2023基于大数据平台的新能源智能化运营技术

基于大数据平台的新能源智能化运营监管技术引言风电光伏产业的迅速发展已经成为实现碳

要求。综上所述新能源大数据平台已经成为国内外达峰碳中和的重要推手。同时大数据工业互联网人工智能等先进技术与传统工业的深度融合促进了新能源产业的数字智能化发展通过建设新能源监控与大数据平台对新能源设备数据运维数据环境预测数据进行采集实现设备运行监控和指标分析建立预警算法实现事故隐患的提前预警减少电量损失。当前国内外各大发电集团和风机厂商开展了新能源大数据平台的建设并基于大数据平台开展相关的业务。E公司于5年结合了世界级的风机和风电行业的数字基础设施建立一套动态的可以联网且适应性极强的数字化风电场可以提高风电场的发电量最多达%为风电行业创造大约0亿美元的价值8年1月国家电网青海新能源大数据创新平台作为中国首个新能源大数据创新平台上线运营首批确立了6项高级创新业务服务现已具备功率预测设备健康管理电站运营托管金融服务等多项线上技术服务能力,为新能源产业的发展提供全面准确的数据支撑。国家电投云边协同工业大数据平台是能源发电行业首个工业大数据平台确定了搭平台汇数据、建应用做运营4条业务主线为集团未来智慧化、数字化转型提供支撑。国内的整机厂商远景能源金风科技等企业也在研究大数据互联网和数字化技术在提升风机和风场价值的应用。远景能源基于全球最大的能源物联网平台金风科技智慧运营系统M都是基于智慧风场的大数据平台的整体解决方案。明阳大数据平台包括气象数据分析模块智慧风场监控系统能量管理系统y机组健康度管理系统能够实现从气象预测到风机健康状态监测预警风电场优化运行再到风电场群的协同协调。上海电气的风云集控系统在风电行业首创基于互联网技术的分布式数据处理技术,利用人工智能大数据云计算技术高效利用数据打造了智慧风电的大数据平台。中国海装风电的a大数据平台通过a远程运维中心、a气候资源平台和预测性维护3个主要模块,并统一构建风电装备故障诊断算法模型库和风场运行模型库满足智能风电装备故障诊断与预测、

新能源行业积极研究的对象。目前在新能源大数据平台体系架构及功能使用的研究上已推出了针对行业关键问题的解决方案但多侧重于局部功能单一机型或风电场的智能化优化与升级缺乏多个子系统间的协同管控缺乏多种设备机型的跨域融合缺乏集团级新能源业务的整体规划没有形成行之有效贯穿集团区域场站3级的科学管控体系。同时在底层建设上数据及通讯等基础设施没有形成统一标准大数据大而不精难以支撑新能源数字智能化运营相关技术的深度落地;在实施方面偏重于信息集成与展示缺乏深度的大数据分析智能化应用无法有效指导生产运维等问题。没有真正体现出利用大数据平台实现新能源电站远程监控数字化智能运维与决策的作用。本文依托中国大唐集团新能源监控与大数据平台提出一种基于大数据平台的新能源数字智能化运营监控技术通过建立集团风电光伏生产数据质量标准化体系实现边缘端生产运维数据采集规约标准化并下发算法模型进行边缘计算在云端采用云边协同架构监测数据质量生成生产应用处理方案以实现实际应发电量等指标的实时监视场站设备故障预警等智能应用搭建成行业领先的基于监控区与功能区双区建设的数字智能化运营监控平台实现集团区域场站3级跨域的新能源数字智能化运营与监管。业务部署大数据平台基于监控区功能区双区建设理念建设集团级新能源监控与大数据中心。监控区主要基于数据标准化采集融合大数据边缘计算等先进技术打通数据流顺畅管理链实现对风电生产运营5类4项光伏生产运营5类5项指标的实时管控掌握每台机组应发实发电量差值开展多维度对标分析。功能区依托监控区数据支撑与监控大平台的实时数据和历史数据互通互联整体贯通新能源前期工程生产的全生命周期数据结合集团新能源生产管理经验打造了资源评估智能分析系统优化专家支持光伏管控平台实现集团到新能源场站的透明管理预判潜在风险挖掘增量价值解决疑难杂症真正管好每台发电机组。数据源采集与传输数据源采集完整覆盖新能源场站设备测点和测风塔数据光伏生产运营数据可编程逻辑控制器数据采集与监视控制系统a数据等升压综自系统测风塔数据智能传感器声音载荷振动视频等数据等实时生产数据及故障文件振动监测定时数据等非实时批量传送数据同时还包括生产管理系统物资管理系统资产成本模型等企业级其他运营管理数据。数据传输过程包括数据上送对端数据的转发采集数据的中心端接入。对于集控生产数据通过实时数据通道按照C4通信规约向集系统推动实时数据同时直连机组破解报文开通历史数据补传通道如图1所示。按照规定的传输链路如图2所示传输到集控端的能源物联网关能源物联网关经过采集通讯、数据标记数据预处理边缘计算等操作将数据预制后通过数据b将数据传送到分发器经分发器后的数据通过流处理进程和批处理进程实现数据持久化。边缘计算是在数据采集边缘侧进行数据处理、边缘计算是在数据采集边缘侧进行数据处理、型转换为另一种类型如转换成转数据类型转换即根据配置将数据值由一种类

图2数据传输链路2k分析。对于多端采集的数据进行计算将分析处理后的结果数据发送到新能源场站和集控中心确保多个接收端接到的都是相同数据同时由于采用数据采集软件进行数据分析处理计算减轻了集控中心的负担并且数据采集也无需将全部数据通过网络传输到集控中心只将计算结果传输到集控中心降低传输压力减少网络带宽对于一些敏感数据提高了数据的安全性。边缘计算包括以下类型。数据预处理。图1数据源采集与传输1n为等。根据配置将遥测转换为遥信采用的策略是配置遥信值对应的遥测值范围区间则可对接收到的遥测值按范围区间转换相应的遥信值。数据时间戳处理对接收到的没有时标的数据

状态综合计算出风机故障。理论功率计算对于风机数据能够根据风速、风速+转速风速扭矩依据功率配置表计算出理论功率。增加时标。对于根据两次遥信值不同而产生的变位采用最新遥信时间做为变位时标。

统计计算。包括风机数据的一分钟数据统计

五分钟数据数据品质处理即数据清洗。对有数据品质标志位的数据数据采集可以对有效位无效位进行处理。根据品质标志设置数据点为有效点无效点对后续处理提供品质判断依据。

统计十分钟数据统计。即在数据采集内部创建缓存缓存一定时间的秒级数据根据统计周期定期统计数据输出统计结果传输到集控中心或其他外部接收系统。数据变比对于原始数据值根据配置的比例、

指标计算。包括功率曲线数据生成

温度曲线数据生成系数等计算结果值。偏移处理对于原始数据值根据配置的偏移

等。缓存一定时间的功率温度数据发送曲线数据到监控与大数据中心。值计算结果值。数据包错误判断

根据数据包校验逻辑判断是

如图3所示数据采用云边协同的边缘预处理架构边缘端集控端和云端的设备模型知识模否接收到错误数据如误包丢包错包根据判断结果进行相应的后续处理。数据重抽样。根据配置将采集到的风机数据由高频数据重抽样为低频数据在满足集控中心数据要求的情况下减少传输数据量。专用业务计算。风机状态计算按照电网要求将风机状态转换为电网标准状态。数据可用状态计算根据配置的多个条件组合计算设置风机可用状态。故障计算根据配置的多个故障变位遥信、

型算法模型和实施模型保持同步在云端生成生产应用处理方案。— 基于28数据质量标准通过考察数据覆盖率采集数据完整性数据有效性数据一致性以及数据及时率这5个指标直观了解数据质量的整体状态提供监控抓手快速定位质量异常。数据质量控制指标如图4— 数据存储以满足性能和需求为原则采用灵活的数据存储策略优化数据存储成本。在站端边缘集控端和云端分别采取不同的存储策略如图5所示。图3数据边缘计算3n图4数据质量控制4l图5数据存储策略5y站端秒级数据预处理数据和毫秒级数据1数据预处理数据毫秒级数据文件保存时间为3个月实时监测指标做到永久存储。在云端,冷数据热数据运行实时监测数据其他联机分析处理el,应用指标永久存储温数据数据遥测一分钟采样十分钟统计数据应用处理数据数据文件保存2年遥测秒级数据6个月冷数据原始数据应用处理数据数据

文件超过2年后作为冷数据归档。指标体系与运行监控依据集团风电光伏生产指标体系通过大数据平台采集的各项数据风电实现5类4项指标的自动计算其中5类指标分别为风资源指标电量指标标详见表。光伏生产运营5类5项指标的实时管控其中5类指标分别为光资源指标电量指标能耗指标运行水平指标运行维护指标,标详见表。

表1风电指标体系

表2光伏指标体系 2m 1m体系 指标 管控等级

体系 指标 管控等级辐照强度 1级风资源指标电量指标能耗指标运行水平指标

平均风速 1级最大风速 3级平均空气密度 3发电量 1计划发电量完成率 1利用小时数 1上网电量 3级电网弃风电量 1级电网弃风率 1级设计应发电量 3级实际应发电量 3级场外受累损失电量 2级可控应发电量 3可控应发电量完成率 1输变电设备计划停运损失电量 3输变电设备非计划停运损失电量 3风电机组计划停运损失电量 3级风电机组故障损失电量 3级风电机组自降容损失电量 3风电机组自耗电率 3场用电率 3级购网电量 3级场损率 3级送出线损率 3级综合场用电率 2级风电机组可利用率 2级风电场可利用率 2风电机组无故障运行时长 3台均故障次数 3级台均故障时长 3级功率特性一致性系数 3级

光资源指标电量指标能耗指标运行水平指标

水平面总辐射量 3级倾斜面总辐射量 1级日照小时数 3级发电量 1级计划发电量完成率 2级等效利用小时数 1上网电量 2损失电量 2级损失率 1级理论应发电量 2级实际应发电量 2实际应发电量完成率 1弃光电量 3级弃光率 2级场外受累损失电量 3光伏发电单元计划停运损失电量 3光伏发电单元故障停运损失电量 3输变电设备计划停运损失电量 3级输变电设备非计划停运损失电量 3光伏方阵吸收损失电量 2级逆变器性能损失电量 2可控应发电量 2可控应发电量完成率 2发电量 1站用电率 3级综合站用电率 2级网购电量 3级站损率 3级光伏电站系统效率 1级逆变器转换效率 2级光伏方阵效率 2逆变器输出功率离散率 2组串电流离散率 2级运行维护指标

单位容量运行维护费 2级场内度电运行维护费 2级单位容量人员数量 2级

运行维护指标 全站可利用率 1级全站通讯中断时长 2级注管控等级1级为集团公司级2级为省公司级3级为事业部级。注管控等级1级为集团公司级2级为省公司级3级为事业部级。智能运营平台新能源数字智能化运营平台的高级应用将基于监控区的生产运行数据并向前关联至前期设计工程数据专业上延伸至资源环境数据包括中尺度气象数据地理信息数据等在统一设备运行

平台虚拟测风塔流体仿真等先进技术搭建智能分析平台系统优化平台专家支持平台资源评估平台如图6所示依次完成全面体检系统优化疑难杂症分析资源数据支撑风电场智能分析平台智能分析平台实现所有运行风电场风电设备图6高级应用总体设计6n运行评价指标的统一对于集团所有在运风电场整体体检从移交生产前运行评价设备评价等全生命周期展开多维度分析以识别项目质量及时发现低效资产及早干预为生产管理提资增效提供首发的指向性支持。风电场系统优化平台风电场系统优化平台是对于单个项目进行可视化决策支撑在前期工程生产全过程数据全链条贯通的基础上基于数字双胞胎的理念以三维数字化平台为载体进行管理和呈现提供可视

化的项目管理系统实现数据对比机位点纠偏高精度地形地貌的定制化服务针对分析结果做系统优化实现发电量可靠性运维等效果最佳为每个项目的提质增效和快速决策提供技术支撑。专家支持平台专家支持平台对故障质量问题项目进行专家决策支撑从时间处理措施及各个专业数据等多个维度建立项目档案实现集团专家力量对重难点安全事故的分析协同与远程诊断并积累建立故障问题处理经验智库进行经验推广最大化避免同类事故的发生。资源评估平台资源评估平台是以风资源为核心涵盖地形测风中尺度微尺度发电量评估等多维度包括地形评估测风数据分析中尺度数据应用风资源分析发电量分析等多功能立足资源数据的收集、整理查询与应用为业务部门提供数据基础为生产监控部门工作的展开提供数据分析工具支撑。网络信息安全为确保大数据平台的安全稳定性T硬件满足高可靠性高安全性标准型和开放性先进性和成熟性灵活性和可扩展性可管理性。如图7所示,整个网络主要由互联网区集团广域网区数据中图7平台侧安全防护体系拓扑图7mm心核心网络区计算节点区安全管理区集中式存储区组成。其中数据中心核心区计算节点区全管理区集中式存储区统称为数据中心内网。数字智能化风光运营监管平台中心侧安全防护主要涉及内部网络及设备之间的防护与集团公司内网之间的防护与外网之间的防护建设方案按照信息安全技术网络安全等级保护要求即等保0的三级等保相关要求制定从安全通讯网络、安全区域边界安全计算环境安全管理中心4个方面进行设计针对中心风电数据接入的采集方式采用双核心部署方式部署安装防火墙入侵防御

9 结论本文提出搭建基于大数据平台的数字智能化风光运营监管一体化方案基于监控区功能区”双区建设理念建设集团级新能源监控与大数据中心通过人机网物的跨界融合形成跨域协同的开放架构打造从底层感知到顶层决策的多层次融合创建全生命周期数字档案。对于提升集团公司新能源安全生产管控能力提高精细化管理水平优化资源配置减轻新能源生产运营监控系统的负载提升新能源生产系统的稳定性具有非常重系统安全审计系统漏洞扫描系统堡垒机日志审计系统等符合等保要求的安全防护设备及软件。

要的意义。在功能方面

可以实现集中运行监控和状态检8 应用案例及效益目前已累计接入风电机组0多台光伏发电容量0多万W实时采集测点0多万