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大数据在风电场运维应用前景展望概括 　　摘 要：风电能源是社会运行及发展过程中的重要能源之一，随着近年来社会经济的发展以及科学技术的进步，大规模装机能量风电场的崛起，为社会生产生活提供丰富的电能资源，但其自身运维管理工作的难度也不断增大。本文简要探讨大数据在风电场运维应用前景，以促进风电事业的蓬勃发展。 　　关键词：大数据；风电场；运维管理；应用前景 　　大数据是需要新处理模式才能够具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力，从而适应多元化的信息资产。大数据时代的到来，风电场装机容量逐渐增大，电力网架比例不断攀升，机组设备不断更新，对风电场运维提出了新的要求。因此加大力度探讨大数据在风电场运维管理中的应用，在推进风电事业发展方面具有重要的现实意义。 　　1 风电场运维管理的特点 　　风电场建设往往规模大，分布区域相对广阔，随着设备配件的不断更新，运维管理过程中存在一些不容忽视的特点。 　　1.1 设备台数多，高空作业难度大 　　每一个风机都是一个发电单元，故障几率大，工作点分散，再加上风电场多分布在广阔的野外，地域宽广，给工作人员操作带来了极大的困难；其次，风机作业属于高空作业，每次都需要爬至少70米高的塔筒，作业面狭窄，相对地面有一定危险性，极大的工作强度造成一定的压力；另外，从电气、机械到自动化，风机虽小，五脏俱全，所有的发电系统及能量传动链都需要同一批人员维修维护，对人员的素质及经验有一定的要求。因此，多种因素导致风电场运维管理难度大，在一定程度上给风电场后期生产运维造成了很多不确定因素。 　　1.2 岗位条件差，运维管理人才少 　　目前而言，我国风电场规模在逐步扩大，但从发展进程来看我国风电行业仅仅处于初始阶段，工作岗位不稳定，不能有效的吸收具有专业才能大学生的目光，由于地处偏远地区，工作条件差。另外，风电场设备较多，不仅需要专业才能，更需要长期的工作经验和积累，而许多风电场建在高山峻岭的偏远之地，恶劣的工作条件，让很多有着丰富经验和精湛技术的工作人员望而却步，最终导致越是偏远地区运维管理人才越稀缺，无法满足运维管理工作需求，给风电场的安全管理埋下隐患。 　　1.3 运维管理模式旧 　　风电产业在中国的发展仅仅二三十年的历程，各种管理还处于摸索阶段，就目前而言，我国风电场的前身是火电厂，在风电场的运维管理中，管理模式多采用原有火电厂的管理模式进行，然而风电场与火电厂相比，在设备运行上存在很大差别，这种“拿来主义”无法实现运维管理工作的最优化。 　　2 大数据在风电场运维管理中的应用 　　2.1 提高风电的可靠性 　　在现代信息技术发展环境下，大数据在风电场运维管理中的有效应用，促进了大数据分析与天气建模技术的有机融合，全面提高能源电力系统的稳定性，从而保障风电场运行及维护的可靠性。传统模式下，风能资源预测精准度较低，风能无法贡献预期功力时，需要以火电作为后备力量。此种情况下，电网往往对风电的依赖程度较高，导致风电场建设后备电站的成本较高。一旦启用火电站，就不免会向大气环境内释放一定量的碳排。而大数据时代的到来，数据分析精准度更高，数据分析速度更快，基于温度、湿度、降雨量、风向和风力等变量能够对风电进行精准预测，便于电网调度人员结合风电场实际情况及时做好调度安排，从而有效提高风电场运维管理的有效性。 　　2.2 改善风机性能，实现风电场效益最大化 　　通过大数据在风电场运维管理中的有效应用，便于相关工作人员对风机的运转数据以及风电场运营数据进行准确的检测和采集，进一步改善风机性能。风电场相关数据信息往往分散于风机制造商、风场业主、系统运营商以及运维服务商等多个环节内部，大数据的有效应用，有助于实现利益的合理分配，为风电场业主追求效益最大化提供可靠的依据。 　　2.3 细化风电场运维管理基础性工作 　　就设备管理方面来看，大数据在风电场运维管理中的有效应用，有助于规范风电场建设中的相关操作，充分做好设备选型及风电场规划工作，并加强风电场设备的重点维护管理，通过对大数据技术的有效应用，定期组织开展检测和检修工作，降低风电场设备的故障发生率，保障风电场设备的安全稳定运行。由于风机其所处环境恶劣，维修检测困难，导致设备运维管理中的难度较大。而大数据的有效应用，有助于及早发现风电场设备运维管理中的异常情况，早发现早处理，及时排出风电场安全隐患。 　　就技术管理方面来看，大数据的有效应用，便于将风电场运维管理的具体情况进行准确的记录，促进标准化、模板化的运维管理方式的形成，从而确保在第一时间排查风电场故障问题，并建立动态的信息系统，应用于归档记录和查询，为后期风电场运维管理提供可靠的依据。 　　2.4 转变管理模式，充分发掘风电场运维管理综合效益 　　大数据在风电场运维管理中的有效应用，