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论风电场外委运维的标准化、精细化管理曹小群1，曹宇睿2（1.中国电建集团江西省电力设计院有限公司，江西南昌330096；2.上海电力建设有限公司，上海200031）摘要：通过深入探索在风电场实行外委运维的情况下，以前期工作为基础，以制度建设为保障，以过程监督为管控，以绩效考核为途径，加强风电场的标准化、精细化运维，从而实现发电效益最大化。
关键词：风电场；外委运维；精细化；标准化中图分类号：TM81文献标志码：B文章编号：1006-348X（2020）08-0028-040引言风电能源作为当前社会发展最具潜力的能源之一，得到前所未有的发展和壮大，大规模装机容量风电场的建成，给社会发展带来丰富的电能，同时也为企业本身提供良好的收益[1]。
但同时，也对企业自身的运维管理工作带来巨大的挑战，装机容量增大、设备的更新换代对运维管理技术和人员素质提出了很高的要求[2-5]。
目前，相当一部分风电场采取了委托外委运维模式，即业主在风电场建成之后，将风电场的运维工作外包委托给专业的运维团队进行管理。
在该背景之下，如何立足现状，抓好运维团队的管理工作，做到风电场标准化、精细化管理，就成了风电场管理工作的重中之重。
1风电场外委运维管理的特点采取外委运维模式，发电公司自己不必组建专门的运维团队，节省了组建团队的人力和时间成本，只需集中精力抓好风电场的建设工作和建成投产后的管理工作。
同时，依托专业的运维单位，在风电场运维的安全性和专业性方面能有较可靠的保障。
但不可避免的带来以下存在的问题[6]。
1）发电公司管理力量较弱发电公司自身运维人员配置不够，运维技术和经验都有所欠缺。
以笔者所管辖的新干某风电场为例，发电公司管理层人员仅有四人，其中技术层面仅有两人，且均为设计人员转岗，之前无风电场运维经验。
在这种情况下，对风电场外委运维团队的的日常运维管控不足，技术层面的问题很难把关。
2）外委运维团队良莠不齐风电产业在中国的发展仅仅二三十年时间，风电市场外委运维团队良莠不齐，有的是从火电水电管理行业转岗而来，管理模式多半采用原有火电厂或水电厂的管理模式进行。
风力发电的运维与管理技术风力发电是一种利用风能转化为电能的发电方式，其对环境友好、可再生的特性使其成为了当今主流的清洁能源之一。
然而，与传统燃煤发电厂相比，风力发电需要更复杂的运维与管理技术来确保其可靠性和效益。
本文将探讨风力发电的运维与管理技术，旨在提供一些有用的参考和指导。
一、风力发电的基本原理在谈论风力发电的运维与管理技术之前，我们有必要先了解一下风力发电的基本工作原理。
风力发电利用风力驱动风机叶片旋转，通过转化机械能为电能。
一般来说，风力发电机组由风机叶片、轴承、发电机、传动系统和控制系统等部分组成。
当风速达到一定水平时，风机叶片便开始旋转，带动轴承转动并驱动发电机产生电能。
二、风力发电的运维内容1.例行检查与维护风力发电机组需要进行定期的例行检查与维护工作，以确保各个部件的正常运行。
这包括对风机叶片、传动系统、发电机等关键部件进行检查和维护，及时发现和解决潜在问题。
2.故障排除与修复风力发电机组由复杂的机械和电气系统组成，在运行过程中可能会出现各种故障。
运维人员需具备一定的技术和经验，能够快速准确地排除故障，并进行相应的修复工作，确保发电机组的正常运行。
3.性能监测与优化风力发电机组的性能监测与优化是提高发电效益的重要手段。
通过实时监测各种参数，比如风速、温度、发电功率等，运维人员可以及时发现并解决潜在问题，调整参数以最大化发电效益。
三、风力发电的运维管理技术1.设备管理风力发电机组的运维管理技术包括设备档案管理、设备状态监测和维修管理等。
运维人员需要对每台发电机组进行详细的档案管理，包括资料记录、维修记录等，以便于进行故障排除和维修工作。
同时，运维人员还需要通过设备状态监测，及时了解设备的运行状况，并制定相应的维修计划。
2.数据管理风力发电机组的运维管理还需要进行数据管理，包括数据采集、数据分析和数据存储等。
运维人员需要通过数据采集系统实时获取各种参数数据，并通过数据分析技术进行故障诊断和预测，以便及时采取相应的措施。
海上风力发电机组的智能化运维与管理技术随着人们对可再生能源的需求日益增加，风力发电成为了一种广泛应用的清洁能源。
而海上风力发电机组正是一种在海洋上利用风能发电的设备。
海上风力发电具有风速较高、稳定且持续的特点，可以更高效地利用风能资源。
然而，海上风力发电机组的运维与管理面临着一系列的挑战。
为了提高海上风力发电机组的智能化运维与管理技术，我们需要从以下几个方面着手。
首先，智能监测系统是海上风力发电机组智能化运维的基础。
在海上环境中，风力发电机组暴露在严酷的气候条件下，可能会受到大风、高浪等自然因素的影响，因此及时监测风力发电机组的状态是十分重要的。
智能监测系统可以通过传感器实时测量风力、温度、风向等参数，并将这些数据传输到控制中心进行分析与处理。
通过对这些数据的分析，可以及时检测到风力发电机组的故障或异常情况，以便及时采取相应的维修措施。
其次，智能维护系统是海上风力发电机组智能化运维的重要组成部分。
由于海上环境的复杂性，风力发电机组的维护工作非常繁琐。
智能维护系统可以利用机器学习和大数据分析的方法，通过对历史数据和实时数据的分析，预测风力发电机组的维护需求。
同时，智能维护系统还可以通过远程监控技术，实时监控风力发电机组的运行状态，减少巡检和维修的频率，提高维护效率。
此外，智能维护系统还可以提供维护人员的工作指导和故障排除的建议，帮助维护人员更快速地解决问题。
第三，数据管理和分析是海上风力发电机组智能化运维的关键。
海上风力发电机组产生大量的数据，包括风速、温度、功率等多个参数，这些数据可以用于优化风力发电机组的运行。
通过对这些数据的分析和建模，可以找出风力发电机组的优化策略，进一步提高发电效率。
同时，数据管理和分析还可以用于预测风力发电机组的寿命和故障率，提前进行维修计划，避免机组故障对电网的影响。
最后，人工智能技术在海上风力发电机组智能化运维中发挥着重要作用。
通过应用人工智能技术，可以实现对海上风力发电机组的自动化控制和智能决策。
风电场信息化数字化智能化建设之路研究随着时间的推移，风电场的规模越来越大，管理难度也不断加大。
在这种情况下，信息化、数字化、智能化建设成为了风电场建设的重要方向。
本文将探讨风电场信息化、数字化、智能化建设的现状和未来的发展方向。
一、风电场信息化建设现状目前，风电场管理采用人工操作的方式，存在着管理效率低下、数据交互不便、信息获取不及时等问题。
为了解决这些问题，风电场管理需要进行信息化建设。
当前，许多风电场已经开始了信息化建设。
信息化建设的主要内容包括以下几个方面。
1. 数据管理系统这一系统用于实时监测风电机组的运行状况，并记录机组的运行数据，包括风速、转速、产生的电能等。
通过数据管理系统，风电场管理部门可以获取实时数据，并进行自动化控制，提高风电场的发电效率。
2. 远程监控系统3. 历史数据分析系统历史数据分析系统是用于分析风电场历史数据的系统。
通过分析历史数据，可以找到机组故障的根本原因，并制定相应的改进方案。
历史数据分析系统可以帮助管理部门、技术部门更有效地制定风电机组维护计划，减少了风电场的维护成本。
数字化建设是信息化建设的升级版，是数字技术和传统产业的深度融合。
在数字化风电场建设方面，应用了大量的先进技术。
1. 人工智能技术人工智能技术在风电场数字化建设中发挥了重要作用。
人工智能系统可以对大量数据进行处理，并生成大量的数据分析结果。
通过人工智能技术，管理部门可以更好地了解风电场机组的运行状况，从而提高运行效率。
2. 区块链技术区块链技术在数字化风电场建设中同样发挥着重要作用。
区块链技术可以实现数据的安全共享。
通过区块链技术，风电场管理部门可以快速分享机组运行数据，有效培养数据共享的应用。
这样，整个数据系统也可以共享和管理，提高数据可靠性和安全性。
智能化建设通过引入新兴技术，如云计算、物联网等，提高风电场管理水平，实现风电场自主发展。
智能化风电场的建设可以提高发电效率，降低维护成本，优化管理结构。
风电场运维管理的大数据分析与优化在风电领域，风电场的建设数量在不断增加，从而增加了运维管理的复杂度。
由于风电场维护过程中产生的各种数据会日益增多，因此通过分析这些数据也成为了运维管理的重要手段。
因此，本文将探讨如何利用大数据对风电场的运维管理进行分析与优化。
一、大数据在风电场中的应用风电场中的大数据主要包括风速、温度、功率、转速、振动和故障等数据。
这些数据可以用于分析风机的性能，包括风机转矩和输出功率、转速以及机组振动等。
通过分析这些数据，我们可以为风机的安全运行和优化提供帮助。
当然，风电场维护过程中还会有其它数据信息，例如维护时间、设备信息、库存管理和保养记录等，这些数据也可以利用大数据技术进行分析处理。
这些数据的应用可以为风电场管理者提供更全面的维护信息，为维护和管理提供帮助。
二、大数据在风电场中的优化应用1. 风速预测和功率预测通过对风速进行分析，可以进行风速预测，也就是说对于未来的风速变化，可以进行对应的风机输出功率的预测，以便进行更符合实际的节约能源措施。
同时，通过对风速与功率、风速与容量的关系进行分析，可以帮助风电场管理者制定更加合理的运行计划，并确保稳定的生成电力能力。
2. 维护周期优化通过对大量维护和故障数据的分析，可以对风机的维护周期进行优化，并且预测故障的可能性，并为维护保养提供更加切实可行的计划。
此外，通过对维修和更换设备的数据进行分析，可以更加有效地掌握设备的寿命，确定更换时间和计划，做好备用设备的备件库管理以及合理的库存控制。
3. 开发更优的维护策略通过对风电场中各项数据进行分析，可以帮助风电场管理者制定更优的维护策略。
例如，可以连接多个数据库，进行设备健康状态监测，并实时预测设备状态，同时对每台设备的健康状态进行持续监测和评估，从而减少死亡率，降低维修成本。
4. 事故数据分析和预测通过对历史故障数据的分析，可以实现对未来故障的预测，以便采取更好的应对措施，并且还可以对事故情况进行风险评估，进行建议，可以保证成本低，安全可靠的生产，最大程度地减少维护成本。
风电场信息化数字化智能化建设之路研究随着节能减排和环保理念的深入人心，风力发电作为清洁能源，成为了世界各国重要的能源发展方向之一。
而风电场的信息化、数字化和智能化建设也在不断加速。
本文将就风电场信息化数字化智能化建设的发展现状及未来趋势进行研究分析。
1. 信息化建设：随着现代科技的飞速发展，风电场信息化建设已经取得了显著成果。
无论是风力发电机组、变桨器、风车塔架、还是变流器、配电装置等，都已经实现了信息化管理和监控，使得整个风电场的运行、维护、调试等工作都得以大大简化和提高效率。
2. 数字化建设：风电场数字化建设主要体现在数据的采集、传输和处理方面。
通过传感器和监控设备的安装，风电场将产生大量的运行数据和状态数据，这些数据对于风电场的运行和维护具有重要意义。
数字化建设的关键在于建立科学的数据分析模型，实现数据的变现价值。
3. 智能化建设：智能化风电场主要是指利用人工智能、大数据分析等技术，对风电场的运行、维护、设备健康状态等进行预测和优化。
通过智能化建设，可以实现风电场的自动化运行和维护，进一步提高发电效率和降低运营成本。
1. 数据安全挑战：风电场信息化数字化智能化建设所产生的大量数据需要进行有效的存储和管理，同时也面临着数据泄露和安全问题。
风电场需要建立健全的数据安全保护体系，保障数据安全和隐私。
2. 技术整合挑战：风电场信息化数字化智能化建设涉及多种技术，如传感器技术、云计算技术、人工智能技术等。
这些技术需要进行有效整合和协调，使得风电场的信息化数字化智能化建设效果更加显著。
3. 人才挑战：风电场信息化数字化智能化建设需要大量的专业技术人才，而当前市场上相关人才供应不足，造成了风电场信息化数字化智能化建设的人才短板。
三、风电场信息化数字化智能化建设的未来趋势1. 大数据与人工智能的应用：未来的风电场信息化数字化智能化建设将更加注重大数据和人工智能的应用。
通过对海量数据的分析和挖掘，可以帮助风电场实现更精准、预测性的运维管理。
风电场智慧运维管理随着我国经济的持续发展，对于电力系统的依赖程度越来越高，电能的综合应用也深入到了各行各业乃至寻常百姓家中。
我们都知道传统发电依赖于火力发电，也就是通常所说的煤炭发电，由于近年来用电量的逐步增加，再加上不可再生能源的过度开采，以至于现阶段需要通过相应的科學技术手段去寻找一种洁净的可再生能源去代替传统火力发电。
鉴于以上原因，风力发电在时代背景的推动下应运而生，特别是近几年的大量装机，风力发电在我国的建设力度和电力供应上逐渐形成气候。
因此，对于风电场的运行维护管理环节是必不可少的，本文以风电场运行管理为切入点，简要阐述了风电场运行智能化运维管理，推动智能化在风电场运维管理实践，助力风电事业发展。
标签：风电场;发展现状;智能化;运维管理随着当前风力发电的大量开发，风电场数量也在不断增多，电力企业整体的利润空间均在不断的降低，使得风电场之间竞争上网，风电场管理在不断进步的时候，我们看到的是传统方式的风电场管理方式已经和当前的发展需求不适应了，故作为风电场来说则应该在管理方式上进行调整和转变，采取更适应市场变化、更为科学的手段来进行企业管理目标的把握。
1运维管理现存问题1.1生产组织管理存在的问题目前很多的老风电场还是采取传统的运维管理模式，基本都是独立风电场管理，这样在生产组织上会耗费大量的人力、物力、财力，随着科技信息化的发展，现阶段多数风电企业已慢慢向区域集中运维，现场少人值守发展了，区域运维中心主要承担值班和定检工作的，但是我们发现很多定检任务均存在交叉现象，检修中心和生产技术部门工作项目有交叉、集控中心和生产技术部门之间存在数据工作的交叉，再加上风电场交通本身就不够方便、区域不集中、信息化平台建设不健全、自动化程度不高等，均会导致整个大局难以得到有效的控制。
因为风电场建设的时间相对较短，再加上受到传统发电场管理方式的影响，管理制度、管理模式等均不够规范，也尚未形成和风电场相适宜的流程制度和管理规范。
浅谈风电场精细化运维管理风电场是我国可再生能源的重要组成部分，对于提高能源的利用效率和减少对环境的污染具有重要意义。
随着风电机组的规模不断扩大，并网容量的增强，风电场的精细化运维管理变得越来越重要。
本文将从风电场技术特点、运维管理现状、面临的问题与挑战和解决方法等方面，浅谈风电场的精细化运维管理。
一、风电场技术特点风电场是由多个风电机组组成的，其技术特点主要有以下几点：1、技术环节较多：风电场包括风机、变压器、变流器、互感器、线路等多种技术环节。
2、投资成本高：建设风电场需要投资大量资金，需经过多年运行才能回收成本，因此对风电场的运维管理提出了更高的要求。
3、地理分布区域广：风电场设备散布在大片广阔的地域上，通常存在远距离、分散布局的特点，这使得风电场的运维管理更为复杂。
4、运行条件复杂：风电场在运行时受到多种因素的影响，如风速、湿度、温度、坡度等，影响风电场的稳定性和可靠性。
5、能量转化效率低：风能转换为电能的效率较低，需要通过精细化的运维管理来提高能量转换效率，促进风电场发电量的提高。
二、运维管理现状目前，国内的风电场运维管理主要以预防性维护和计划性维护为主，采用人工加检查的方式对设备进行维护和故障处理，难以做到高效、精细化运维管理，存在以下几个问题：1、管理成本高：风电场的设备散布在大片广阔的地域上，通常存在远距离、分散布局的特点，技术工程师需要花费大量时间和精力进行巡视检查、故障处理和维修保养，管理成本较高。
2、运维程序简单：目前，风电场维护程序中有很多工作都是以简单标准程序执行的，如定期巡检、更换部件等，难以对设备运行状况做到精确分析和管理。
3、设备维护效率低：风电场设备通常散布在较为偏远、复杂的地区，按照人工管理的方式来维护和检测设备的效率较低，不能及时发现并处理存在的问题。
三、面临的问题和挑战随着风电场规模的扩大和风电技术的不断升级，风电场面临的问题和挑战也越来越多，主要包括以下方面：1、风电场部件的质量：由于风电场的运行状态不断变化，其中的部件可能存在不同程度的损耗，需要做好管理，保障风电场的性能。
风电项目运维工程管理措施摘要：风力发电作为可再生资源，较常规电能具有较高的优势，其发展越来越迅速，但由于我过风电行呀起步较晚发展还不成熟，在在其生产运维过程中常常面临着许多问题。
本文从风电项目运维管理存在的不足，分析运维管理重点，进一步总结风电项目运维管理措施。
关键词：风电项目运维管理措施1 风电项目运维工程管理存在不足1.1运维资金支持不足企业对于风电设备的品质与成本投入控制正随着风电行业发展不断优化，风电项目的生产运维作为风电项目全生命周期的最后一个阶段，其管理运维水平及工作效率直接影响项目的效益。
相较于前期的项目投资开发与风电场建设及设备安装阶段来说，生产运维阶段的资金投入所占比例往往较低，据统计，陆上风电的运维费用一般占到度电成本（每千瓦时）的10%～15%[1]。
再加上风电项目在生产运维过程中受到自然环境等不确定因素影响，运维资金的投入会存在不足的现象。
而前期风资源开发，风电场建设及设备采购都需要大量的资金投入，而这些投入是进行生产运维必不可少的，对于大幅缩减前期支出并不现实，所以对于生产运维资金需要进一步优化资金投入配比，加强成本控制，增加资金支撑，避免因为资金投入不足导致的运维进展不顺利及运行效率降低，减少风机设备故障及停机带来的成本增加，有效保证企业效益。
1.2运维人员配备不足我国风电行业起步较晚，虽经历了快速发展阶段但国内对风电项目的实践经验较少，风力发电项目的运维管理人员的理论与实操技能水平仍需要不断提高，再加上，一部分管理人员由火电、水电转入风电项目，对于风电场的运维管理可能会更多的按照火电、水电方式进行，管理方式存在不适应的现象，管理体系不完善，管理人员技能水平参差不齐等问题都会影响风电设备正常运行，造成的风电设备发生故障的概率增加，一旦出现故障但由于人员技术水平不足及人员短缺等原因造成维修不及时，会降低风电机组的运行效率。
再加上国内大多风电项目位置比较偏僻，多为荒凉戈壁或人员稀少的草原等，环境条件恶劣，长期留住运维人员也是难题。
风电场智慧运维管理分析摘要：风力发电是我国的一项全新发电能源，发展速度加快。
近些年来，随着我国物联网、云平台以及智能技术等的不断发展，风电行业也取得了十分显著的进步。
本文针对风电场智慧运维管理内容及项目进行分析，介绍了智能风机技术，探讨了智慧变电站的具体运维管理，并提出区域集中监控中心的具体建设对策，希望能够为相关工作人员起到一些参考和借鉴。
关键词：风电场；智慧运维；管理分析随着物联网时代以及智能技术的快速发展，使得互联网和产业之间的融合程度也在不断加深，智慧风电场也由此诞生。
智慧风电场如今已向着电力信息化方向发展，通过对现代化的技术进行应用，有效将人的智慧向传统发电设施上进行传递，并采取集中监控、智能设计以及集中运维等方式，使设备的运行效率得到了全面提升，有效构建出了以数字化交互为基础的智慧型风电场。
该模式下，可以有效实现风电场的智慧发电和智能控制等目标，提升风电场的发电收益，而且在具体运维过程当中还能够采集相关数据，构建具体的模型，优化相关算法，这使得风机设备的整体利用效率得到了显著提升，也提高了风电场的发电效益[1]。
一、智能风机介绍智慧风电场运行系统具体包括智慧变电站、智慧风机以及区域集控系统、智慧风电系统以及集团大数据分析系统等。
以下针对智能风机进行介绍，具体如下。
（一）功能配置智能风机深度感知主要是指风机可通过对各种先进传感器进行应用，从而全方位和深层次的感知其所处环境和自身状态，并通过精准定位、有效管理和控制智能风机，为其提供准确的数据。
通过智能测风系统可以对风速状态进行感知，同时还可以通过智能监测系统感知大部件运行状态。
智能风机的自我认知控制主要是对多维数据进行深度感知，科学分析相关数据，再结合机器学习和深度学习，从而有效构建智能分析模型，能够实现机组的自我识别、学习以及自主控制，最终转变为自主适应。
智能风机的协同决策可以通过共享数据信息，从而对单机或风电场出力进行合理分配，有效实现风机和风电场之间的互补。
