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今天，我们的“新基建”系列报道，一起走进中车株洲所，去看看中车风电如何以科技赋能，打造风机智能运维“全套餐”，提升风场的智能运维能力，保障风电机组的安全运行。
全生命周期的智能运维解决方案
依托智能大数据技术，中车株洲所自建了风电数据中心云平台，规划存储规模达到了PB级。这是一个什么概念呢，PB是数据存储容量的单位，它等于2的50次方个字节，通俗一点说，就相当于1000个TB的硬盘容量，而1TB又等于1024GB。目前，中车风电的数据中心云平台可用储存容量约400TB，管理近3GW装机容量风电机组，机组数量近2000台。
基于数据中心高性能计算集群及对海量风机数据的挖掘分析，中车株洲所围绕智能运维服务开发了风电场远程集中监测系统、风电机组健康管理系统、数字化形影系统、EAM系统等核心产品，这套解决方案可为用户提供风机运行状况远程监测服务、风机故障诊断与预警服务以及风机定期健康体检服务，将有效降低风机故障发生频次和运维成本，延长风机寿命，为风电机组提供全生命周期智能运维解决方案。最勤劳的“监工”
风电场远程集中监测系统该系统采集和整合各风电场及分散式风电机组数据，以Web页面及手机APP，从风场、风机以及部件三个层次，直观呈现每台机组发电量、出力、运行状态、发电态势、故障信息等重要参数，实现随时随地监视风机运行状况。系统基于标准化数据接口实现了故障分析、报表统计、日志查询等功能，能够灵活地满足用户的定制化需求，从而实现用户对风电场的智能管控。
▲某风电场单台机组实时监测页面
最聪明的“医生”
风电机组健康管理系统该系统采用机器学习的智能算法集成专家经验，建立了风电机组健康状态量化评价体系，将存在隐性问题的机位或部件及时、准确地推送给运维人员和设计人员，同时提供原因分析和维护建议。通过该系统，用户可随时随地了解每台风电机组健康状况，故障诊断和预警结果可直接推送至EAM系统，从而实现对风机的预防性维护，降低重大质量问题发生几率，提升机组可利用率，减少因故障停机引起的发电量损失。
▲风机健康管理系统首页
目前中车株洲所已形成了68项故障诊断与预警模型，可以从数据质量、传感器异常、工作特性符合性、温度、振动、结构等多个角度对机组开展健康体检。
最精准的“预言家”
数字化形影系统该系统部署有如影随行、振动识别、寿命预测、智慧寻优等功能模块，其中如影随行系统通过数字化与大数据技术融合，构建了风场、风机的数字生态系统，围绕用户要求为风机提供整机、子系统及关键部件载荷、振动、寿命等关键运行参数监测，使用户全方位掌控风机的运行状态，避免重大质量损失；提供风机性能（寿命、发电量、可靠性等）优化服务，在保持风机健康运行的同时，最大程度上提升机组发电量、降低故障率，实现预测性健康维护，延长机组寿命，实现投资回报收益最大化。
▲数字化形影系统某风场运行数据
最全能的“军师”
EAM系统该系统基于中车株洲所十余年的风机技术积累和整机运维经验沉淀，通过风机运行数据与运维业务数据的交互，在达成运维快速响应的同时，以自学习模式不断完善风机运维知识库并自动推送故障处理及预防性维护指导方案，构建了以BOM数据为基础，以风电场工作数据为核心，集设计、制造、工程、运维一体化的基础服务平台。具体来说，有如下三大优点：
采用全球新一代分布式能源电力标示体系编码，其编码体系与国内主要风电运营商、整机厂商在设备功能位置编码上一致，可根据任务类型和元件标记号进行跟踪，实现了对风电场日常运维的透明化、数字化管理，提升运维服务质量。
可加快对客户需求的响应速度，提高了风电场运营维护的效率和工作质量，实现了人力资源高效利用、库存结构优化以及成本精益化管理的目标，最大化降低发电量损失，创造更大更长远的经济效益。
与风电场远程集中监测系统、风机健康管理系统、数字化形影系统互补集成。作为业务系统进行远程自动派工，将排查结果以标准化方式录入故障知识库，并实现反馈闭环，不断优化诊断模型。
▲EAM系统示例风场
当然，数字化技术的广泛应用，在为风电智能运维提供便捷服务的同时，也同样带来了数据安全挑战。不过，这难不倒中车株洲所的工程师们。
为实现基于风电大数据的智能运维，中车株洲所在采集目标风电场风机运行数据时，严格按照电力系统二次安全防护管理规定“横向隔离、纵向加密”的要求，将风机实时数据写入加密文件，通过正向隔离设备将数据文件单向传送至数据转发服务器，通过VPN网络发送至公司数据中心，进行数据解析和存储，确保数据采集遵循严格的单向性。
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