Page 17 - 高山风电场工程建设实践与运维管理

第一章 风能资源评估发展与风电场选址

机层、场站层、集控层、集团层四个层级。其中，风机层以深度感知、优化控制、
协同决策作为主要功能，负责完成风机在线监测等基础性任务。场站层以环境感
知、系统优化调节为主要功能，根据现场环境条件与电网状态来维持理想的风电

系统运行工况。集控层以统筹管理作为智能定位，持续收集、分析多个风电场项
目的实时数据，集中下达运维调度指令。集团层以决策支持作为智能定位，搭建
智能专家库等子系统，模拟人类思维方式来处理复杂程度较高的问题，提供科学
决策。第二，从信息管理角度出发，智慧风电场系统平台架构从下到上由边缘层、

基础层、平台层、应用层四个层级组成。其中，边缘层由传感器组成，负责感知
现场环境和设备运行工况。基础层由服务器、系统主机、通信单元等部分组成，
负责为系统运行提供软硬件设施支持。平台层本质上属于一类扩展性强的操作系
统，由多套子系统和软件程序组成。应用层由若干功能模块组成，包括在线监测

模块、故障报警模块等，通过界面向管理人员展示项目总体运行情况，远程下达
控制指令。
3. 数据处理
在智慧风电场项目运行期间，会持续产生和处理海量数据，加重了系统运行

负担。如果采取云计算技术，虽然可以减轻系统负担，但也会导致风电企业在数
据处理期间承担额外成本，进而减少了风电场项目收益。因此，需要在项目中搭
建数据预处理系统，对所采集的海量原始数据进行清洗、插补处理，去除失真数
据、重复数据和不具备足够价值的数据，再把剩余数据导入智慧平台内进行运算

处理。第一，在数据清洗步骤，主要采取跳变清洗技术，对比实时数据和历史数
据的变化情况，如果二者变化幅度在合理范围内则判定为有效数据，变化幅度超
出允许范围则判定为无效数据。例如，在风速清洗步骤，依次判断数据是否为空、
变化幅度是否超出限制、风速偏差值是否合理。第二，在数据插补处理步骤，对

清洗数据进行插补处理，如风场平均风速插补、临近风机风速插补等，起到改善
数据分析效果的作用。例如，在插补风速数据时，依次判断单台风机风速数据、
全场平均风速、临近风机风速、风塔风速是否正常，挑选最佳插补时机。
4. 功能开发

为彻底突破风电场项目传统管理模式的局限性，风电企业需要搭建功能完善
的智慧管理系统，着手开发在线监测、目标电量管理、智能诊断、智能报警等多
项使用功能。

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