基于大数据的风电场电力系统运维服务能力建设研究

摘要：风力发电是现阶段世界范围内较为推崇的清洁能源，在我国的电力生产市场中也占据着重要地位。在此基础上，针对运维服务能力的提升是相关风电场运维企业的核心竞争力表现，也越来越受到人们的关注。文章对基于大数据的风电场电力系统运维能力需求、能力建设及其大数据应用等问题进行了探讨。

关键词：大数据；风电场；电力系统；运维服务；能力提升；风力发电 文献标识码：A

中图分类号：TM73 文章编号：1009-2374（2017）10-0115-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2017.10.057

1 概述

风能作为一种可再生能源，在电力清洁生产中得到了广泛的应用。然而，风电场电力系统管理与传统火电相比存在着技术更为复杂、场地更为庞大、输电线路精度更高等客观问题，进而对于风电场电力系统运维服务能力的要求相对较高。落实到具体工作层面，其不仅包括日常运行、技术管理、设备管理、物资管理等常态化管理内容，还包括电量分析、质量控制、故障诊断等专业性内容，这进一步增加了其对于数据来源广度的需求。从现阶段的运维实践情况来看，通过大数据体系的构建风电场电力系统综合运维服务的信息来源进行拓展，无论是从技术层面还是从实践层面均具有较高的可行性与必然性。国内外的专家学者也针对这一问题进行了一定的研究与分析，其主要结论大致分为如下三个方面：一是在大数据体系的构建以及主要功能方面进行总结及阐述；二是对风电场电力系统运维中的关键指标获取需求进行分析；三是从二者结合的角度来探讨后续的可执行方案并进行初步的优化，以达到提升整体服务效能的根本目的。

从上述的研究现状中不难发现，风电场电力系统运维服务能力建设受到了广泛的关注，并在不断的研究过程中取得了一定的成绩。然而值得注意的是，无论是大数据还是风电场均属于一个系统性的创新问题，二者的有效联合则是解决这个问题的核心关键，同时也是本文研究的重点。

2 运维服务能力需求

风电场运维服务是一个相对复杂的系统工程，是包含风电场全生命周期的综合管理项目。在实际的执行过程中，按照面对对象的不同其大致可以分为针对场区硬件的设备服务、针对软件的系统服务、针对客户（产权方）的运维交底、针对场区内部员工的管理及培训等。上述若干服务需求要求相关运维企业具有多种能力以满足实际工作的需求，其大致如下：

第一，较高的专业水平：运维服务需要囊括了风电场全部技术管理与相关设备运行及维护内容，故而要求其建立较高专业水平的设备维护团队对其日常运转情况及维修操作进行实现。根据设备的主体形式，其需要包括风电设备、电气设备、网络设备、通讯设备、自动化等多个门类。

第二，较高的管理能力：运维除了对设备实现管理之外，还需要对相关的人员实现有效的控制。这里的控制并不单单是指将具体的工作人员落实到岗位中去，更是通过绩效、激励、培训等一系列手段在发挥员工主观能动性的基础上形成整体水平的有效提升。

第三，较强的金融实操能力：风电场的现金流具有独特的特征，其首次投资相对较大，运维成本相对较低，生产收益相对稳定。且从运维的实际情况来看，其更大的成本来源于先期的融资成本。故而通过运维团队对现金流的合理规划与使用能够形成利润再分配及资本性收益，从而提升风电场的综合收益率。

3 大数据在运维服务能力建设中的作用及原则

現阶段，大数据在各行各业得到了广泛的应用，并为下一步的信息升级及咨询获取提供了更为广阔的平台。毫不客气的讲，在全体信息类服务行业及依赖数据进行运维的行业内，大数据体系均可以产生极高的效能。落实到风电场运维服务体系内也不例外，其具体作用大致分为以下四个方面：

第一，能够有效地提升信息获取的广度与深度：通过不同维度数据的获取以达到建立大数据体系的基本目的，并在不同数据维度之间找寻相关的逻辑关系，通过此种模式奠定后续实际应用的必要基础。

第二，能够形成有效的数据认证：在不同数据之间的逻辑关系确定前提下，利用一组数据能够对其他数据的正确性、合规性以及离散性进行评估。同时在大数据多节点的模式下形成网状的立体认证模式，能够确保不同数据的真实有效。

第三，能够极大地降低数据获得成本：大数据平台通过有效整合多方面数据范式形成极大的数据获取效率。与此同时，其通过集约化管理的方式在两个方面具有一定的优势。一是能够形成集中管理的态势，无论是在数据获取还是在数据应用层面均能够实现有效的成本降低；二是其通过数据分析与数据报告的形式形成大数据分析结构，在对外输出的过程中降低了中间环节成本，并能够在一定程度上形成客观收益。

第四，能够对相关的服务内涵及参数进行有效辅助及贡献。大数据能够兼顾客户评价、设备评价、内部管理评价的多重指标体系，在实际的应用过程中能够对风电场服务与管理体系的效果极其后续优化提供指导性意见与数据性依托。

基于上述作用，其在具体大数据平台建设以及相关决策依据应用时应该遵循以下基本原则：

第一，实时性。要想切实发挥数据体系的作用，建立具有实时更新功能的数据库基础，利用实时数据体系来提高相关系统的时效性以及输出结果的准确性。

第二，广泛性。大数据体系中不同数据节点之间的相互认证准确性的来源是节点的广泛。在实际的应用过程中要尽可能囊括风电场运维服务体系的全部数据范式，故而在广泛性的基础上提供更高的认证比例。

第三，针对性。除上述两方面原则之外，大数据体系的建设要与其基本应用环境相适应，并努力提高其针对性，故而为后续的实际运维体系升级提供客观支撑。

4 大数据在运维服务能力建设中的应用策略

从上述的能力需求及建设原则分析两方面来看，结合现阶段风电场运维服务现状，本文认为大数据在运维服务能力提升中的应用大致可以从以下三个方面来加以建设：

第一，在优化业务流程方面。大数据管理体系的应用能够有效改善企业组织结构中的扁平化趋势。在实际的应用过程中，通过数据的分析形成各个模块之间的内容安排与管理模式。在此种模式下，非创新工作的指令发布可以被有效地剥离，转由系统自动完成，如设备的运转报表、设备维护周期、企业经营统计等。此种模式有效地将扁平化管理转变为条块化或者更为先进的分区项目化管理体系，在优化业务流程方面具有极大的贡献。

第二，在改进运行状态方面。风电场运维是一个复杂的系统工程，其日常工作需要大量的数据支撑，如风电塔维护过程中的油位检测、力矩检查等多个方面。通过大数据的应用至少能够在两个方面形成优势：一是建立了动态的技术交底档案，在岗位衔接以及运维管理衔接方面处于优势地位；二是能够有效对相关技术进行实现，如电磁转矩检查中可以通过物理方法，也可以通过大数据模型分析的模式来进行，后者能够节约维护时间与成本。

第三，在完善企业员工评价及管理方面。在人员管理层面主要可以分为绩效与培训，引入大数据体系可以对上述两个方面形成有效的改善。在绩效指标体系建设层面，利用大数据形成完善的KPI指标，并具体到备件供应、运维、服务响应等三个模块化体系内，形成有效的管控体系及部门评价范式。配合相关的奖惩制度能够有效地提升员工的主观能动性，并在指标引导方面提供更高的遵循。在培训方面，通过对大数据体系的应用，一方面能够在客观评价现状的基础上找到员工实际工作过程中的技能缺失，进而在内容层面上形成更高的有效性；另一方面则是从员工需求的角度找到员工对于培训方式的客观需求与兴趣点。二者相结合形成更高的培訓效能。

相信通过上述三个方面的大数据应用模式不仅能够使得相关运维企业意识到大数据的强大功能与作用，同时还能够在上述三个方面形成有效的管理创新，为进一步提高企业核心竞争力奠定基础。

5 结语

本文在探讨风电场系统运维服务能力需求的基础上，以大数据为基本手段对其在后续风电场运维体系中的业务优化、物资管理优化及人员管理优化三个层面提出了具体应用策略，希望能够为后续的实际建设与推广提供必要依据。

参考文献

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[2] 樊瑞全.风电规模发展后运维服务业的机会与对策研究[D].华北电力大学，2015.

[3] 鲁宗相，徐曼，乔颖，刘梅，张华铭，孙福林.风电功率预测的新型互联网运营模式设计[J].电网技术，2016，（1）.

作者简介：王煜（1988-），男，甘肃通渭人，重庆海装风电工程技术有限公司风电场值长，助理工程师，研究方向：电力系统继电保护。

（责任编辑：王 波）