大數據監控中心故障會診 平均維修時間縮短一半

坐在電腦熒屏前，即可掌握數百個風電機組的運行情況，了解每個風場的實時風能采集數據。據介紹，LiGa大數據平臺像一個中樞，把中國海裝遍布大江南北的上百個風電場聯結成一張數據的網絡，機組運行時不斷產生的實時數據源源不斷地流回到數據中心。

“這里既是監控中心，也是會診中心?！?海裝風電研究院副院長董曄弘介紹，當有機組報出需要現場處理故障時，相關信息和數據就會呈現在運維專家面前。經過緊張的“會診”，一份帶有專業意見的故障處理單便會發回現場，現場迅速調集人員設備前往處理。

“過去，我們需要在每個風電場派駐運維專家和運維團隊，現場判斷問題后現場解決。自從有了LiGa大數據中心，在運維系統的幫助下，即可實現技術難題當即解決?！倍瓡虾虢榻B，以前的運維模式，不僅需要大量的運維團隊，難以做到人力和物資資源的整合匹配;同時各個風電場的數據是孤立的，專家之間的交流也極為不便，不能及時匯總故障數據來進行分析，中心建立之后，維修時間平均縮短一半，也降低的人力成本。

據了解，LiGa大數據平臺具備風資源評估、運維服務、全生命周期智能健康管理功能，不僅可以進行風電場前期全方位的分析工作，還可以對風電機組運行期間的數據進行挖掘和分析，不斷提升風電機組的技術水平。

準確掌握風資源分布 實現風場建設精確選址

大數據技術的威力還遠不止于此。對機組健康狀態的管理，也可以利用大數據技術。據介紹，一臺機組從裝機運行開始，數據就記錄下來了，可以準確地了解到它所經歷過的所有工況，從而準確地分析出它的疲勞狀態和磨損狀態，推算出每個部件的剩余壽命。

　“利用大數據技術，可以讓所有機組的狀態都變成透明的，就像隨時隨地給一個人做體檢一樣，他所有的疾病隱患和他的健康狀況都將無可遁形?！倍瓡虾胱髁诉@樣形象的比喻。

在中心大屏幕上，正顯示著一幅中國全境地圖，地圖上用不同顏色標示著全國每一寸土地上的平均風資源情況。據介紹，這幅圖像是來自于時間跨度超過20年時間的全國氣候資源數據的計算結果，水平分辨率達到了1千米級。

氣候資源平臺負責人王東霞介紹：“平臺還導入了地理環境信息數據、海拔高度及坡度數據，以及自然保護區和電網分布數據等大量的基礎數據。利用這些數據可以做風電場宏觀選址規劃，選定一個區域后，系統可以自動計算出機位分布，并預估發電量和投資回報等，為我們做風電場開發規劃節省了大量前期調研的時間?！?/p>

“數據就是我們的寶藏，當有了足夠的數據之后，還能做到很多以前不敢想象的事情?！敝袊Ｑb顧問余紹清說，不僅可以打通供應鏈到產品之間的數據通道，每臺機組的設計數據、配置數據、質量追溯數據和運行結果相匹配，可以幫助發現設計和制造當中存在的問題;而且可以實時監控每臺機組的生產狀態，隨時檢查供應商的零部件配套情況，我們能夠對整個生產和施工過程有更全面的掌控。

同時利用大數據平臺，可以把風電裝備從設計開始，一直到制造、運輸、安裝、運行的全生命周期都納入到一個巨大的體系，讓風電各個環節連接成有機的整體，到那時候，風電裝備就仿佛擁有了靈魂，結合人工智能與能源互聯網技術，將會送出更多、更優質的電力。