2018-03-12 15:37:39
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基于分布式大数据技术的智慧风电场集中管理平台

完成单位:广东省风力发电有限公司

登记编号:ZSCX-D4-J-1-96      登记年份:2020      登记日期:2020-09-21

项目概况

一、立项背

随着我国风电在能源战略地位的显著提升,如何对已投产的风电设备的运行数据与企业的生产运营活动更紧密的进行整合,如何提升设备的可利用率、提升发电量已成为风电业主最迫切的需求。当今正处于信息技术革命的高潮,风电行业通过引入数字化战略来变革行业管理,驱动企业发展,提升企业竞争力已成为各大风电企业的共识。然而,目标很远大,现实却是大多数的数字化产品只是公司装点门面的摆设

广东风电公司作为广东能源集团旗下的风电板块公司,发展风电起步较晚、体量较小。实施数字化项目也较晚,但正因此吸收了多数风电企业信息化项目的失败经验。通过引入具备互联网公司基因的公司,建立真正分布式的大数据架构智慧风电场集中管理平台,大大提升了传统的集中监控系统,并真正发挥了集控中心海量数据的能力

二、原理与内

广东风电公司基于分布式大数据技术的智慧风电场集中管理平台,采用分布式的结构设计,使用开放式的API,支持多种通讯协议标准,并可选用多种接入方式。以分布式系统对风电场数据实现灵活、方便的全量数据的采集,使用平台的控制模块实现了接入风电场的统一操控、调度管理。建立统一的设备采样系统,对采集上传的设备运行数据进行存储,形成完整的设备运行轨迹,用于对场内每台设备的运转历史进行跟踪,并对设备运行状态进行动态分析。在以大数据技术对设备海量数据的上传、整合以及持久化存储,同时基于云计算技术,为系统提供强大的实时及非实时的数据运算、分析能力的原理机制。采用大数据平台技术建立大数据中心,运用成熟稳定的Hadoop软件系统构成大数据平台集群,以存储所有类型的生产数据(实时数据、视频、文件等)

三、创新亮

3.1 高效、可靠、精准的数据采集。采用可配置化的界面实现从PLC、DCS、数据库采集数据,对应传输到数据中心对应库中。包括但不限于机组全数据信息、机组故障数据、测风塔数据、地形图及机位坐标、报表数据、可研报告等结构化或非结构化数据。采用104、modbus、Webservics、Rest_API、高速同步等方式实时数据采集接入,最小可达到毫秒级数据采集频率

3.2 基于大数据技术的海量数据存储与计算平台。利用Hadoop大数据平台技术建立区域性大数据中心。要达到设备海量数据的上传、整合以及持久化存储,并基于云计算技术,为系统提供强大的数据实时及非实时数据的运算、分析能力等

3.3基于大数据技术的故障分析、故障诊断以及故障预警。基于大数据平台的的故障诊断系统,可以快速对以往的故障数据进行匹配,找出最符合当前故障的诊断方案,让现场运维人员快速定位故障,解决故障。通过精准的故障预警功能,维护人员可以提前介入设备维护、提前做好检修准备

3.4 具备优秀的开放性及业务扩展性。以Modbus数据发布支持秒级、10万点以上数据、10个客户端并行采集,分布式内存库支持千万点;支持多协议数据发布,包括:Modbus、OPC、IEC104、Socket、HTTP、FTP等协议。系统可接光伏、生物质、潮汐、地热等分布式发电设备,可将这些分布式发电设备接入到集中监控系统,形成多种发电系统的统一监控

3.5 优秀的系统运算性能。采用最新的互联网大数据平台技术,分布式并行计算框架,支持海量数据的高速存储与数据挖掘。高速的数据采集与数据传输功能,全量实时数据的采集、传输与界面刷新频率可达到1秒,基于NIO的大数据非阻塞传输机制,每秒可以处理超过5000台风机,400万点数据

3.6高性能分布式实时数据库系统。传统电力系统一般采用单机版时时序库作为实时数据库,时序库采用高压缩比数据压缩技术,利用高压缩比的压缩算法进行压缩,提取数据时再通过算法将数据计算并还原,随着数据量的不断增加,时序库需要大量的计算来提取数据,导致数据提取速度变得非常慢,最终导致时序库的崩溃,本系统的实时数据库采用Redis内存数据+Hadoop大数据平台,数据不压缩,多份副本存储,数据计算在内存中进行,分布式内存数据库系统与分布式并行计算存储时序库结合可以更高效、快速的提取数据,不会因为数据量的增加而导致数据提取变得很慢和数据库的宕机

3.7融入气象管理、风功率预测、台风监测、地球风云。可以及时掌握陆地与海洋的风速、气温、相对湿度、风功率密度(WPD)、总可降水量、总云水量、平均海平面气压、洋流-波浪。根据融入的模块可以提前对场站人员发布气象通知,实时预警,当有气象危险存在时如台风,及时报警给相关人员,保障人员安全

3.8 灵活的数据利用及智能化运维分析。通过系统中包括风速、有效风小时数、发电量、平均功率、发电损失、可利用率等信息,自动生成统计报表。并能实现损失电量的分析,挖掘减少损失电量的办法

3.9引入GIS、3D及4维气象界面,根据场站地貌,利用3D与4维画图技术,把场站地形并联合气象电站把实时温度、空气质量、天气情况、风况等展示到3D及4维气象界面中

3.10可提供数据跨平台展示,瀑布流市布局,真正做到“一次开发,全分辨率自适应”;具备向移动终端推送能力,支持微信客户端系统展示

四、实施前后效果对

4.1 实现了海量风机全量数据的采集,统一规范了设备数据以及状态,实现了板块下全部不同风电场、不同机型、不同控制系统的风机在同一平台下统一监控、统一管理和统一调度

4.2 实现了一人千机的运行管理。由于建立了统一集控平台,使得单人管理风机的台数达到了几百上千的效果,优化人力资源

4.3 以数据和人工智能支持专业人员,从信息技术角度提升了专业人员的专业水平,实现了设备故障的第一时间干预,并实现了主要故障的提前预警,提升了管理水平,提高了发电量

4.4 引入灵活数据展示,为管理层提供及时、科学的决策辅助能力

4.5 广东风电公司通过系统实现了“远程集中监控、现场少人值守、统筹优化检修”的生产运营管理模式,提升了设备管理水平,提高了设备利用率,提升了风场发电量,增强了公司盈利能力

五、可推广应用范

本平台可以说是传统风电远程集中监控系统的升级换代产品,可以广泛推广应用于风电、光伏或者具有多种新能源形式的运营商集中管理所辖资产,也可以用于设备生产商监视并提升和研发其下一代产品