
大数据应用将改变风电设备未来
“未来社会发展将会是大数据的时代,数据的意义已经不仅仅是记录,而是一种能源,一种潜力巨大、影响深远的能源,为尽快的利用这种能源,华仪风能创建了大数据监控平台,广泛采集机组运行数据,建立运行数据库和风资源数据库,为机组长期稳定运行和优化升级提供数据依据。”华仪风能有限公司(简称“华仪风能”)总经理吴展如是说。
在大数据的前提下,对风电设备的专家诊断系统可以更加完善。而诊断过程是风机发生故障时发出诊断需求、申请诊断,由本地专家诊断进行判断是否需要进行远程诊断,如需远程诊断,可通过知识库获取相关信息,进行人工的辅助分析。在风资源评估等相关领域中,大数据可提高模拟数据和预测结果的可靠性,更有利于设计、安装、调试、运维风电设备。
大数据与风电设备息息相关
“互联网+”时代的到来,也让风电机组及其设备变得更加智能化。风电机组的智能化,就可以采用一体化的解决方案。一体化的解决方案即所有的电气控 制都由一体化的设计来完成,优点是增加用户收益,提高可靠性、可用率、电量产出,降低成本。
结合了大数据分析和天气建模技术的能源电力系统能够提高风电的可靠性。以往对风资源的预测不够精准,在风能无法贡献预期功力时,火电就要作为后备电力。这样,电网对风电的依赖程度越高,需要建设后备电站的成本就越高。
然而,在大数据分析的帮助下,温度、气压、湿度、降雨量、风向和风力等变量都得到充分考虑,对风电的预测更加精准。
电网调度人员可以提前做好调度安排,也有助于电网消纳更多风电。
除了做到更精准的预测,检测和采集风机的运转数据、风场的运营数据还有利于风机制造商更好地改善风机的性能,风电场业主在追求风场效益最大化时也离不开大数据。在风电机组智能控制方面,变桨健康诊断、振动监测、叶片健康监测、智能润滑、智能偏航、智能变桨、智能解缆、智能测试都是风机智能发展的方向。
“大数据在风电领域的应用前景看起来很美,但当前存在的问题是,将风机、风场的数据汇集起来并非易事。这些数据分散在风机制造商、风场业主、系统运营商和运维服务商等多个环节手中,他们能从这些数据中得到利益却无法做到合理分配,所以有些利益相关方宁愿不分享这些数据。”
别让大数据“看起来很美”
事实上,知识产权问题是大数据与风电机组结合的最大“拦路虎”。如果多家风机制造商都公开风机的设计数据,通过交流和分享,风机的设计会有所改善,性能会不断提高。但出于商业竞争考虑,风机制造商往往将这些数据视为商业机密不愿公开。而风场业主收集和保存的风电运行数据不但有助于他们做出更好的业务决策,也有利于第三方运维企业提供更好的服务,但在实际情况是,运维商却很难得到这些数据。
无独有偶,国务院日前印发《促进大数据发展行动纲要》指出,要加强顶层设计和统筹协调,大力推动政府信息系统和公共数据互联开放共享,加快政府信息平台整合,消除信息孤岛,推进数据资源向社会开放,增强政府公信力,引导社 会发展,服务公众企业;以企业为主体,营造宽松公平环境,加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度,着力推进数据汇集和发掘,深化大数据在各行业创新应用,促进大数据产业健康发展;完善法规制度和标准体系,科学规范利用大数据,切实保障数据安全。
为此,相关部门将明确七个方面政策机制。一是建立国家大数据发展和应用统筹协调机制。二是加快法规制度建设,积极研究数据开放、保护等方面制度。三是健全市场发展机制,鼓励政府与企业、社会机构开展合作。四是建立标准规范体系,积极参与相关国际标准制定工作。五是加大财政金融支持,推动建设一批国际领先的重大示范工程。六是加强专业人才培养,建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。七是促进国际交流合作,建立完善国际合作机制。
“风电行业的意义在于向终端消费者提供更稳定、更清洁、更廉价的电力,这是行业存在合理性的根据,也是业界努力的方向。共建并分享运营数据,进而激发这些数据的全部潜力才是风电行业迎接大数据时代的应有姿态。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-07-30SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-07-30人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-07-30MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-29左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-29CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-29解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-29解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-29鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-29用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-29从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-29解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-29用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-29从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-292025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-29PyTorch 核心机制:损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里,模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变,离 ...
2025-07-29t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异分析的两大核心方法 在数据分析的广阔领域中,判断两组或多组数据之间是否存在显著差异是一项 ...
2025-07-29PowerBI 添加索引列全攻略 在使用 PowerBI 进行数据处理与分析时,添加索引列是一项极为实用的操作技巧。索引列能为数据表中的每 ...
2025-07-29