在數字化浪潮下

300余座風電場

2萬余臺風電機組

每天產生的數據量高達580億條

相當于全球最大電商平臺一年的訂單數量

但這僅僅是

我們數據“挖掘師”們一天的素材量

在他們手里

這些數據將潛力盡顯，價值無限

接下來，讓我們一起來看看

關于他們的故事

傳說中的“秘鑰”

從北疆的遼闊草原到東北的崇山峻嶺，從新疆的廣袤荒漠到南海的浩渺碧波，一座座高聳入云的風機，不僅捕捉著風的能量，也是風電大數據“源頭活水”。

每天，超過2萬臺風機向龍源電力數據中臺輸送680GB的數據量，目前已累計高達443TB。

如何對龐大的數據集進行數據挖掘，從而賦能風電產業智能化升級？近日，龍源電力“風機大數據挖掘的場景研究項目”項目成果順利通過中國電力企業聯合會鑒定，達到國際領先水平，在這份“龍源答卷”中，數據成為了風力發電機組設備安全穩定運行的關鍵“秘鑰”。

從數據洪流到

數據洞察

早在2020年底，龍源電力就實現了生產數據的全量即時采集與秒級傳輸存儲。海量生產數據如江河奔騰，源源不斷地涌入系統之中。

“每種數據類型都蘊藏著獨特的價值，秒級數據的精準捕捉，能夠揭示出分鐘級頻率下可能遺漏的細微特征，從而助力我們更加迅速、精準地鎖定問題所在。”龍源電力首席工程師尹詩和他的團隊依托龍源電力先進的生產數字化系統，啟動了風電數據深度挖掘與分析工作。

當數據通過運營商專線匯聚到北京后，數據分析工程師們為每個風電場和風機分配了獨一無二的“小區”與“門牌號”，建立起清晰的數據管理體系。隨后，針對不同機型特點，采取差異化數據處理策略，清洗錯誤數據，構建運行監控與故障預警數據模型。當數據異常時，模型會分析記錄并觸發報警，系統自動將問題風機推送至場站運維人員，確保他們迅速排查并修復故障。

從不斷探索到

創新實踐

風機長期運行在高寒、高熱、高腐蝕等惡劣環境中，關鍵部件老化、葉片腐蝕、凝凍結冰等問題時有發生。以往傳統風電場運維模式下，當設備出現缺陷或故障后才被動地進行檢修作業。風機葉片、發電機、齒輪箱等大型核心部件的維修，要依賴大型吊車等重型施工設備進行部件更換。而這類設備的臨時調度響應速度相對較慢，從而影響運維效率。

“我們的系統能夠全量監控風電數據，及時預警分析，為風機合理安排維護計劃。”作為系統的研發人員之一，龍源電力工程技術公司系統研究所的張涵滿是自豪。分析團隊不斷探索、大膽創新，研發搭建了五大類預警模型，有效破解這一行業難題。

通過數據動態可視化和實時數據分析模型智能預警方法，保證了故障預警的準確性和及時性。創新采用風電機組秒級數據進行模型搭建，結合多特征值、趨勢一致性判斷，既能消除秒級數據干擾，又能快速捕捉設備異常信息。通過多元數據融合和多特征值決策的風電機組故障預警判別方法，結合長短期記憶網絡等深度學習算法，實現對風電機組關鍵部件的故障預警和發電性能劣化預警。

這一創新實踐是龍源電力在風電數據應用領域的重大突破，也為行業樹立了數字化轉型與智能化升級的典范。

從被動檢修到

主動維護

得益于“風機大數據挖掘的場景研究項目”成功實施，傳統新能源運營管理模式實現了從被動檢修到主動維護的華麗轉身。截至目前，項目成果廣泛應用于集團公司300余個風電場、150余種機型、2萬余臺風電機組，涉及新能源裝機容量5667萬千瓦，并持續深度賦能，推動生產運營智能化升級。

通過這一數字化手段，設備穩定性和發電能力得到顯著提升，風電設備長周期運行機組比例顯著提高，年利用小時較行業平均高134小時，不僅提升了風電場經濟效益，還大幅降低了因設備故障導致的停機時間，從而減少碳排放，實現經濟效益與社會效益的雙贏。