CN111525684A - 一种基于云平台的风电场集群化监控的运维系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于云平台的风电场集群化监控的运维系统，包括：云端运维平台、风电场端运维平台、通信网络和网络安全设备。所述云端运维平台，用于存储来自不同风电场端运维平台的数据，经过对数据的分析处理，并下发信息至风电场端运维平台；所述风电场端运维平台将数据上传至所述云端运维平台，并接收所述云端运维平台下发的信息；所述通信网络，用于所述云端运维平台和所述风电场端运维平台之间的数据传递；所述网络安全设备，用于风电场端网络的隔离及访问控制。本发明通过构建云端‑场端一体化平台，将风电场内原本分立的众多系统高度集成，实现了各类数据无缝衔接、实时共享、统一管理。

Description

一种基于云平台的风电场集群化监控的运维系统

技术领域

本发明涉及风电技术领域，特别是涉及一种基于云平台的风电场集群化监控的运维系统。

背景技术

由于全球能源供应紧张，环境问题日益突出，具有储量巨大、分布广泛、清洁无污染和可再生特点的风力发电越来越受到世界各国和地区的广泛关注。但是，风力发电机一般工作于恶劣的环境下，在无人值守的情况下长年运行，须保证对其进行实时、可靠地监测和控制。风电场监控与数据采集(SCADA)系统应用较为广泛，能对风力发电机功能进行现场或远程控制，并通过收集风电场的数据，分析和报告风力发电机的运行情况。

然而，多数风电场各自为政，独立运行，监控系统也是相对独立的，无法将风电场内众多系统数据融合共享，进而也无法依托这些数据对风电场和风力发电机组的运行状况进行分析。现有技术缺点主要是：1)信息孤岛，无法和风电场站内其他系统进行数据交互；其次，无法实现和同类风电场运行数据进行比对，无法发挥风电场存储的大量数据的作用。2)运维成本高，就地监控系统独立的特征限制了其无法建立统一的运维中心，无法将人力、经验知识、备品备件等资源统筹分配，造成运维资源极大浪费，成本居高不下。3)智慧化程度低，无法运用现有大数据技术、物联网技术发展的成果。4)风电场系统众多，无法统一管理，效率低下，且还容易留下权限管理不集中等安全隐患。

发明内容

基于现有技术存在的不足，本发明实施例的目的在于提供一种基于云平台的风电场集群化监控的运维系统，实现风电场集群化运维管理。

为实现上述发明目的，本发明提供了一种基于云平台的风电场集群化监控的运维系统，包括云端运维平台、风电场端运维平台、通信网络和网络安全设备，其特征在于：所述云端运维平台经由所述通信网络与各风电场连接；所述风电场端运维平台和所述网络安全设备位于各风电场中，所述风电场端运维平台通过本地通信网络与各风力发电机组连接；各风电场的所述风电场端运维平台经由所述网络安全设备和所述通信网络与所述云端运维平台交互；

所述云端运维平台，用于存储来自不同风电场端运维平台的数据，经过对数据的分析处理，实现风电场和风机的运行状况监控、故障诊断、故障处理、知识库检索、控制优化功能，并将信息下发至风电场端运维平台；

所述风电场端运维平台，用于通过风电场本地通信网络获取风电场内的设备运行数据和环境数据，通过所述网络安全设备，经所述通信网络将数据上传至所述云端运维平台，并接收来自所述云端运维平台下发的信息，提供实时监控、报表查询、功率预测、故障处理等功能；

所述通信网络，用于所述云端运维平台和所述风电场端运维平台之间的数据传递；

所述网络安全设备，用于风电场端网络的隔离及访问控制。

所述云端运维平台包括云端数据库、云端大数据分析平台、云端风电场监控系统、云端控制优化系统、云端风机故障诊断系统、云端知识库及专家系统、云端权限管理系统、云端数据同步系统；

所述云端数据库，用于存储云端运维平台的数据和来自风电场端运维平台的数据；

所述云端大数据分析平台，用于从所述云端数据库中抽取数据，并为数据分析和展示进行数据清洗、转换和存储等处理；

所述云端风电场监控系统，用于全国或者区域范围内风电场的集中监控、单个风电场的监控、设备告警与故障的记录与处理；

所述云端风机故障诊断系统，用于诊断风机故障，给出故障诊断和预警信息，同时收集故障数据，并检测故障诊断准确性；

所述云端知识库及专家系统，用于将风电场端故障处理过程及解决方案、设备操作手册、设备说明书等以知识的形式进行存储，为风电场提供故障处理方案推荐，并为云端用户提供语音及语义智能检索功能；

所述云端控制优化系统，用于分析风电场发电功率偏离预测值的原因，并选择适合该风电场机型、工况的最优控制策略；

所述云端权限管理系统，用于根据用户属性赋予不同的权限，实现对所述云端运维平台和所述风电场端运维平台中各系统模块的区别访问和管理；

所述云端数据同步系统，用于接收风电场端运维平台上传的数据，同时将所述云端运维平台下发的信息发至所述风电场端运维平台。

所述风电场端运维平台包括场端数据库、场端风电场监控系统、场端风功率预测系统、场端故障预警系统、场端知识库及专家系统、场端控制系统、场端权限管理系统、场端数据同步系统；

所述场端数据库，用于存储风电场端运维平台的数据和云端运维平台下发的信息；

所述场端风电场监控系统，用于监控风电场的运行状况，同时监视设备告警及故障记录信息，提供告警及故障处理界面，并记录场端告警及故障处理过程；

所述场端风功率预测系统，用于对风电场的出力进行短期和超短期预测；

所述场端控制系统，用于接收所述云端控制优化系统生成的适合该风电场机型、工况的最优控制策略；

所述场端故障预警系统，用于接收所述云端故障诊断系统生成的故障诊断和预警信息；

所述场端知识库及专家系统，用于接收所述云端知识库及专家系统生成的故障处理方案；

所述场端权限管理系统，用于根据用户属性赋予不同的权限，实现对所述风电场端运维平台中各系统模块的区别访问和管理；

所述场端数据同步系统，用于将所述风电场端运维平台的数据上传至所述云端运维平台，同时接收所述云端运维平台下发的信息；

进一步地，所述云端运维平台还包括云端风机健康管理系统、云端风电场后评估系统、云端资产管理系统、云端运维调度系统，从而使云端运维平台具有健康管理、后评估、资产管理和运维调度功能；

所述云端风机健康管理系统，用于模拟计算风机的健康和寿命状况，生成相应的风机主动维护策略；

所述云端风电场后评估系统，用于对风电场的发电效能、维护水平、备品备件消耗、人员等信息进行分析和评估，给出相应的运维改进措施；

所述云端资产管理系统，用于给出风电场资产资源调配策略，并对备品备件使用情况进行跟踪和分析，生成库存优化策略；

所述云端运维调度系统，用于对风电场出力进行协同控制；

进一步地，所述风电场端运维平台还包括场端资产管理系统和场端运维调度系统；

所述场端资产管理系统用于记录风电场设备、人员、车船、备品备件等资产数据，并接收所述云端资产管理系统生成的资源调配策略及库存优化策略；

所述场端运维调度系统用于接收所述云端运维调度系统生成的调度指令，对风电场出力进行控制。

进一步地，所述场端故障预警系统还可接收所述云端健康管理系统生成的风机主动维护策略；

进一步地，所述云端控制优化系统包括云端控制策略库。

具体地，所述风电场端运维平台的数据包括风电场运行数据、环境数据、故障记录、功率预测数据、知识库、操作记录、控制策略参数、配置信息，还可进一步包括资产数据；

具体地，所述云端运维平台的数据包括基础数据、计算结果、配置信息、用户信息；

具体地，所述云端运维平台下发的信息包括故障诊断和预警信息、故障处理方案、最优控制策略，还可进一步包括风机主动维护策略、资源调配策略、库存优化策略和调度指令；

具体地，所述场端数据库包括实时数据库和历史数据库，实时数据库用于运行数据的实时展示、计算，历史数据库用于存储实时运行数据、计算结果、故障信息、工单记录、配置信息；

具体地，所述运行数据包括对所有风力发电机组内包括主控、变流、变桨、叶片、发电机、齿轮箱等部件和冷却、润滑、液压等系统传感器的采集数据；

具体地，所述环境数据包括风电场和风机所处的地形、气候、气象等数据。

具体地，所述通信网络为VPN、电力专线、3G/4G等通信网络。

具体地，所述网络安全设备为电网安全认证的隔离装置、安全加密设备、防火墙。

本发明的优点在于：1)通过构建云端-场端一体化平台，将风电场内原本分立的众多系统高度集成，实现了各类数据无缝衔接、实时共享、统一管理；2)实现对多个风电场现有的风力发电机组信息和风电场环境信息的分析处理，具有对风电场的风功率预测、风力发电状态监测、故障诊断及预测、控制优化、健康管理、资产管理、调度管理等功能。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种基于云平台的风电场集群化监控的运维系统连接示意图。

图2为本发明实施例提供的一种基于云平台的风电场集群化监控的运维系统结构示意图。

图3为本发明实施例提供的另一种基于云平台的风电场集群化监控的运维系统结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明一种基于云平台的风电场集群化监控的运维系统进行详细描述：

如图1和图2所示，一种基于云平台的风电场集群化监控的运维系统包括云端运维平台、风电场端运维平台、通信网络和网络安全设备。所述云端运维平台经由所述通信网络与各风电场连接；所述风电场端运维平台和所述网络安全设备位于各风电场中，所述风电场端运维平台通过本地通信网络与各风力发电机组连接；各风电场的所述风电场端运维平台经由所述网络安全设备和所述通信网络与所述云端运维平台交互。

所述云端运维平台，用于存储来自不同风电场端运维平台的数据，经过对数据的分析处理，实现风电场和风机的运行状况监控、故障诊断、故障处理、知识库检索、控制优化等功能，并将信息下发至风电场端运维平台；所述云端运维平台包括云端数据库、云端大数据分析平台、云端风电场监控系统、云端控制优化系统、云端风机故障诊断系统、云端知识库及专家系统、云端权限管理系统、云端数据同步系统；

所述云端数据库，用于存储云端运维平台的数据和来自风电场端运维平台的数据；所述风电场端运维平台的数据包括风电场运行数据、环境数据、故障记录、功率预测数据、资产数据、知识库、场端运维平台操作记录、控制策略参数、配置信息等；所述云端运维平台的数据包括基础数据、计算结果、配置信息、用户信息等；

所述云端大数据分析平台，用于从所述云端数据库中抽取数据，并进行数据清洗、转换和存储等处理，结果用于数据分析和展示；

所述云端风电场监控系统，用于全国或者区域范围内风电场的集中监控、单个风电场的监控、设备告警与故障的记录与处理；

所述云端风机故障诊断系统，用于诊断风机故障，给出故障诊断和预警信息，同时收集故障数据，并检测故障诊断准确性；

所述云端知识库及专家系统，用于将风电场端故障处理过程及解决方案、设备操作手册、设备说明书等以知识的形式进行存储，为风电场提供故障处理方案推荐，并为云端用户提供语音及语义智能检索功能；

所述云端控制优化系统，用于对各风电场的场端风功率预测系统预测的发电数据与风电场实际出力进行对比分析，结合风电场端使用的风机控制策略，找出造成发电功率偏离预测值的原因，并从云端控制策略库中自动选择适合该风电场机型、工况的最优控制策略；其中，云端控制策略库为所述云端控制优化系统的组成部分；

所述云端权限管理系统，用于根据用户属性赋予不同的权限，实现对所述云端运维平台和所述风电场端运维平台中各系统模块的区别访问和管理；

所述云端数据同步系统，用于接收风电场端运维平台上传的数据，同时将所述云端运维平台生成的相关信息下发至所述风电场端运维平台；所述云端运维平台生成的信息包括故障诊断和预警信息、故障处理方案、最优控制策略。

所述风电场端运维平台，用于通过风电场本地通信网络获取风电场内的设备运行数据和环境数据，通过所述网络安全设备，经所述通信网络将风电场端运维平台的数据上传至所述云端运维平台，并接收所述云端运维平台下发的信息，提供实时监控、报表查询、功率预测、故障处理等功能；如图2所示，所述风电场端运维平台包括场端数据库、场端风电场监控系统、场端风功率预测系统、场端故障预警系统、场端知识库及专家系统、场端控制系统、场端权限管理系统、场端数据同步系统；

所述场端数据库，用于对所有风力发电机组内包括主控、变流、变桨、叶片、发电机、齿轮箱等部件和冷却、润滑、液压等系统传感器的运行数据以及当前风电场和风机所处的地形、气候、气象等环境数据进行采集、存储，为场端风电场监控系统、场端风功率预测系统、场端故障预警系统之间共享数据资源，从而为用户提供实时监控、报表查询、功率预测、故障处理等功能；所述场端数据库包括实时数据库和历史数据库，实时数据库用于运行数据的实时展示、计算等，历史数据库用于存储实时运行数据、计算结果、故障信息、工单记录、配置信息等；

所述场端风电场监控系统，用于监控风电场的运行状况，包括SCADA监控、视频监控、振动状态监控、箱变监控、变流器监控等；同时用于监视设备告警及故障记录信息，提供告警及故障处理界面，并记录场端告警及故障处理过程；

所述场端风功率预测系统，用于根据风电场运行状况、测风塔数据、数值气象预报等相关信息，利用物理模拟计算和科学统计方法，对风电场的出力进行短期和超短期预测；

所述场端控制系统，用于接收所述云端控制优化系统生成的适合该风电场机型、工况的最优控制策略，场端用户可在场端控制系统中设置自动或者手动执行所述控制策略；

所述场端故障预警系统，用于接收所述云端故障诊断系统生成的故障诊断和预警信息；

所述场端知识库及专家系统，用于接收所述云端知识库及专家系统生成的故障处理方案；

所述场端权限管理系统，用于根据用户属性赋予不同的权限，可实现对所述风电场端运维平台中各系统模块的区别访问和管理；

所述场端数据同步系统，用于将所述风电场端运维平台的数据上传至所述云端运维平台，同时接收所述云端运维平台下发的信息；所述风电场端运维平台的数据包括风电场运行数据、环境数据、故障记录、功率预测数据、知识库、场端运维平台操作记录、控制策略参数、配置信息等；所述云端运维平台下发的信息包括最优控制策略、故障诊断和预警信息、故障处理方案。

所述通信网络，用于所述云端运维平台和所述风电场端运维平台之间的数据传递，可为VPN、电力专线、3G/4G等通信网络。

所述网络安全设备，用于风电场端网络的隔离及访问控制，可为电网安全认证的隔离装置、防火墙等。

在本发明的其他实施例中，如图3所示，所述云端运维平台还包括云端风机健康管理系统、云端风电场后评估系统、云端资产管理系统、云端运维调度系统，从而使云端运维平台具有健康管理、后评估、资产管理和运维调度功能；

所述云端风机健康管理系统，用于模拟计算风机的健康和寿命状况，并结合云端风机故障诊断系统给出的故障诊断和预警信息，生成相应的风机主动维护策略；

所述云端风电场后评估系统，用于对风电场的发电效能、维护水平、备品备件消耗、人员等信息进行分析和评估，给出相应的运维改进措施；

所述云端资产管理系统，用于对风电场资产进行精细化管理，对实时上传到云端的资产数据进行分析，通过调度优化算法，给出合理的资源调配策略，并对备品备件使用情况进行跟踪和分析，生成库存优化策略，降低仓储成本，提高备品备件利用率；

所述云端运维调度系统，用于根据各风电场发电功率等实时数据和电网用电负荷信息，发出调度指令，对风电场出力进行协同控制，以实现电网调度功能。

相应地，所述云端数据同步系统还将云端运维平台生成的风机主动维护策略、资源调配策略、库存优化策略、调度指令等下发至风电场端运维平台。

如图3所示，所述风电场端运维平台还包括场端资产管理系统和场端运维调度系统，从而具有资产管理和运维调度功能；

所述场端资产管理系统用于记录风电场设备、人员、车船、备品备件等资产数据，并接收所述云端资产管理系统生成的资源调配策略及库存优化策略；

所述场端运维调度系统用于接收所述云端运维调度系统生成的调度指令，对风电场出力进行控制；

相应地，所述场端故障预警系统还可接收所述云端健康管理系统下发的风机主动维护策略；

相应地，场端数据同步系统还将资产数据上传至所述云端运维平台，并接收所述云端运维平台下发的风机主动维护策略、资源调配策略、库存优化策略、调度指令。

具体实施过程如下：

风电场A中的各风力发电机叶片、变流器等部件，液压、润滑及消防等系统，风机主控系统，振动监测传感器，摄像头和风电场内测风塔等设备，将各自采集到的数据通过风电场本地通信网络传输并存储到所述风电场端运维平台统一的场端数据库中。在所述风电场端运维平台中，所述场端风电场监控系统、场端风功率预测系统、场端故障预警系统、场端知识库及专家库系统、场端资产管理系统、场端运维调度系统之间共享数据资源，为用户提供实时监控、报表查询、功率预测，故障处理等功能，上述系统中所有的配置信息、运行数据等都被存储至所述风电场端运维平台的风电场数据库中。

风电场A的所述风电场端运维平台中的所述场端数据同步系统通过所述网络安全设备，借用所述通讯网络，将所述风电场端运维平台的场端数据库中的所有数据同步传输至所述云端运维平台，所述云端数据同步系统将接收到的场端数据存储于所述云端数据库中。

在所述云端运维平台，所述云端风电场监控系统基于所述风电场端运维平台上传的数据，展示风电场A的运行状况；风电场A中的故障数据上传到所述云端运维平台后，为所述云端风机故障诊断系统提供故障诊断算法训练数据集并用于故障诊断准确性校验；所述云端风机故障诊断系统基于上传的实时运行数据、故障记录等结合该系统中诊断及预警模型，实现风电场A中各风机的故障诊断和预警；所述知识库及专家系统将风电场A的故障处理过程、解决方案以知识的形式进行存储，并为所有具备知识库及专家系统访问权限的用户提供检索和推荐界面；所述云端控制优化系统将风电场A的所述场端风功率预测系统预测的发电数据与风电场实际出力进行对比分析，结合场端使用的风机控制策略，找出造成发电功率偏离预测值的原因，并从所述云端控制优化系统的控制策略库中自动选择适合该风电场机型、工况的最优控制策略；所述云端风机健康管理系统根据风机监控数据及健康模型进行模拟计算，依据计算结果生成相应的风机维护策略；所述云端风电场后评估系统基于上传的数据对风电场A的风电资产发电性能、运维状况等进行评估分析；所述云端资产管理系统对风电场A的资产进行精细化管理，对所述场端资产管理系统实时上传的资产数据进行分析，通过调度优化算法，改善上述资源调配策略，有益于降低运维成本，并提高资源利用率；所述云端权限管理系统根据风电场A用户属性，赋予不同的权限，可实现对云端运维平台和风电场端运维平台中各系统模块的区别访问和管理操作。

所述云端运维平台将生成的故障诊断和预警信息、最优控制策略、风机维护策略、风电场评估结果、资源调配策略通过所述云端数据同步系统借用所述通信网络实时下发至所述场端运维平台中，为风电场A实现预防性维护、故障消缺、人员及物资调配、提升风电场管理水平提供依据。

所述场端数据同步系统接收所述云端数据同步系统下发的数据，所述场端运维平台A用户根据下发的风机维护策略、故障处理方案等建议进行操作，在操作过程中也可根据实际情况给云端运维平台提供反馈意见，以修正和调校系统误差，不断提升系统的准确性。

风电场B、风电场C、风电场N等的所述场端运维平台与所述云端运维平台建立数据传输通道后，在所述云端权限管理控制系统的管理下，可具备与风电场A相同或不同的权限，实现对所述云端运维平台和所述风电场端运维平台中的系统模块的访问和管理操作。

所述云端运维平台对风电场A、风电场B、风电场N等上传到所述云端数据库中的数据进行数据处理后，存储于所述云端大数据分析平台，供所述云端运维平台调用和分析。所述云端大数据分析平台将所述云端运维平台生成的A、B、N等风电场的风电场评估结果、风机维护策略、故障诊断和预警信息、最优控制策略、资源调配策略等进行对比、分析及评价，可以对所述云端风电场后评估系统、云端风机健康管理系统、云端风机故障诊断系统、云端控制优化系统、云端资产管理系统的优化改进提供依据。另外，所述云端运维平台可根据各风电场发电功率等实时数据和电网用电负荷信息，对各风电场出力进行协同控制，以实现电网调度功能。

以上对本发明所提供的一种基于云平台的风电场集群化监控的运维系统进行了详细介绍，应用了具体实施例对本申请的实施方式及过程进行了阐述。本领域的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

Claims (10)

1.一种基于云平台的风电场集群化监控的运维系统，其特征在于，所述系统包括：云端运维平台、风电场端运维平台、通信网络和网络安全设备；所述云端运维平台经由所述通信网络与各风电场连接；所述风电场端运维平台和所述网络安全设备位于各风电场中，所述风电场端运维平台通过本地通信网络与各风力发电机组连接；各风电场的所述风电场端运维平台经由所述网络安全设备和所述通信网络与所述云端运维平台交互；

所述云端运维平台，用于存储来自不同风电场端运维平台的数据，经过对数据的分析处理，实现风电场和风机的运行状况监控、故障诊断、故障处理、知识库检索、控制优化功能，并将信息下发至风电场端运维平台；

所述风电场端运维平台，用于通过风电场本地通信网络获取风电场内的设备运行数据和环境数据，通过所述网络安全设备，经所述通信网络将风电场端运维平台的数据上传至所述云端运维平台，并接收所述云端运维平台下发的信息，提供实时监控、报表查询、功率预测、故障处理功能；

所述通信网络，用于所述云端运维平台和所述风电场端运维平台之间的数据传递；

所述网络安全设备，用于风电场端网络的隔离及访问控制。

2.如权利要求1所述的基于云平台的风电场集群化监控的运维系统，其特征在于，所述云端运维平台包括云端数据库、云端大数据分析平台、云端风电场监控系统、云端控制优化系统、云端风机故障诊断系统、云端知识库及专家系统、云端权限管理系统、云端数据同步系统；

所述云端数据库，用于存储云端运维平台的数据和来自风电场端运维平台的数据；

所述云端大数据分析平台，用于从所述云端数据库中抽取数据，并为数据分析和展示进行数据清洗、转换和存储等处理；

所述云端风电场监控系统，用于全国或者区域范围内风电场的集中监控、单个风电场的监控、设备告警与故障的记录与处理；

所述云端风机故障诊断系统，用于诊断风机故障，给出故障诊断和预警信息，同时收集故障数据，并检测故障诊断准确性；

所述云端知识库及专家系统，用于将风电场端故障处理过程及解决方案、设备操作手册、设备说明书等以知识的形式进行存储，为风电场提供故障处理方案，并为云端用户提供语音及语义智能检索功能；

所述云端控制优化系统，用于分析风电场发电功率偏离预测值的原因，并选择适合该风电场机型、工况的最优控制策略；

所述云端权限管理系统，用于根据用户属性赋予不同的权限，实现对所述云端运维平台和所述风电场端运维平台中各系统模块的区别访问和管理；

所述云端数据同步系统，用于接收来自风电场端运维平台的数据，同时将所述云端运维平台下发的信息发至所述风电场端运维平台。

3.如权利要求1所述的基于云平台的风电场集群化监控的运维系统，其特征在于，所述风电场端运维平台包括场端数据库、场端风电场监控系统、场端风功率预测系统、场端故障预警系统、场端知识库及专家系统、场端控制系统、场端权限管理系统、场端数据同步系统；

所述场端数据库，用于存储风电场端运维平台的数据和云端运维平台下发的信息；

所述场端风电场监控系统，用于监控风电场的运行状况，同时监视设备告警及故障记录信息，提供告警及故障处理界面，并记录场端告警及故障处理过程；

所述场端风功率预测系统，用于对风电场的出力进行短期和超短期预测；

所述场端控制系统，用于接收所述云端控制优化系统生成的适合该风电场机型、工况的最优控制策略；

所述场端故障预警系统，用于接收所述云端故障诊断系统生成的故障诊断和预警信息；

所述场端知识库及专家系统，用于接收所述云端知识库及专家系统生成的故障处理方案；

所述场端权限管理系统，用于根据用户属性赋予不同的权限，实现对所述风电场端运维平台中各系统模块的区别访问和管理；

所述场端数据同步系统，用于将所述风电场端运维平台的数据上传至所述云端运维平台，同时接收所述云端运维平台下发的信息。

4.如权利要求2所述的基于云平台的风电场集群化监控的运维系统，其特征在于，所述云端运维平台还包括云端风机健康管理系统、云端风电场后评估系统、云端资产管理系统、云端运维调度系统，从而使云端运维平台具有健康管理、后评估、资产管理和运维调度功能；

所述云端风机健康管理系统，用于模拟计算风机的健康和寿命状况，生成相应的风机主动维护策略；

所述云端风电场后评估系统，用于对风电场的发电效能、维护水平、备品备件消耗、人员等信息进行分析和评估，给出相应的运维改进措施；

所述云端资产管理系统，用于给出风电场资产资源调配策略，并对备品备件使用情况进行跟踪和分析，生成库存优化策略；

所述云端运维调度系统，用于对风电场出力进行协同控制。

5.如权利要求3所述的基于云平台的风电场集群化监控的运维系统，其特征在于，所述风电场端运维平台还包括场端资产管理系统和场端运维调度系统；

所述场端资产管理系统用于记录风电场设备、人员、车船、备品备件等资产数据，并接收所述云端资产管理系统生成的资源调配策略及库存优化策略；

所述场端运维调度系统用于接收所述云端运维调度系统生成的调度指令，对风电场出力进行控制。

6.如权利要求3所述的基于云平台的风电场集群化监控的运维系统，其特征在于，所述风场场端故障预警系统还可接收所述云端健康管理系统生成的风机主动维护策略。

7.如权利要求1至3中的任一项所述的基于云平台的风电场集群化监控的运维系统，其特征在于，所述云端运维平台下发的信息包括故障诊断和预警信息、故障处理方案、最优控制策略；或包括故障诊断和预警信息、故障处理方案、最优控制策略、风机主动维护策略、资源调配策略、库存优化策略和调度指令。

8.如权利要求1至3中的任一项所述的基于云平台的风电场集群化监控的运维系统，其特征在于，所述风电场端运维平台的数据包括风电场运行数据、环境数据、故障记录、功率预测数据、知识库、操作记录、控制策略参数、配置信息；或包括风电场运行数据、环境数据、故障记录、功率预测数据、知识库、操作记录、控制策略参数、配置信息、资产数据。

9.如权利要求1所述的基于云平台的风电场集群化监控的运维系统，其特征在于，所述通信网络为VPN、电力专线、3G/4G通信网络。

10.如权利要求1所述的基于云平台的风电场集群化监控的运维系统，其特征在于，所述网络安全设备为电网安全认证的隔离装置、安全加密设备、防火墙。

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