龙源风电场优化控制技术

1/1龙源风电场优化控制技术第一部分龙源风电场发电特性及优化需求 2第二部分风电机组模型及控制模式 4第三部分风场风况预报与功率预测 6第四部分并网控制及频率调节技术 9第五部分电压控制及无功补偿策略 11第六部分风场稳定性分析与控制 14第七部分能量存储技术与应用 17第八部分数据采集与分析系统 20

第一部分龙源风电场发电特性及优化需求关键词关键要点风速特性

1.风速具有间歇性、波动性和随机性，变化范围大，高风速时段占比相对较低。

2.风速分布呈典型魏布尔分布，不同风场具有不同的风速分布参数。

3.风速统计特性对风电场发电输出功率预测和风机选型至关重要。

风电场发电特性

1.风电场发电功率与风速三次回方成正比，存在最佳风速点。

2.风电场发电功率受到风速、风向、空气密度等因素影响，具有一定的随机性和波动性。

3.风电场发电功率预测准确性直接影响风场调度与运行效率。

风力发电机组特性

1.风力发电机组具有功率-转速曲线和转矩-转速曲线，不同机型参数不同。

2.风力发电机组的功率输出受额定功率、风速、切入风速和切出风速等参数限制。

3.风力发电机组的运行效率与风速、叶轮转速和桨距角等因素相关。

风电场优化需求

1.提高风电场发电量和均衡性，最大限度利用风能资源。

2.降低风电场运行成本，包括风机维护成本、电网接入成本和并网损失。

3.提高风电场抗干扰能力和可靠性，保障稳定发电。

优化控制技术趋势

1.基于大数据、云计算和人工智能技术的发展，优化控制技术向智能化和自动化方向演进。

2.可再生能源发电并网比例不断提升，促使风电场优化控制技术与电网调度技术融合发展。

3.风电场多形式储能技术的应用，为优化控制技术的研究和应用拓展了新的方向。风电场发电特性

风电场发电特性主要受风速、风向、湍流度、地理位置等因素影响。

*风速：风速是风电场发电的主要影响因素。风速越高，发电功率越大。

*风向：风向影响风机叶片的有效迎风面积，进而影响发电功率。

*湍流度：湍流度指风速在短时间内的变化程度。湍流度越高，风速波动越大，对风机稳定运行和发电效率产生负面影响。

*地理位置：风电场所在地区的海拔高度、地形地貌、风能资源丰富度等影响其发电特性。

风电场优化需求

为了提高风电场发电效率、降低运维成本，需要对风电场进行优化控制。优化需求主要包括：

1.发电功率最大化

*通过风机参数优化、叶片控制等策略，提高风机在不同风速下的发电效率。

*优化风机摆放布局，降低风机之间的遮挡效应，增加风能利用率。

*预测风速变化，提前调整风机运行策略，提高发电功率。

2.电网稳定性保障

*风电场具有随机性和波动性，容易对电网稳定性造成影响。

*通过主动控制风机出力、虚拟惯量控制等技术，提高风电场对电网的适应性，保障电网稳定运行。

3.运行安全保障

*风电场运行面临风载、雷击、冰冻等各种自然灾害风险。

*优化风机保护策略，提升风机在极端天气下的安全性和稳定性。

*建立完善的运维管理体系，实时监测风电场状态，及时处理故障，保障风电场安全运行。

4.机组寿命延长

*通过合理的负荷分配策略、故障预测预警等技术，减少风机机械部件的磨损和故障发生概率，延长风机寿命。

*优化风机维护保养计划，提高维护效率，降低维护成本。

5.环境保护

*优化风电场布局，减少对当地生态环境的影响。

*采用低噪声风机技术，降低风电场对周围居民的影响。

*定期监测风电场周围环境，确保其符合相关环境标准。第二部分风电机组模型及控制模式风电机组模型及控制模式

风电机组模型

风电机组模型主要包括：

*空气动力学模型：描述风轮叶片与风的相互作用，包括升力和阻力特性。

*传动系统模型：描述齿轮箱、发电机和变流器的机械和电气特性。

*控制系统模型：描述风电机组的控制策略，包括最大功率点跟踪、转速调节和功率输出控制。

控制模式

风电机组通常采用以下控制模式：

1.最大功率点跟踪控制

*目标：在变化的风速条件下，确保风轮叶片始终以最优叶尖线速度（TSR）运行，从而提取最大的风能。

*原理：通过调节叶片桨距或发电机转速，将风轮叶片转速保持在TSR附近。

2.转速调节控制

*目标：将风电机组的转速稳定在额定转速以下，以避免过载或失速。

*原理：通过调节发电机转速，将风轮叶片转速控制在低于额定转速的预定值。

3.功率输出控制

*目标：将风电机组的功率输出限制在预定值以内，以适应电网需求或避免设备损坏。

*原理：通过调节发电机电压或电流，将风电机组的功率输出控制在目标值附近。

其他控制模式

除了上述基本控制模式外，风电机组还可能采用其他控制模式，包括：

*风切变控制：补偿风速竖向分布变化的影响，提高功率提取效率。

*湍流控制：主动调整叶片桨距，以减轻湍流负荷，提高稳定性。

*电网稳定控制：参与电网频率调节和电压控制，提升电网稳定性。

控制策略优化

为了提高风电机组的性能和可靠性，控制策略需要根据具体的风电机组特性和运行条件进行优化。常用的优化技术包括：

*基于模型的预测控制（MPC）：使用风电机组模型预测未来状态，并优化控制动作以实现目标。

*自适应控制：根据风电机组的实际运行数据调整控制策略，以适应变化的风况条件。

*遗传算法：通过模拟自然选择和演化过程，寻找最优的控制参数。

通过优化控制策略，可以提高风电机组的功率输出、减少负荷、延长使用寿命并降低维护成本。第三部分风场风况预报与功率预测关键词关键要点风场风况预报

1.基于数值天气预报（NWP）模型的预报技术，如全球预报系统（GFS）、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）模型。

2.使用统计模型和机器学习算法对历史风况数据进行分析和预测。

3.考虑地形、地表粗糙度和风剪切等因素，对风场风况进行精细化预报。

功率预测

风场风况预报

风场风况预报是指利用数值天气预报模型或统计方法，对未来一段时间内风场风速、风向等风况要素进行预测。风况预报是风电场优化控制的重要基础，准确的风况预报可以提高风电场的预测精度，从而实现更有效的调度和控制。

数值天气预报模型

数值天气预报模型是一种基于流体力学方程和热力学方程的数学模型，通过求解这些方程组来预测大气层中的气象要素。数值天气预报模型通常由一系列嵌套网格组成，其中较大的网格覆盖较大的区域，而较小的网格则覆盖较小的区域。嵌套网格技术可以提高预测的精度，尤其是在局部区域。

风电场风况预报常用的数值天气预报模型包括：

*全球模式：如GFS（全球预报系统）、ECMWF（欧洲中期天气预报中心）

*区域模式：如WRF（天气研究与预报模型）、MM5（中尺度模式）

*局部模式：如NWP（数值天气预报）

统计方法

统计方法主要利用历史风况数据和相关气象要素数据，通过统计分析建立风况与其他气象要素之间的关系，从而进行风况预测。常用的统计方法包括：

*回归模型：建立风速、风向与其他气象要素（如温度、气压）之间的关系模型，通过预测其他气象要素来预测风况。

*时间序列模型：利用风况数据的历史序列，通过时序分析方法来预测未来的风况。

*人工神经网络：利用神经网络模型来学习风况数据与其他气象要素之间的复杂关系，从而进行风况预测。

功率预测

功率预测是指利用风况预报结果和风电机组功率曲线，预测未来一段时间内风电场的出力情况。功率预测的精度直接影响风电场的调度和并网运行。

风电场功率预测通常采用以下方法：

*基于物理模型的功率预测：利用风电机组的功率曲线和风况预报结果，直接计算风电场的出力。这种方法较为准确，但需要精确的风电机组功率曲线和风况预报数据。

*基于统计模型的功率预测：利用历史出力数据和相关气象要素数据，建立功率与气象要素之间的关系模型，通过预测气象要素来预测功率。这种方法对历史数据的要求较高，但对风电机组功率曲线和风况预报精度的要求较低。

*基于神经网络的功率预测：利用神经网络模型来学习功率与气象要素之间的复杂关系，从而进行功率预测。这种方法具有较高的非线性拟合能力，可以处理复杂的风电场运行情况。

应用

风场风况预报与功率预测在风电场优化控制中具有重要的应用价值：

*调度优化：基于准确的风况和功率预测，可以优化风电场的调度策略，提高风电场的出力和经济效益。

*控制优化：利用风况和功率预测信息，可以对风电机组进行主动控制，如功率调节、叶片偏航等，提高风电场的稳定性和发电效率。

*风险管理：基于风况和功率预测，可以对风电场的运行风险进行评估和管理，如极端天气预警、电网故障等。

*并网协调：通过与电网调度系统的合作，基于风况和功率预测信息，可以协调风电场的并网出力和电网需求，确保电网的安全稳定运行。

总之，风场风况预报与功率预测是风电场优化控制的关键技术，通过准确的风况和功率预测，可以提高风电场的调度、控制、风险管理和并网协调能力，从而实现更经济、更安全、更可靠的风电场运行。第四部分并网控制及频率调节技术关键词关键要点并网控制

1.并网控制器的设计原则和技术要求，包括稳定性、响应速度、功率质量和抗干扰能力。

2.并网控制方式，如电压源型、电流源型和混合型控制，及其优缺点比较。

3.并网过程中的动态响应和暂态稳定分析，包括暂态电压和频率偏差控制。

频率调节技术

1.频率调节原理和主要技术手段，如初频控制、惯量调整和需求响应控制。

2.实时频率监测和预测技术，用于预测并网电网的频率变化趋势和幅值。

3.分布式发电和储能系统在频率调节中的应用，以提高电网的频率稳定性。并网控制及频率调节技术

一、并网控制

1.并网条件

*电压幅值、频率和相位与电网基本一致

*有功、无功功率差值为零

2.并网方式

*直接并网：风电机组与电网直接连接，不通过变压器。适用于电网容量大、波动频繁的情况。

*软启动并网：风电机组通过变频器控制，逐渐提高电压和频率，实现平稳并网。适用于电网容量有限的情况。

3.并网控制策略

*电压控制：通过调整风电机组的励磁电流或功率因数，控制输出电压与电网电压匹配。

*频率控制：通过调节风电机组的转速或输出功率，控制输出频率与电网频率同步。

*有、无功功率控制：通过调节风电机组的有、无功功率输出，实现有、无功功率平衡。

二、频率调节技术

频率调节是在电网中保持频率稳定的技术。风电机组作为可再生能源电源，具有间歇性和波动性，对电网频率稳定性构成挑战。

1.惯性响应

风电机组的旋转惯量可以提供类似于火电机组的惯性响应。当电网频率下降时，风电机组的旋转速度降低，释放能量，从而帮助提高频率。

2.初级频率调节

当电网频率偏差超过预设值时，风电机组会自动调整输出功率，以减小频率偏差。这种调节称为初级频率调节（PFR）。

3.二次频率调节

在PFR的基础上，风电机组还可以参与二次频率调节（SFR），以更精确地控制频率。SFR根据电网频率偏差的二阶导数来调整输出功率。

4.储能装置

与风电机组配合使用储能装置（如电池组）可以提高频率调节能力。当电网频率下降时，储能装置释放能量，为风电机组提供额外的支持。

三、并网控制及频率调节技术在龙源风电场中的应用

龙源风电场采用成熟的并网控制和频率调节技术，确保风电机组安全稳定并网，并为电网提供可靠的电力支持。

*并网控制：采用软启动并网方式，控制电压、频率和相位与电网一致，实现平稳并网。

*频率控制：参与初级和二次频率调节，根据电网频率偏差自动调整输出功率，保持电网频率稳定。

*储能装置：与部分风电机组配合使用储能装置，提升频率调节能力，提高电网弹性。

通过实施这些技术，龙源风电场有效改善了风电机组的并网性能和频率调节能力，为电网提供了高质量的绿色电力，促进了可再生能源的规模化发展。第五部分电压控制及无功补偿策略关键词关键要点【电压控制】

*电压调节器的优化配置：对电压调节器的参数进行优化，确保风场电压稳定性，防止过电压或欠电压。

*有功无功协调控制：制定有功无功协调控制策略，根据风电机组的出力调节无功补偿，优化风场功率因数，提高电网稳定性。

*储能系统辅助调压：利用储能系统参与电压调节，通过充放电控制吸收或释放无功功率，快速响应电网电压波动。

【无功补偿】

电压控制及无功补偿策略

1.电压控制目标

大型风电场并网时，会对电网电压稳定性造成影响。因此，电压控制是风电场优化控制技术中的关键环节之一。电压控制的目标主要包括：

*维持电网电压在允许的范围内，防止电压过高或过低。

*保证风力发电机组的正常运行，避免电压波动和无功功率震荡对发电机组造成损害。

*提高风电场并网可靠性，减少事故和故障的发生。

2.无功补偿策略

无功补偿是电压控制的重要手段，主要通过以下技术实现：

2.1风力发电机组无功调节

*动态无功调节：根据电网电压变化，风力发电机组自动调节无功功率输出，保持电网电压稳定。

*调压限制：当电网电压过高或过低时，对风力发电机组的无功功率输出进行限制，避免电压异常。

2.2同步补偿器（SVC）

SVC是一种可控的无功功率补偿装置，其输出无功功率可根据电网电压波动的幅度和频率进行快速调节，稳定电网电压。

2.3静态无功补偿器（STATCOM）

STATCOM与SVC类似，但采用先进的电力电子技术，具有更快的响应速度和更高的效率。

2.4并联电容器

并联电容器是一种固定的无功功率补偿装置，主要用于提高电网的无功功率储备，防止电压下降。

3.协调控制策略

为了实现高效的电压控制，需要协调控制风力发电机组、SVC、STATCOM和并联电容器等无功补偿装置。协调控制策略包括：

*中心化控制：通过中央控制器对各补偿装置进行集中控制，实现电压实时监测和快速响应。

*分布式控制：各补偿装置根据本地电压信息进行独立控制，但通过通信网络实现信息共享和协调。

4.应用案例

龙源风电场在优化控制技术中广泛应用了电压控制和无功补偿策略，取得了显著的成果。例如：

*某风电场电压控制应用：采用SVC和STATCOM协调控制，有效抑制了电压波动，维持电网电压稳定在允许范围内。

*某风电场无功补偿应用：结合风力发电机组无功调节、SVC和并联电容器，构建了多手段无功补偿系统，大幅提高了无功功率储备，提高了风电场的并网可靠性。

5.结论

电压控制及无功补偿策略是大型风电场优化控制技术的重要组成部分，通过合理配置无功补偿装置并制定科学的协调控制策略，可以有效保持电网电压稳定，保证风力发电机组的正常运行，提高风电场并网可靠性。第六部分风场稳定性分析与控制关键词关键要点风场功率预测

1.准确的风场功率预测是风电场稳定性分析与控制的基础。

2.主流的风场功率预测方法包括基于统计、基于物理、基于机器学习等。

3.提高风场功率预测精度的研究方向包括异常值处理、参数优化、模型集成等。

风电机组建模

1.风电机组建模是分析风电场稳定性的重要手段。

2.风电机组的动态模型包括气动模型、传动系模型、发电机模型等。

3.风电机组模型的准确性对稳定性分析结果有重要影响。

风电场稳定性分析

1.风电场稳定性分析包括小信号稳定性分析、过渡稳定性分析等。

2.小信号稳定性分析主要研究风电场在小扰动下的动态响应。

3.过渡稳定性分析主要关注风电场在大型扰动下能否保持稳定运行。

风电场控制技术

1.风电场控制技术主要包括主动功率控制、电压控制、惯量支撑等。

2.主动功率控制通过调节风电机组的输出功率，实现风电场与电网的协调运行。

3.电压控制通过调节风电机组的变流器，保持风电场的电压稳定。

风电场故障处理

1.风电场故障处理包括故障检测、故障隔离、故障恢复等。

2.故障检测和隔离可以保护风电机组和电网设备。

3.故障恢复可以通过快速重启动或其他措施，恢复风电场的稳定运行。

风电场优化控制

1.风电场优化控制的目标是在保证稳定性的前提下，提高风电场的经济性和安全性。

2.优化控制方法包括模型预测控制、动态规划、强化学习等。

3.风电场优化控制可以通过优化风电机组的运行策略、协调风电场的控制参数等，实现风电场的优化运行。风场稳定性分析与控制

引言

风电场稳定性对于其安全高效运行至关重要。风场稳定性分析和控制技术旨在确保风电场在不同工况下保持稳定运行，避免因稳定性问题导致事故或损失。

风场稳定性分析方法

时域仿真：利用大型计算机软件模拟风电场各组件的动态行为，分析风电场在不同工况下的稳定性。

频率响应分析：基于小扰动线性的分析方法，研究风电场在给定扰动下系统的频率响应，识别可能存在的共振或不稳定区域。

模态分析：将风电场系统分解为一系列模态，研究系统的主要振动模式及其频率、阻尼和模态形状。

风场稳定性控制技术

有功控制：调整风机的有功功率输出，以维持系统频率稳定。

无功控制：调整风机的无功功率输出，以控制系统电压稳定。

惯量仿真：在风电场系统中增加虚拟惯量，以提高系统对频率扰动的抵抗力。

调速控制：调整风机的转速，以减少风机机械响应与电网频率之间的耦合。

紧急跳闸：当系统稳定性受到严重威胁时，触发风机的紧急跳闸，以避免事故发生。

风场稳定性控制系统设计

风场稳定性控制系统设计涉及以下步骤：

1.确定控制目标：确定控制系统的目标，如频率稳定、电压稳定或其他具体指标。

2.选择控制策略：根据控制目标选择合适的控制策略，如有功控制、无功控制或其他复合控制。

3.设计控制器参数：通过仿真或实测确定控制器的参数，以满足控制目标。

4.仿真验证：利用仿真工具验证控制系统的性能，确保其在不同工况下的稳定性。

5.现场调试：在风电场现场对控制系统进行调试，以适应实际系统特性。

案例应用

案例一：有功分配控制

在某风电场中，采用有功分配控制技术，将风电场的有功功率输出分配到各风机，以维持系统频率稳定。通过仿真和实测，该控制技术有效提高了风电场的低频稳定性，防止了系统频率大幅波动。

案例二：惯量仿真控制

在某海上风电场中，采用了惯量仿真控制技术，通过增加虚拟惯量，提高了系统对频率扰动（如潮流波动）的抵抗力。通过实测验证，该控制技术有效降低了系统频率波动幅度，增强了海上风电场的稳定性。

结论

风场稳定性分析与控制是风电场运行安全与高效的重要技术。通过采用先进的分析方法和控制技术，可以有效保障风电场稳定运行，防止稳定性问题的发生，提升风电场的安全性和经济性。第七部分能量存储技术与应用关键词关键要点电化学储能

1.利用可逆电化学反应，将电能存储在电化学电池中，如锂离子电池、铅酸电池等。

2.具有快速响应、高能量密度、长循环寿命等优点，适用于频率调节、峰谷调峰等应用场景。

物理储能

1.利用机械能、势能等物理形式存储能量，如抽水蓄能、飞轮储能等。

2.具有高容量、长寿命、低自放电率等特点，适用于大规模储能、电网调峰等应用场景。

热储能

1.利用熔盐、相变材料等介质的熔化相变特性存储能量，如熔盐储热电站、相变储能系统等。

2.可以实现能量的长期存储，适用于可再生能源发电波动性调节、热电联产等应用场景。

氢储能

1.利用氢气可燃性、易压缩性等特性存储能量，如电解水制氢、氢燃料电池等。

2.具有无污染、高能量密度等优点，适用于可再生能源电解制氢、储能、燃料电池发电等应用场景。

飞轮储能

1.利用高速旋转的飞轮的动能存储能量，如高速电机、碳纤维复合材料等。

2.具有快速响应、高效率、长寿命等优点，适用于频率调节、瞬时无功补偿等应用场景。

其他新型储能技术

1.正在研究和开发的新型储能技术，如超导储能、磁悬浮储能、电化学电容器储能等。

2.具有更高能量密度、更长寿命、更低成本等潜在优势，有望在未来成为储能领域的重要技术。能量存储技术与应用

1.能量存储技术概述

能量存储技术是指将电能或其他形式的能量转化为可存储的介质，并可在需要时释放或转化为电能的技术。在风电场优化控制中，能量存储技术可用于平衡风电出力波动，提高风电场可利用率。

2.能量存储技术分类

根据存储介质，能量存储技术可分为以下几类：

（1）电化学储能

*锂离子电池：高能量密度、响应时间快，但成本较高。

*铅酸电池：成本低廉、使用寿命长，但能量密度较低。

*液流电池：能量密度高、循环寿命长，但体积和重量较大。

（2）机械储能

*飞轮储能：高能量密度、响应时间快，但需要复杂的控制系统。

*抽水蓄能：大型蓄水设施，能量密度低，但投资成本和运行成本低。

（3）物理储能

*超导储能：能量密度极高，但成本极高，目前主要用于研究和实验。

*热储能：利用高温介质储存热能，可用于发电或供热。

3.能量存储在风电场优化控制中的应用

在风电场优化控制中，能量存储技术主要用于以下方面：

（1）削峰填谷

风电出力受风速影响较大，存在明显的波动性。能量存储系统可将风电场的过剩电能存储起来，并在用电高峰期释放，从而减少弃风和提高电网稳定性。

（2）AGC调频

AGC调频是电网控制系统的一部分，用于调整发电机出力以维持电网频率稳定。能量存储系统可作为AGC调频资源，快速响应电网频率变化，提高电网运行效率。

（3）黑启动

黑启动是指在电网完全断电的情况下，利用自身电力资源恢复电网运行。能量存储系统可为黑启动电站提供电能，确保其能够稳定运行。

（4）风电场并网接入

在风电场并网接入过程中，能量存储系统可稳定风电场出力，降低接入对电网的影响，提高风电场并网成功率。

4.能量存储系统设计

能量存储系统在风电场优化控制中的设计需考虑以下因素：

*能量容量：根据风电场出力波动情况、电网调频需求等确定。

*功率容量：根据AGC调频、削峰填谷或黑启动等具体应用场景确定。

*响应时间：要求响应时间快，以满足电网快速调频需求。

*循环寿命：需满足风电场长期稳定运行的需求。

*成本：综合考虑投资成本、运行成本和维护成本。

5.能量存储系统应用案例

*国内案例：龙源风能宁夏某风电场，采用锂离子电池储能系统，用于AGC调频和削峰填谷，提高了电网稳定性和电能利用率。

*国外案例：美国加州特斯拉莫斯湾风电场，采用液流电池储能系统，用于黑启动和电网调峰，确保了电网安全可靠运行。

6.发展趋势

随着风电场规模不断扩大，对能量存储技术的需求也越来越迫切。未来，能量存储技术将朝着以下方向发展：

*技术创新：探索新的存储介质和提高能量密度。

*成本降低：优化生产工艺、采用新型材料，降低制造成本。

*规模化应用：大型储能系统的建设和推广。

*智能控制：集成大数据、人工智能等技术，实现储能系统的优化控制和高效利用。

总之，能量存储技术在风电场优化控制中发挥着至关重要的作用，可有效解决风电出力波动性和电网调频需求的矛盾，提高风电场的可利用率和安全性，促进风电产业的可持续发展。第八部分数据采集与分析系统关键词关键要点数据采集系统

1.传感器网络部署：智能风机、天气站、振动传感器等多类型传感器广泛部署，实现风场实时数据的高密度采集。

2.数据传输和存储：采用无线通信技术和边缘计算，实时传输数据并存储在本地数据库中，确保数据完整性和可用性。

3.数据预处理和异常检测：采用时序数据处理技术、机器学习算法等，对采集数据进行清洗、归一化、特征提取和异常值检测，为后续分析提供高质量的数据。

数据分析系统

1.时间序列预测：利用ARMA、LSTM等模型，对风能输出、温度、湿度等时间序列数据进行预测，为风场优化控制提供决策支持。

2.故障诊断：采用专家系统、机器学习技术，建立故障诊断模型，对风机组件的故障进行实时监测和预警，提升风场运行效率和可靠性。

3.功率曲线分析：基于风机功率输出数据，分析风场发电特性，优化风机运行参数，提升风场发电量。数据采集与分析系统

引言

龙源风电场优化控制技术中，数据采集与分析系统是获取、存储、处理和分析风电场运行数据的重要组成部分。该系统为优化控制策略的制定和实施提供数据基础，对于提高风电场的发电效率和降低运维成本至关重要。

系统组成

数据采集与分析系统由以下主要组件组成：

*传感器和数据采集单元（SCADA）：采集风机、变压器、汇流箱等设备的实时运行数据，包括发电量、风速、风向、温度、振动等。

*数据传输网络：将采集到的数据传输至数据中心，可采用光纤、无线或其他通信方式。

*数据中心：存储、处理和分析风电场数据，包括数据预处理