大数据管控下的风电场型运维管理模式,本论文为您写运维管理模式毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
运维管理模式论文参考文献：
摘 要：风电能源是社会运行及发展过程中的重要能源之一,随着大规模装机能量风电场的崛起,风电场运维管理工作的难度也不断增大.本文简要探讨“大数据”在风电场运维中的具体实际应用,使风电运维更加高效经济,以促进风电事业的蓬勃发展.
关键词：大数据；风电场；运维管理；创新
DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.07.184
0 引言
我国风电运维服务市场于2016年迎来发展拐点,至2020年市场容量将达300亿元左右,未来我国风电运维市场前景广阔.之前或许我们在讨论“大数据”管控是什么,大数据能干什么,能带来什么价值；而现在已明确了大数据是一种有着真正未来的趋势,大数据的价值无可限量.风电场的大数据是为风电企业提供更强的决策力、洞察力和流程优化能力,从而适应多元化的信息资产[1].随着风电场设备的趋于完善,大数据对风电场整体运维的分析及管控具有重要的现实意义.
1 风电场的运行监视与远程操控
风电场的建设往往规模较大,分布区域相对广阔,上述原因造成风电场管理难度较大,管理差异系较大,设备基本情况记录不清晰,设备管控能力较弱.为解决以上问题远程集中监控系统应运而生,数字化管控时代来临.通常风电场采集的数据有风机运行数据、升压站运行数据、风功率预测运行数据、计量设备数据、测风塔信息、远动数据、自动化信息等.此外在条件允许的情况下还可以将设备实时监控图像及人员、车辆定位信息一并传输至集中监控系统.通过对设备进行实时监视,采集设备的实时状态及运行信息,人们可以清楚的了解远在天边的风电场设备运行状况,根据监视情况,下达运行指令.而设备的远程操控可利用专用通道,对远程操控装置直接下达操控指令,从而达到远程操控的目的[2].结合现场远传回来的图像信息,使操控更加安全.
集中监控系统的数字化管控直观有效的将设备信息进行集中整合,作为大数据采集的基础,为后续的大数据分析提供数据服务及数据工具支撑,为实现少人运行监视,为无人运行监视提供支点.
2 大数据的统计、计算与分析
通过大量的数据采集,对数据进行汇总分析,经过简单的处理及计算,将人们所需要的内容进行整合,通过图表、曲线、颜色直觀的展示给大家.通过将风电场设备实时运行的数据采集加工后,通过集中监控系统将必要的数据直观的展示给大家,这就是设备运行的实时监视.代表功能就是风电场集中监控系统[3].通过一个画面将风电场整体的运行情况直观的展示给操控人员.
3 风电场设备的全生命周期管理
通过对所有设备的数据采集,形成大数据积累.“大数据”可以掌握任意一个风电设备的“生、老、病、死”的所有数据信息.以风电机组为例,从风电机组的吊装运行后风电机组即被大数据管控,可以记录风电机组在各风速下的运行状况,风电机组的每年的定检周期,风电机组何时发生故障,故障后进行哪些处理,哪些元器件在何时被更换,直至这台风电机组服役期满无法再运行.所有的数据将被一一记录在案,为企业的管控决策提供相应的数据基础.
所记录的信息将被一一分析处理,并进行具体的分类,根据风电机组的历年风速情况,推测下一年度风向及风速走势.可靠计算风机性能衰减的幅度,从而制定风电场的年度发电量计划.综合风电机组的维护情况,科学的制定风电场风电机组的定检周期,利用风电机组的故障情况,提出下一步风电机组的备件储备建议等等.
4 大数据的实际应用及管控
通过对以上数据的采集、计算、分析,结合公司实际情况,制定相应的管控模块,将大数据转化为实实在在的管控手段提高工作效率.包括以下方案,故障预警分析及故障解决方案,风机状态检修及定检周期的合理化制定[4].风电机组性能差异判定及发电量的预测,风电机组群停群起的智能应用,风电机组物资*建议,“生产营销一体化”平台等等.大数据统计将风电机组的故障进行整理分析,记录设备损坏的周期、频率,为设备的技改提供技术支持.通过多种故障搭配的分析,大大缩减故障处理时间.通过采集风电机组的运行状态信息及定检周期信息,将单纯的周期性定检检修,演化成风机状态检修,结合风电机组在风机定值变化对风机造成的影响,判定风电机组应做那些维护,减少风机定检时长,精准定位维护内容,提高风机定检水平.
5 大数据下的经济效益管控
在大数据实际应用及管控下,提高工作效率及增加发电量即增加公司整体经济效益,主要体现在提升风电机组发电量提升的效益管控,进行库存压降减少资金占用,进行年度发电能力预测及科学预计年度盈利水平,合理进行状态检修达到效益最大化,科学进行人员培训提升工作效率.使用最有效科学的方法运行维护风电场才能得到最高的利益.
6 结束语
通过对大数据的有效运用,加强风电场运维管理的智能化和精细化,从整体上推进未来风电场的稳定发展.使风电场运维管理工作的顺利开展,应当基于当前风电场的实际情况,加强风电设备、技术及操作人员等方面的运维管理,坚持与时俱进,充分发挥大数据在风电场运维管理工作中的应用价值,为企业潜能的发挥提供可靠的保障,推进风电事业的稳定发展.大数据云平台等将会是未来发展的必然趋势.
参考文献：
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[3]张志坚,乔文生,艾士娟.监测诊断技术促进风电场运维[J].管设备管理与维修,2011（11）：133-134
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作者简介：李超（1992-）,男,辽宁人,硕士研究生.
结论：关于本文可作为相关专业运维管理模式论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文运维管理模式论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
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