在数字化浪潮下

300余座风电场

2万余台风电机组

每天产生的数据量高达580亿条

相当于全球最大电商平台一年的订单数量

但这仅仅是

我们数据“挖掘师”们一天的素材量

在他们手里

这些数据将潜力尽显，价值无限

接下来，让我们一起来看看

关于他们的故事

传说中的“秘钥”

从北疆的辽阔草原到东北的崇山峻岭，从新疆的广袤荒漠到南海的浩渺碧波，一座座高耸入云的风机，不仅捕捉着风的能量，也是风电大数据“源头活水”。

每天，超过2万台风机向龙源电力数据中台输送680GB的数据量，目前已累计高达443TB。

如何对庞大的数据集进行数据挖掘，从而赋能风电产业智能化升级？近日，龙源电力“风机大数据挖掘的场景研究项目”项目成果顺利通过中国电力企业联合会鉴定，达到国际领先水平，在这份“龙源答卷”中，数据成为了风力发电机组设备安全稳定运行的关键“秘钥”。

从数据洪流到

数据洞察

早在2020年底，龙源电力就实现了生产数据的全量即时采集与秒级传输存储。海量生产数据如江河奔腾，源源不断地涌入系统之中。

“每种数据类型都蕴藏着独特的价值，秒级数据的精准捕捉，能够揭示出分钟级频率下可能遗漏的细微特征，从而助力我们更加迅速、精准地锁定问题所在。”龙源电力首席工程师尹诗和他的团队依托龙源电力先进的生产数字化系统，启动了风电数据深度挖掘与分析工作。

当数据通过运营商专线汇聚到北京后，数据分析工程师们为每个风电场和风机分配了独一无二的“小区”与“门牌号”，建立起清晰的数据管理体系。随后，针对不同机型特点，采取差异化数据处理策略，清洗错误数据，构建运行监控与故障预警数据模型。当数据异常时，模型会分析记录并触发报警，系统自动将问题风机推送至场站运维人员，确保他们迅速排查并修复故障。

从不断探索到

创新实践

风机长期运行在高寒、高热、高腐蚀等恶劣环境中，关键部件老化、叶片腐蚀、凝冻结冰等问题时有发生。以往传统风电场运维模式下，当设备出现缺陷或故障后才被动地进行检修作业。风机叶片、发电机、齿轮箱等大型核心部件的维修，要依赖大型吊车等重型施工设备进行部件更换。而这类设备的临时调度响应速度相对较慢，从而影响运维效率。

“我们的系统能够全量监控风电数据，及时预警分析，为风机合理安排维护计划。”作为系统的研发人员之一，龙源电力工程技术公司系统研究所的张涵满是自豪。分析团队不断探索、大胆创新，研发搭建了五大类预警模型，有效破解这一行业难题。

通过数据动态可视化和实时数据分析模型智能预警方法，保证了故障预警的准确性和及时性。创新采用风电机组秒级数据进行模型搭建，结合多特征值、趋势一致性判断，既能消除秒级数据干扰，又能快速捕捉设备异常信息。通过多元数据融合和多特征值决策的风电机组故障预警判别方法，结合长短期记忆网络等深度学习算法，实现对风电机组关键部件的故障预警和发电性能劣化预警。

这一创新实践是龙源电力在风电数据应用领域的重大突破，也为行业树立了数字化转型与智能化升级的典范。

从被动检修到

主动维护

得益于“风机大数据挖掘的场景研究项目”成功实施，传统新能源运营管理模式实现了从被动检修到主动维护的华丽转身。截至目前，项目成果广泛应用于集团公司300余个风电场、150余种机型、2万余台风电机组，涉及新能源装机容量5667万千瓦，并持续深度赋能，推动生产运营智能化升级。

通过这一数字化手段，设备稳定性和发电能力得到显著提升，风电设备长周期运行机组比例显著提高，年利用小时较行业平均高134小时，不仅提升了风电场经济效益，还大幅降低了因设备故障导致的停机时间，从而减少碳排放，实现经济效益与社会效益的双赢。