短期内运行或进行跟踪分析的缺陷。
2.缺陷的闭环管理流程
3.闭环管理流程程序要求
(1)确定为缺陷，必须开票，杜绝无票操作。
(2)按照缺陷等级，有序安排消缺。
(3)缺陷、隐患各环节的执行人不能相互兼职、替代，三种人不能替代。要有验收环节，不能替代，验收人不是各级执行人，应是各级安全员验收把关。
根据上述需求，编制标准化流程，杜绝无票操作，有序、闭环开展运维消缺。
(四)设备可靠性标准化管理
1.行业基本状态划分
2.按照设备类别来划分，风电场不可用状态标准划分如下
3.机组标准化状态的详细划分
通过规范机组运行状态识别及数据记录，可以较准确开展理论应发电量计算工作，进而通过系统实现损失电量的细化分解并对各类损失状态进行深入分析。
标准化工作使原本模糊的损失电量原因变得清晰化，明确了机组的提升空间和方向，有的放矢地指导精维护、优化运检模式等工作，推动了体制机制创新，促进了数字化进步。
二、信息化的关键——数字化体系建设
(一)打造数字化风电场
风电场统一监控管理：实时数据采集、加工、存储、展示、以及 AGC、AVC，设备控制等功能和自动化报表，完成生产数据一致性建设。基于 IEC 标准建立风场监控管理系统。
一次设备状态数据采集：通过机组振动、油液监测，电气一次设备的数字化改造等技术手段，对关键设备进行数据归集，并传输至区域生产运营中心及远端状态诊断中心。
视频监控与智能巡检：通过在风电场关键部位安装摄像头，实现对场区和设备的监控。通过点检系统，对检修人员的定期巡检进行有效的管理。
风电场环境监控与功率预测：通过数值天气预报和微气象信息监测，对灾害性天气进行预警。基于数据同化与数值气象预报系统融合技术，构建一套风电场功率预测服务系统。
数字化值班：基于设备参数，实现对机组软故障自动处理，不可自愈故障通知检修人员，实现自动监盘等功能。
设备辅助检修：基于移动终端开发一套检修辅助系统，检修人员可实时获取远端专家诊断中心故障解决方案，并可录制检修过程，提高检修效率。
生产管理自动化：实现包括交接班、工器具、钥匙管理、生产报表、工作票、操作票等生产运行管理中的功能，实现远程电子工作票，自动数据统计等功能。
(二)建立数字化区域生产运营集控中心
以安全专用网络通讯为基础，实现风电场远程集中控制管理。
远程监控平台：监控该区域下所有风电场设备的生产运行情况。
生产管理平台：与风场数据同步，实现电子工作票，数据归集、自动化报表及生产管理。
资产管理平台：管理风电场资产，根据统一标准建立全寿命设备台账。
数据分析平台：对所属各个风电场的发电性能等指标进行挖掘分析。
状态诊断平台：基于状态监测，对机组，主变等关键设备运行情况进行诊断与预警。
(三)建立属于自己的私有云——集团级云计算中心
基于设备虚拟化和任务作业调度技术，实现海量数据存储，建立私有云，实现以下功能：
生产监控中心：监控管理集团各区域公司关键生产参数信息。
生产管理中心：归集各区域生产数据，实现数据、备件信息共享，规范管理、统一调度。
性能分析中心：基于数据挖掘等技术，分析风电机组发电性能。
专家诊断中心：通过协同诊断平台，帮助风场解决疑难杂症，提高设备可利用率。
(四)信息化运维的实现——为设备精维护提供支撑
精维护的特点就是预防性维护、个性化维护，做到预防性就要挖掘机组的隐患，做到个性化就要针对每台机组对症下药，这些都需信息采集、积累、挖掘，是信息化运维目的所在。
示例：1.精维护前详细的数据分析
2.根据数据分析，对症下药，制定更高更全面维护标准
(五)信息化运维的实现——为设备性能优化提供有效方案
通过对历史数据挖掘，纵向横向对比，使机组的长短处迅速暴露，让用户知道如何优化。
(六)信息化运维——使无人值守、无故障风电场成为可能
无故障风电场要求设备可靠，并能够对设备的一些事件进行预测。无人值守风电场除了对设备可靠性的要求之外，还要求对设备全面信息的实施监控。
风电信息化的意义及展望
一、信息化、智能化建设的意义
根据风电行业海量的数据量和部分功能计算量特点，采用大数据及云平台技术，可以实现从前期、基建、生产经营、后评估的一体化管理。
二、信息化、智能化建设的作用
1.建立大数据库，降低各种误差，提升精细化管理水平。
2.能够实现风电设备的安全、可靠、高效、经济运行，实现对设备的全寿命周期管理。
3.能够精准计算能量可利用率，实时调整风场模式，减少损失电量，实现能量管理。
4.提升检修维护工艺水平，有效减少场内原因造成电量损失和运维成本。
5.减轻运维人员重复性工作量，降低运维人员的劳动风险。
6.借助(物联网、大数据、云计算)，实现数据自动获取、汇总、分类、统计、挖掘，获取有价值的信息，为管理与决策提供依据。
三、信息化、智能化是标准化、数字化发展的必然结果
1.标准化使得计算机系统能够顺利地识别规范化的数据，也使得数字化有了数据之源。
2.数字化则是将运维数据进行计算机化，部分内容进行自动化，使得大量数据的保存和查阅得以实现，也使得运维人员进行快捷的对比分析，同时减轻运维人员的工作量。
3.随着计算机技术和网络技术的发展，随着风电数据的逐步积累，获得的一些有用数据，不仅可指导运维人员、为决策提供依据，还可预测设备的缺陷和故障，进行有效预防，深度贯彻我国“安全第一、预防为主、综合治理”安全生产方针。
四、对大数据时代的展望
大数据技术近年来逐步成熟和完善，大数据分析符合新能源发电的行业特点和面临的问题，其分析技术能够很好的满足企业价值诉求。
数据是企业的核心资产，未来的价值创造、管理提升，都必须以此为基础。技术会过时，但数据永远不会过时，这将是推动企业有质量、有效益、可持续发展的坚实基础。基于大数据的风电资产全维度数字化建模和全生命周期信息化管理，将成为行业发展的必然趋势。
