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?！饼堅措娏κ紫こ處熞姾退膱F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?！弊鳛橄到y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。