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数据增值服务方案

 

- 数据增值服务简介 -

 

数据增值服务主要包含基于风电场设计数据、机组设计数据、风电场管理数据、机组运行数据、机组故障记录数据、在线监测等数据进行功率曲线评估、机组故障诊断和挖掘和健康状态评估，进而了解机组状况，为后续提效技改制定针对性的优化策略。做到“对症下药，有的放矢”，提升机组发电量、可靠性，为风场创造更多收益。

 

总之数据增值服务是在前期不增加任何硬件投入的情况下给您提供的增值。

 
- 技术方案 -
 
• 功率曲线评估
应用场景：
基于数据的功率曲线评估主要有三种应用：
 
1）实际功率曲线和设计功率曲线对比： 早期机组基本上是从欧洲引进，设计机型和欧洲风资源比较匹配，中国风资源不同于欧洲风资源，通过实际功率曲线和设计功率曲线对比，定位设计和实际风资源的差异、评估机组选型与风资源适配度，最终达到机组和实际风资源的匹配，使风场发电量最大化。
 
2）风场机组横向对比： 同一个风场、同种机型的功率曲线却不相同，通过功率曲线横向对比，针对机组特定点位的情况，制定差异化的增功方案，最大化发电量。
 
3）单个机组的纵向对比： 主要针对增功技改机组，分析技改后的提效效果。比如：叶根加长、叶尖加长、增装涡流发生器、叶尖小翼等增功技改项目。通过技改前后机组的功率曲线综合对比和分析，评估技改效果。
 
分析方法：
主要应用的数据如下：
▪ 机组设计数据：机组设计等级、设计功率曲线、风场可研报告；
▪ SCADA数据：功率、风速、转速、风向、温度、桨距角、空气密度等；
▪ 其他：影响功率特性的数据。
 
分析依据如下：
▪ 基于IEC61400-12和GB/T 18451.2-2012的要求进行功率曲线评估。
 
 
 
• 故障诊断和挖掘
应用场景：
▪ 适用于运行一年以上风场；
▪ 可利用率较低风场；
▪ 有可靠性提升需求的风场。
 
分析方法：
大数据方法+故障机理分析。
 
通过机组的故障日志和SCADA数据、机组故障手册、更换备件记录等，按照不同维度对故障进行归类分析，找到故障根本原因、进行经济性分析，制定针对性策略，降低故障率、提高可靠性，提升风电场的发电量。
 
大数据方法可以从大量样本数据找到规律，鉴于风电机组的某些故障并未形成大量样本数据，因此采用大数据方法和故障机理的分析方法，使分析结果更合理、更符合机组的实际特性。
 
具体流程如下：
 
 
通过数据分析定位真实故障，然后按照不同维度进行分析，发现机组的安全隐患，针对性的制定运维和维修方案。
 
 
 
• 机组健康状态评估
 
 
应用场景：
▪ 任何需要掌握健康状态的机组；
▪ 任何需要按需维护的机组；
▪ 任何需要及时掌握机组状况，避免更大损失的机组。
 
分析方法：
机组的健康状态评估即通过对机组 SCADA 数据、在线监测数据等进行分析，获得机组的整体情况，包括大部件，机组的性能、各系统的运行情况等等，可以及时发现故障隐患，为日常维护决策的制定提供依据，降低运维费用，提高大部件的可靠性，有问题及早发现，避免更大的损失。
 
具体实施过程中主要包括如下内容：
隐患故障码排查：
▪ 统计机组所有的和大部件、各系统相关故障列表，对这些故障进行不同维度的统计，一般主控涉及到此部分的故障代码多数为报警或者自复位故障，运维过程中受到的关注少，但是这些正是机组大部件的隐患所在；
▪ 机组 SCADA 数据、毫秒级数据分析。
 
大部件和各系统详细分析：
变桨系统：变桨电机、变桨轴箱、电池、控制特性；
主轴系统：主轴承、防雷；
齿轮箱：轴承、油、散热系统；
发电机：轴承、绕组、冷却系统；
液压系统：压力、油位；
机舱：散热系统、振动分析；
偏航系统：偏航电机、偏航刹车、偏航控制特性、偏航滑移分析；
变频器：转矩跟随情况、IGBT、Crowbar。
最后根据分析情况给出结论和方案。
 
主要目是：
▪ 评估大部件剩余寿命，发现大部件和系统的隐患；
▪ 提前制定维护和备件更换策略，防止进一步恶化；
▪ 给机组的健康状态评级。