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加强风电标准化数字化管理为信息化运维筑基龙源电力集团股份有限公司和军梁2017年05月前言〇风电的特点及标准化信息化管理现状一风电信息化运维的思路和重点二三风电信息化的意义及展望1前言随着风电的发展，风电运维的各种问题逐渐显现，本次会议的举办，是一次很好的学习和交流的机会。既是推动风电规范化、标准化、数字化、信息化的需要，也是推动风电可持续、健康发展，提高风电管控水平的需要。借此机会我想从运营商需求侧层面，谈几点不成熟的体会和思路，与大家交流。22010主要业绩和体会风电的特点及标准化信息化管理现状一31、同一个风电场机组数量庞大、机型繁多、同一机型的部件配置庞杂；2、现场统计数量巨大，每天需要记录的信息成千上万条；3、每一个风场均涉及设备检修、备件管理、日常巡视点检、运行数据统计等工作，麻雀虽小、五脏俱全；4、风电人少，一岗多职，上传下达响应速度慢，运维效率低下，设备问题难以提前发现，隐患越来越多；5、当前已建或在建系统相互独立，没有形成系统层面的合力，基层数据不能共享，信息孤岛现象严重;6、各整机制造商之间、运营商、第三方运维之间，各自为阵，缺乏交流，规范化、标准化工作进展缓慢；7、影响发电量、设备可靠性等的关键数据，口径、定义不规范，不统一；8、人为填写的数据量大，没有实现风电场管理规范化、数字化；9、集中监控平台不具备对大量生产数据进行有效的分析、管理的能力。4风电的特点及管理现状点检系统设备维修管理系统设备状态监测系统设备气象站测量系统设备升压站监控系统设备风机SCADA系统设备功率预测系统风电场备件管理系统风电场各系统相互独立，信息孤岛现象严重，且存在较严重的重复建设！5借助信息化管理平台，打造工作票操作票电子化、安全监督远程视频化、检修故障诊断智能化、数据信息数字化、通信平台网络化、信息共享标准化为基本特征的数字化风电场。利用数字化技术来统一获取、处理、交换、整合风电场包括各机型在内的各种装置设备信息、生产过程信息，将风机监控、升压站监控和风场高级综合应用在全风场数字化通信平台上进行统一整合，通过真正意义上的全场无缝数据实时共享来实现风电场安全运行与维护管理，并借助集团级云计算中心系统的支撑实现风电场运维信息化。6我们的目标系统层次规划维护相关业务发展通过业务统计数据做出更好的决策备件决策绩效分析维修决策…….运行优化提高发电量降低运维成本提升管理能力维修管理风机SCADA备件管理风机CMS系统风电场高级应用功能（途径）业务、数据平台（基础）风资源管理7无人值守风电场电网调度监控中心电话调度RTU本地变电站SCADA与EMS直接调度有功无功调度,关口侧电气操作备件管理维修班组备件计划备件采购库存管理数据分析及优化中心8a)提高机组发电量，降低风电场能耗b)优化机组计划停机时间c)优化维护检修策略，提高检修能力，减少机组故障维修停机时间d)提高机组可靠性，降低机组故障频率和备件损耗e)提高备件供应及时性、合理安排备件库存和计划f)降低机组安全事故率、降低安全检查、调查费用g)提高机组检测监督效率，降低检测费用最终目标9101、完善风电场标准化体系建设我们的任务2、建立风电场统一数据管理平台3、建立区域(省)级数字化集控中心4、建设数字化风电场集团级云计算中心5、建立基于状态监测技术的机组健康预警系统6、实现风电场智能设备检修与维护7、实现风电场数据分析与挖掘技术信息化2010主要业绩和体会风电信息化运维的思路、重点二112010主要业绩和体会信息化运维的基础-风电规范化、标准化体系的建设A1213风电场管理规范化、标准化是信息化的基础，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、人为数据的标准化管理、管理流程的标准化、设备可靠性状态的划分及统一数据一致化建设14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、时间统计等示例一：风机发电量的计量点：在行业内，对发电量的计量有的在发电侧（计量点从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（从集电线路关口表读取)。无论从字面理解还是行业要求，“发电量”与集电线路侧、上网侧“上网电量”都不同，是反应发电运营商在正常生产期所“发”的电量，SCADA数据是风电行业现成的统计关口数据，毋庸置疑，但风力机SCADA电量计量标准还未建立国家规范，面临统计精度的问题；有的机型早期机组，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，有的已经整改；在集电线路电能表计量的风机发电量，事实上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，不能真实的反应风机的发电量、厂用电量，统计、对标管理失去了统一一基础。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。15风电场主接线图①风电机组侧SCADA数据②集电线路侧③主变高压侧①②③数据一致化建设示例一：风力发电机组发电量的计量点数据一致化建设16思路及建议：1、由于发电量、利用小时都是大指标，需要对外公布，统计口径的改变牵扯面比较广，影响大，基于数据一致性的考虑建议将风电场发电量的计量点统一为发电侧，而不是集电线路侧或上网侧。2、现有条件下：SCADA读取的精度问题可以从以下方面解决：1）开发商与制造商共同加强SCADA的规范，使数据真实可靠。2）加强SCADA的维护，保证数据的有效性、连续性。3、逐步进行改造，在统一规定的计量点位置上加装满足精度要求的电能表，满足统计、对标、信息化管理的需要。4、今后主机合同中对风电机组发电量计量装置应提出明确技术要求，满足一致化需求。17人为数据的标准化管理人为数据的定义：根据风电运维数据的来源，可将整个风电数据分为两大类：a、机器数据——由各信息化系统自动搜集，数据的搜集过程不用运维人员参与，例如机组的SCADA搜集的收据，在线振动检测收集的数据。18b、人为数据：由人员的活动产生，并且需要人员手动输入才能进入系统的数据。例如，定期维护的数据，点检的数据，大修、技改的数据，备件领用和归还数据，故障处理过程的数据等。人为数据是风电基础数据的重要组成部分，如果这部分数据不能顺利地形成数字化进入系统，则风电运维的信息化、智能化将是不完整的，甚至无法真正实现！人为数据的标准化管理19示例二：工作票操作票的电子化运行管理是风电场层面的日常业务管理，也是规范运行人员的工作、提高运行人员工作效率的系统。运行管理提供的值班记录、操作票、钥匙管理中的钥匙申请等一些应用程序都是在系统中通过流程的控制来完成，并自动记录这些应用程序的历史记录，可供查询，从而实现了风电场运营管理的规范化、无纸化和自动化。使用纸质工作票的情况是情况，风机工作票从开始填票到开始执行，大约需要40～50分钟，如果使用电子化票，大约只需要10～20分钟，不但大大降低了运维人员的工作量，而且人为数据也比较完整地进入了系统。人为数据的标准化管理流程的标准化示例三：缺陷的闭环管理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，且一般不至于发展成为上述两类缺陷，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，但尚允许短期内运行或对其进行跟踪分析的缺陷。电网公司一般按级分类：一级缺陷、二级缺陷、三级缺陷2021缺陷的闭环管理流程系统报警：记录设备编号和发生的日期及时确认：缺陷内容和发现的人员故障通知：何时通知何人缺陷分类分析缺陷诊断，维修响应参照作业指导书消缺消缺情况记录处理人员，时间记录效果验收记录要求：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，最重要的是三种人不能替代。要有验收环不能替代，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、闭环运维消缺。设备可靠性状态的划分及统一行业基本状态划分：22风电场不可用状态风电场可用、不可用状态的划分及统一23综上所述，按照设备类别来划分，风电场不可用状态细分如下：风电场不可用风电机组风电机组计划停运风电机组非计划停运场内输变电设备场内输变电设备计划停运场内输变电设备非计划停运场内原因通讯中断2426/28模型解读风电场状态可用状态场内不可用状态机组故障停运损失机组计划检修停运损失场内设备故障停运损失场内设备计划停运损失其他损失（机组自降容）场外不可用状态限电停运损失电网故障停运损失电网计划检修停运损失灾害天气停运损失根据状态划分，利用数据挖掘系统，对发电量损失环节提出以下9种损失状态：2527/28通过规范机组运行状态识别及数据记录，通过理论应发电量计算工作，系统不仅实现了损失电量的细化分解并对各类损失状态可进行进一步深入分析。标准化管理工作，使原本模糊的损失电量原因变得清晰化，明确了风电经济运行的提升空间和方向，有的放矢地指导了精维护、优化运检模式等工作，推动了风电管理体制机制创新，促进了数字化进步。26风电标准化工作，是数字化、信息化工作的基础，涉及面广，是需求侧管理的重点和难点，一致化、标准化工作是否到位，决定了数字化、信息化的成败，希望引起开发商、制造商、独立运维商的高度重视，取得共识，建立统一规范的标准体系。小结272010主要业绩和体会信息化运维的关键-数字化体系建设B28打造数字化风电场风电场统一监控管理：实现对风电机组，变电站，智能电表等设备的实时数据采集,加工，存储，展示，以及AGC，AVC，设备控制等功能。自动化生成日报，月报，年报等信息。完成风电场生产数据一致性建设，基于IEC61400-25，IEC61850等标准建立风电场生产监控管理系统。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，对风电机组，主变等关键设备运行情况进行数据归集，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。29打造数字化风电场风电场环境监控与功率预测：通过数值天气预报和风电场的微气象信息监测，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的融合技术，构建一套风电场功率预测服务系统。数字化值班：基于厂家提供的设备参数信息，实现对机组软故障自动处理，对机组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。30建立数字化区域生产运营集控中心以安全的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：与风电场管理系统的数据同步，实现电子工作票，数据归集等功能，生成日报，月报，年报等信息，实现自动化生产管理。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，规范化备品备件的使用。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：基于状态监测数据，对机组，主变等关键设备运行情况进行诊断与预警。31建立属于自己的私有云——集团级云计算中心32基于设备虚拟化和任务作业调度技术，实现海量数据存储，建立企业私有云系统，主要实现以下功能：1.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。2.生产管理中心：归集各区域公司生产数据，实现数据共享，完成生产管理规范。实现各区域储备的备件信息共享，便于集团范围统一调度。3.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。4.专家诊断中心