内蒙古龙源蒙东风力发电有限公司察尔森风电场内蒙古科右前旗1374231；国网兴安供电公司内蒙古乌兰浩特1374002；国网科右前旗供电分公司内蒙古科右前旗1374233；
摘要：风电是较为新兴且特殊的行业，大部分风电场均地处位置偏远、自然环境恶劣的地区，不能有效吸收具有专业才能大学生及经验丰富技术骨干的目光，最终导致越是偏远地区风电运维及管理人才越稀缺。本文从精细化管理，数据分析的方面，粗略谈了自己的一些看法，经验，希望能给风电场运行数据的精细管理，提供一些参考。
关键词：风电场；运行数据；精细化
1前言
充分发挥已投运风电场发电能力、实现存量风电场的提质增效对于各发电集团提高管理水平、提高经济效益意义重大。而要做到以上两点，首先必须准确掌握整个风电场乃至每台机组的实际运行状态。然而，由于每座风电场的机组数量少则三十余台，多则三、四百台，且往往分布在方圆数十公里的区域内，虽然各公司均建立了比较完善的维护、巡检制度和标准，但在实际工作中，其运维的注意力主要集中在减少机组的故障次数、故障停机时间及由此导致的发电量损失上，而对于浩繁的机组运行数据缺乏分析，难以发现数据中隐含的一些机组亚健康状态、隐性缺陷及每台机组的隐性发电量损失等信息。
2精细化管理原则
指标量化。单机风机数据包括环境指标、性能指标、可靠性指标、电量指标、费用指标、风机实时参数等，在精细化管理中，要对这些指标进行量化，形成可统计、可对比的数据，才能为管理提供数据支持。
流程细化。精细化管理要对管理流程进行细化，明确单机数据的获取和统计方法、责任人，明确对标分析方法和问题溯源机制、细化单机管理的信息获取、分析、问题整改、检查验收、总结提高的闭环管理流程。对标数据个性化。目前各风电公司投运的风机机型众多，结构各异，在设计上存在定桨距与变桨距、直驱与双馈、海上与陆上等诸多差异，在单机数据上，应以单个风电场具体机型为基础，选择个性的、可以体现风机运行特征的指标进行统计分析，过滤掉无效的共性化数据。
差异化控制。在限电时，通过对风场单机运行状态的分析，合理分配发电出力，提高设备使用寿命和安全性，同时合理安排检修作业，减少电量损失。在不同风速、风向下，计算风场单机间的尾流影响，精确控制风场单机的发电出力，使整个风场的发电量最大化。
3精细化管理的核心指标数据
在精细化管理的过程中，对核心指标数据的选取是一项重要的基础工作，应该从管理目标出发，选择相应的单机运行数据。下述指标数据可以反映相应的风机运行状态和管理效果，在精细化管理中可以重点选用。运行指标类运行指标类数据综合反映了单台风机总体运行工况和发电水平。
单机风速。瞬时风速可以反映风的变化速率，也可以计算单机所处位置的湍流强度或风频分布。平均风速是指在给定时间内瞬时风速的平均值，数据应由风机自身风速仪获取。
功率曲线。功能曲线指风电机组净电功率输出与风速的函数关系图和表，表征风机的发电能力。通过对风机功率曲线的计算、分析与纠偏，可以有效挖掘风机发电潜力。
风电机组可利用率。风电机组可利用率是描述统计期内机组处于可用状态的时间占总时间比例的指标。风机机组可利用率反映了风电机组运行的可靠性水平。
单机发电量。单机发电量是指统计周期内在单台风力发电机出口处计量的输出电能。单机发电量直观地反映了统计周期内风机的出力情况，并与风机可靠性水平与风速成正相关性。
设备参数类设备参数类数据综合反映了单台风机各部件实时运行状态和健康水平，对这类参数统计分析是实现风机故障预警和状态检修的基本手段。
温度参数。风机温度参数包括机舱温度、控制柜温度、主轴温度、齿轮箱系统温度、发电机系统温度、变频器系统温度等。
振动参数。振动参数主要是指风机塔筒的振动参数和风机传动链系统的振动参数。
电气参数。电气参数是指风机电气系统电流、电压、频率或功率，通过对电气参数的监视和分析，可以对相应系统运行状态做出判断。
费用指标类。风电机组费用指标类数据包括单机修理费、材料费或者统计周期的度电费用等。通过对风机消耗费用分析，可以从直观反映风机的盈利能力，并从侧面反映风机的运行类指标优劣。
4数据分析软件主要模块简介
4.1数据的采集与标准化模块
此模块首先访问风电场SCADA系统的数据存储服务器，从其中采集获取风电场每台机组的全部历史运行数据、包括风速、风向、环境温度等风资源参数，机组实时功率、发电量、叶片转速、桨距角、变桨扭矩、各类温度、发电机各相电流、电压等机组状态数据，同时也采集机组的各类故障统计数据。之后对这些数据进行分类整理、清洗和标准化，数据清洗采用软件自动清洗和人工干预相结合的方法，按照既定的清洗规则对上述数据进行清洗，发现和剔除其中的错误数据、异常数据和不一致数据并形成数据清洗报告，之后对数据进行标准化处理，按照统一的时间间隔（本文采用10分钟）对不同属性的数据分别进行平均、汇总或分解，形成标准化的数据并映射至分析软件的标准化数据结构中。需要注意的是，数据的正确清洗和标准化对数据分析结果的准确性至关重要。
4.2关键指标的计算统计分析模块
该模块根据风电场生产运营中的不同需求，对风电场的关键运营指标和其主要影响因素进行统计和分析计算，运营指标包括每台机组和风电场整体在设定的统计时间内的实际发电量、理论发电量、电网指令限电量、非正常运行状态损失电量、发电时间、故障时间、待机时间、故障类型和数量、故障损失电量等。该模块对不同属性的数据，分别采取加权平均、累积求和、多项式回归计算等各种统计分析算法进行。在每台机组关键指标计算分析结果的基础上，进行相应的分类、汇总、排序等操作，从而得到风电场整场的主要指标。
4.3结果存储与图形化展示模块
通过创建机组运行数据统计分析数据库，将得到的运行数据统计结果存储至对应的运行数据统计分析表（数据库）中，同时利用各种图形化软件实现统计数据的图像化显示和统计数据报表的查询导出，方便风电场运行和维护人员快速发现运行异常的机组，以及定量分析影响风电场运行的各种因素。
5数据分析软件的主要统计量及其计算方法
5.1理论发电量
首先计算选定的时间范围内，机组不存在电网指令限电和机组主动限功率状态的情况下，用统计回归算法计算出的以该机组机舱风速仪风速为准的机组功率曲线。机组的理论发电量即指按照该功率曲线计算出的机组实际风况下理论应发电量。
5.2风电场的实际发电量统计
统计选定时间范围内，风电场每台机组的实际发电量，汇总得到整场总发电量。
5.3电网限电量统计
选定时间范围内，在电网指令限电工况下，机组实际风速下理论发电量与该机组实际发电量的差值，进而累积计算出该机组的电网限电损失电量。
5.4机组不同状态下损失电量
统计选定时间范围内，不同机组在不同运行状态下，实际发电量与该机组理论应发电量的差值以计算机组在不同状态下损失的发电量。
5.5机组自限电量统计
统计选定时间范围内，机组系统部件超温而导致的发电量损失，从而计算出机组的超温自限电损失发电量。
5.6机组超温时间统计
统计选定时间范围内，机组发电状态下，齿轮箱、发电机、变频器、机舱等设备超温运行的时间（机组超温运行中，会自动限制有功出力）。
5.7机组不同状态持续时间统计
统计选定时间范围内，机组在不同状态（发电、停机、故障、服务等）下维持的时间。
6结束语
通过本文的分析可知，本风电场机组运行数据分析软件可以准确获取风电场的实际发电量、理论发电量、电网限电量、机组自限电量、总发电时间、故障时间、待机时间、故障类型和数量、故障损失电量等统计值；分析机组高温、故障、服务等运行数据统计，可以指导风电场对超温现象严重的机组重点进行机组超温改造，减少超温自限电造成的电量损失以及提高机组设备的使用寿命。
参考文献：
[1]东跃明.关于加强现场管理与基础工作的探索[J].金山企业管理.2008（01）
[2]胡查辉.基于精益生产的车间现场管理探讨[J].管理观察.2015（13）