受化石能(néng)源價格上(shàng)漲和(hé)全球氣候變化的影響,可再生能(néng)源因其可持續性、清潔、環保, 日益受到(dào)國際社會(huì)的重視(shì),是未來(lái)能(néng)源的發展方向。在當今世界可再生能(néng)源開(kāi)發中,風(fēng)力發 電是除水(shuǐ)能(néng)外(wài),技術較成熟、具有大(dà)規模開(kāi)發和(hé)商業開(kāi)發條件的可再生能(néng)源發電形式。世 界許多國家都制定了(le)包括發展風(fēng)力發電等可再生能(néng)源的發展規劃和(hé)戰略目标,使得風(fēng)力發電 技術水(shuǐ)平不斷提高(gāo),産業規模逐漸擴大(dà),風(fēng)力發電已成爲促進能(néng)源多樣性和(hé)實現(xiàn)可持續發展 的重要能(néng)源。

我國風(fēng)能(néng)資源豐富,風(fēng)力發電正快(kuài)速發展。自(zì)1986年起,山東榮成進口了(le)3台Ⅴes tas的容量爲55kW的風(fēng)電機組,建立了(le)我國第一個風(fēng)電場,到(dào)2013年底,我國累計(jì)裝機容 量爲91412.85MW,新增裝機容量爲160887MW。2001-2013年,我國新增及累計(jì)風(fēng)電裝 機容量。目前,我國新增裝機容量和(hé)累計(jì)裝機容量均居世界第一。

在機組運行過程中會(huì)實時(shí)産生大(dà)量關于天氣信息和(hé)機器狀态的實時(shí)數據。與傳統火力發電不同的是，風(fēng)力發電具有很(hěn)大(dà)的随機性，這(zhè)樣的随機性帶來(lái)的影響是機組部件運行工(gōng)況的不确定性和(hé)複雜(zá)性，增加了(le)部件計(jì)劃性維護的難度。 而故障引起的停機時(shí)間統計(jì)中，引起停機時(shí)間比較長的依次是齒輪箱故障、葉片故障和(hé)主傳動鏈故障。

目前關于風(fēng)電機組的運行維護模式是故障處置經驗+定周期維護的模式。其中故障處置經驗分爲 :
1、行業内有經驗的運維維護人員的經驗;
2、設計(jì)人員在設計(jì)初始依據系統機理(lǐ)和(hé)部件可靠性等方面給出的故障處置指導建議(yì)。定期維護主要業界标準和(hé)機組運行經驗制定了(le)月度檢、季度檢和(hé)年度檢等，對(duì)機組部件實施周期性檢查，檢查的措施有目視(shì)、功能(néng)測試和(hé)力矩校驗。

這(zhè)樣的運行維護模式存在以下(xià)問題：
（1）故障處置經驗可分享性差。 解決問題的思路，通過大(dà)數據技術收集和(hé)分析各種機器、制造商的數據，通過智能(néng)分析平台進行任務分類歸集并形成知(zhī)識庫，進而進行信息化建設，可使用(yòng)WEB或APP查詢數據；
（2）由于機組部件運行工(gōng)況複雜(zá)，現(xiàn)有的故障處置經驗不完備。對(duì)于新增突發故障無法執行有效的處置措施；
（3）業務參與者隻知(zhī)其然，不知(zhī)其所以然。對(duì)于維護周期的科學化制定，維護部件的重要程度劃分沒有依據；
（4）維護成本高(gāo)。這(zhè)種事(shì)後維護的模式使得一些(xiē)本身可以通過前期有效的防範措施避免的部件失效無法得到(dào)及時(shí)的“治療”，喪失了(le)用(yòng)小(xiǎo)成本換取大(dà)收益的時(shí)機。

展盛科技有限公司爲此搭建風(fēng)機大(dà)數據分析與故障智能(néng)研判平台，完成信息資源的整合，使用(yòng)風(fēng)機業務數據進行研判分析，實現(xiàn)對(duì)風(fēng)機故障參數動态信息等綜合研判分析，對(duì)信息的深度應用(yòng)，提高(gāo)數據的利用(yòng)率，并且支撐起随着彙聚的數據量劇(jù)增，日常故障研判、重大(dà)事(shì)件預警、發電量預測、風(fēng)場個性化建設等比較困難分析的業務。

通過搭建大(dà)數據及智能(néng)研判分析平台實現(xiàn)利用(yòng)先進大(dà)數據技術，對(duì)結構化非結構數據和(hé)海量風(fēng)機業務數據進行處理(lǐ)，進行數據挖掘與分析，充分提升業務數據價值，在以信息化爲标志的智能(néng)制造革命的背景下(xià)，解決風(fēng)機信息資源全面共享、預警研判深度應用(yòng)、風(fēng)機業務監管等難題，實現(xiàn)跨系統、跨地域的統一分析與預警，形成管理(lǐ)合力，保持全國領先優勢。