項目背景
風能是全世界都正在普及應用的綠色新型能源,盡管這種能源有很多優勢,但是它的隨機性非常強,這就加大了人為控制和監測的難度。隨著信息技術的不斷發展,實踐證明大數據使得生產運營效率得到了顯著的提高,讓風力發電技術得到了進一步的發展。
目前,西班牙、美國和葡萄牙等國家都應用了風電數據分析,包括性能檢測、資產管理、新能源能量管理等。近年來隨著中國經濟的持續高速發展,帶動了能源消費量的急劇上升,而經濟的發展帶來的環境污染問題也日益嚴重,在這雙重壓力之下發展清潔能源勢在必行。
但是,國內風電行業存在的問題,使得風電運營商,風機制造商的生產和管理工作,更加依賴數字化、網絡化手段,依賴IT新技術。例如,限電、棄風嚴重,華北、西北地區新能源發電限制上網總電量,棄風現象嚴重,提升有效利用小時數;運維能力不足且成本高,風場偏遠,無法持續吸引運維人才,急需遠程管理模式;設備維護難度高,風機成本高,大部件較多,受天氣影響大,設備故障影響發電量,嚴重故障時,會導致風機毀壞或倒塔事故;電力市場改革,電力營銷體系也在改革中,需要發電企業準確預計月發電量及合理報價。
金風科技發展迅速,數據資產管理面臨挑戰
金風科技作為國內最大風機制造商,致力于成為國際化的清潔能源和節能環保整體解決方案提供商,成立至今已經實現全球風電裝機容量超過44GW,28,500臺風電機組(直驅機組超過24,000臺)在全球6大洲、近20個國家穩定運行。
目前金風科技的風電資源數據散落在不同的業務系統中,存儲于集團機房存儲設備中,眾多系統之間彼此獨立,信息重復、信息堡壘和信息孤島,各類業務數據沒有統一集中的管理,針對很多跨部門的業務活動和管理決策無法從數據中得到有效信息支持,公司管理層要等待數周時間,才能獲得集團級統計分析數據。另外,公司沒有統一的大數據團隊,如何將風機數據、管理數據、水務數據等進行集中化管理并將數據資產管理融入其中是一件復雜的工作。
根據公司未來發展需求,金風科技決定建設國內一流風機制造大數據中心,對風機的運行數據進行全面收集,對風機故障進行統計、預測,為運營商提供更多增值服務,并全面提升企業管理水平,降低風電運維成本。
榮之聯工業大數據
助力金風科技建設數字化服務模式
榮之聯DataZoo是榮之聯以開源Apache Hadoop 為基礎, 構建的具備物聯網數據接入能力的大數據平臺。通過聚焦行業應用,為企業發掘數據價值、輔助業務決策、加速數據應用落地提供可靠支撐。同時行業模型應用經驗的積累,加之不斷與行業進行適配,逐步形成具有行業應用特色的大數據平臺。目前DataZoo已成功應用于公安、證券、交通、新媒體、以及工業大數據領域的多個行業。
榮之聯助力金風科技大平臺圖片
榮之聯工業大數據賦能金風科技的數據采集、系統構建、數據分析、終端應用可視化和智能運維與系統協同。基于此,助力金風科技建設工業物聯網平臺、大數據分析-運營業務分析系統、工業大數據-故障及健康預警、資產可視化系統和智能運維管理系統等軟件套件,同時集成了數據采集一體機和數據采集盒子等的工業數據收集。
榮之聯首先會將數據遷移,將現有存儲的核心數據整體遷移至集團大數據平臺,非彈性資源實行本地化部署,對于彈性計算功能,進行協同計算,以實現核心數據可控,消除安全問題和潛在未知風險,推動金風數字化轉型。
榮之聯還會構建金風科技能源物聯網大數據平臺,預研能源物聯網大數據平臺解決方案,搭建可彈性伸縮的大數據平臺,將用戶數據接入平臺,確保數據合規和安全,實現數據資產集中化管理,包含:數據采集和存儲、數據查詢、數據應用等。
榮之聯構建的金風科技能源物聯網大數據平臺圖片
通過榮之聯構建的大數據中心建設,金風科技可以對每臺風機的實時運行情況進行監控監視,可以實時查看和遠程控制機艙部件的運行數據,將風電資產進行統一管理,減少限電損失和非計劃停機損失;同時可以準確預測發電量,建立預測性服務模式;集中數據存儲和共享,加強數據安全。
同時,榮之聯結合維修數據和歷史數據,與行業專家一起構建風機預警模型,把分析效率提高到更準確。例如,故障預警,機組運行過程中由于葉片在長時間運行磨損或者機組葉片本身缺陷,在極端陣風或外界載荷過大時,會出現葉片斷裂的嚴重事故,通過模型的搭建,可以成功預警所有葉片斷裂事件,可最少提前2小時預警;風功率預測,為更準確的實現發電量上報和適應電力營銷改革的需求,需要對每臺風機進行更準確的超短期,短期和中長期的有效發電功率的預測,通過建立風功率預測模型,可以滿足多種不同天氣條件下的功率預測業務;管控模型,根據理論發電量、實際發電和損失,可以精確了解每臺風機的情況。
榮之聯助力金風科技建立了數字化服務模式,對風機的全生命周期進行管理,全面提升了服務運營水平,提高了公司整體競爭力。
(審核編輯: 智匯胡妮)
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