CN113450065A - 一种用于风电场的生产运营管理系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于风电场的生产运营管理系统及方法，所述风电场的生产运营管理系统包括五层四网分布式结构，所述五层四网分布式结构包括采用跨域协同、云边共享架构模式相连的集团层、区域层、电站层、间隔层和过程层；集团层包括企业级数据库、知识经验库、智能决策中心和智慧运维体系；区域层包括远程集控中心和二级应用云平台；通过以集团层统一部署的风电智能预警、故障诊断、智慧运维为核心的智能决策中心，和区域层分层应用方式，对现场设备的运行状态进行健康评估，从而有效触发维护、检修、备件、人员安排、防误闭锁等业务流程，实现现场各电站相关设备之间、设备与运维人员之间的智能联动和快速响应的智慧运维。
Description
技术领域
本发明涉及风力发电技术领域，尤其涉及一种用于风电场的生产运营管理系统及方法。
背景技术
随着广域的、大规模新能源场群基地的集中建设，面对风力发电市场需求快速增长，大量运维人力资源急迫需求、设备及运维安全、电场整体运营效益等多重挑战，传统大基地风电场运维主要存在以下三个问题：
1. 大基地风电场难以集中管控带来大量运维人力资源急迫需求、运维成本高的问题
大基地风电场业务及管理数据维度急剧增加，生产运维工作难度也随之增大，传统技术难以支撑PB级数据的统一管理、难以真正实现“无人值班、远程集控”，现有分散运维管理模式下产生对大量运维人力资源的需求，生产管理成本居高不下；
2.大基地风电场设备及运维安全的问题
各业务之间无法联动带来的风险管控问题、缺少智能应用支撑带来的只能事后运维的问题、广域大规模场群建设带来的PB级大数据的接入和处理问题、广域场群业务规模速度增长过快带来的硬件资源难以扩展、现有应用难以支撑业务需求的问题，都使得风电场设备及运维安全无法得到保障；
3.大基地风电场整体运营效益挑战及压力的问题
现场信息化管理程度较低，缺少对发电量损失原因进行分析、对故障进行根因定位的能力，难以分辨发电量损失的原因，因此难以为电站运营管理层提供一个更为精准的运维优化策略，电站发电量难以得到保证。
发明内容
本发明提供了一种用于风电场的生产运营管理系统及方法，以解决现有风电场运维技术主要存在的难以集中管控、运维人力需求量大、运维成本高，风电场设备及运维安全无法得到保障，以及难以提供精准的运维优化策略的问题。
本发明采用的技术方案如下：
一种用于风电场的生产运营管理系统，所述用于风电场的生产运营管理系统包括五层四网分布式结构，所述五层四网分布式结构包括采用跨域协同、云边共享架构模式相连的集团层、区域层、电站层、间隔层和过程层；
所述集团层，用于统一分析、管理生产运行现场的各类生产和管理信息数据，集中制定统一的各类数据标准、目录标准及质量规则，统一部署实现风电场生产运行过程的智能预警、故障诊断、状态评估、智慧运维；
所述区域层，用于采集、存储和管理实时生产运行数据和非实时生产运行数据，部署计算机监控、电能量计量、保护及故障信息管理、状态监测业务，对场群远程集控，并与所述集团层云平台进行数据、管理、应用的跨域协同、云边共享；
所述电站层，用于风电机组、箱式变压器与汇集变电站的一体自动化控制；
所述间隔层连接风电场的在线监测设备，用于风电场发电单元、箱式变压器和汇集变电站的在线测控保护；
所述过程层连接风电场的现地设备，用于采集生产运行数据；
所述跨域协同、云边共享架构模式是指通过分层汇聚数据资产方式，形成海量信息汇聚，形成企业的数据共享中心，从而进行数据分析和挖掘，形成以所述集团层统一部署的智能预警、故障诊断、状态评估、智慧运维为核心的智能决策中心，通过所述区域层分层应用方式，对现场设备的运行状态进行健康评估，从而触发维护、检修、备件、人员安排、防误闭锁业务流程，实现现场各电站相关设备之间、设备与运维人员之间的智能联动和快速响应的智慧运维。
优选地，所述集团层包括企业级数据库和智能决策中心；
所述企业级数据库包括实时运行数据、在线监测数据、非实时生产信息数据和生产管理数据，用于管理从所述区域层采集的来自于生产运行现场的各类生产和管理信息数据，采用数理统计、数据挖掘或预定义规则方法对数据进行实时清洗、处理，同时进行存储；
所述智能决策中心，用于基于所述企业级数据库，进行数据挖掘，通过AI故障算法模型进行故障智能诊断，建立故障诊断知识库，以及进行风险评估决策。
优选地，所述集团层还包括知识经验库和智慧运维体系；
所述知识经验库包括故障案例库、缺陷库、备品备件库、人力资源库、作业风险库和作业指导库，用于存储风电场设备故障案例、设备缺陷、备品备件、人力资源、作业风险、作业指导方法信息；
所述故障案例库包括设备典型维护工作流程、方法、使用工器具、备件材料数据，用于存储设备历史故障数据及对应故障恢复方法；
所述智慧运维体系包括智能工单单元、智能两票单元、智能联动单元、智能巡检单元、智能移动办公单元、智能分析单元、全景展示单元、智能监屏单元和智能告警单元，用于根据所述智能决策中心的风险评估决策或设备自动检测到的故障对工单自动触发智能工单、智能两票、智能巡检、智能联动、智能移动办公业务流程，从而对人员、安全措施、设备和备品备件的安排、采购进行统一管理和分析，优化运维策略、进行智能监屏和智能报警，完成涵盖运行、维护、设备智能分析和生产指标管理整个运维业务流程的闭环流转；
所述企业级数据库和所述知识经验库的输出端均连接所述智能决策中心的输入端；
所述智能决策中心的输出端连接所述智慧运维体系。
优选地，所述企业级数据库内包括：风电机组实时运行数据、风电机组传动链、叶片、塔筒、基础、螺栓和变压器、电抗器、GIS气体以及集电线路气象、温度的实时在线监测数据。
优选地，所述企业级数据库还用于对风电场全生命周期涵盖发电设备、辅助设备、仪器仪表、专用工器具和备品备件、库存、安全工器具、环保设施、人员设备数据进行编码并存储，以及建立智能化电子台账管理系统。
优选地，所述智能决策中心包括数据挖掘模块、AI算法模型库、故障诊断知识库和风险评估决策模块；
所述数据挖掘模块，用于采用数理统计、数据挖掘或预定义规则方法对数据进行实时清洗，并按照统一的数据资产目录和标准进行建模，形成统一标准的数据资产提供给所述智能决策中心；
所述AI算法模型库，用于根据所述数据挖掘模块的得到的统一标准的数据，形成实用的故障模型分析系统；
所述故障诊断知识库，用于根据设备故障及其对应特征指标的内在关系，结合在线监测、运行和巡检数据，建立故障类型和特征值的映射关系，针对设备的故障特征、故障模式，生成故障原因和对应的处理措施，自动生成作业指导文件；
所述风险评估决策模块，用于建立设备状态和设备失效风险度二维关系模型，来综合优化设备检修次序、检修时间、检修项目和检修等级安排。
优选地，所述智慧运维体系，还用于基于5G的电力物联网应用，包括多业务间安全防护联动、移动安全帽、智能钥匙、无人机巡检、机器人巡检、用于资产二维码识别和备品备件的统一调配管理，以及电站区域人员与车辆定位、出入数量、周界入侵、人脸识别信息的集中管理。
优选地，所述区域层包括远程集控中心和二级应用云平台；
所述远程集控中心，用于采集实时生产运行数据和非实时生产运行数据，部署计算机监控、电能量计量、保护及故障信息管理、状态监测业务，对生产现场进行远程集控；
所述二级应用云平台，用于将采集、存储和管理生产运行环境现场的多源异构数据，作为所述集团层的二级应用边平台，与所述集团层进行数据管理、应用的跨域协同交互，并且协同任务通过所述集团层进行实时监控、有序调度及全面管理。
优选地，还包括与所述区域层相连接的一体化在线监测及故障诊断系统；
所述一体化在线监测及故障诊断系统，包括集成的一体化机组传动链、叶片、塔筒、基础沉降和螺栓监测系统、汇集升压站各主设备在线监测、集电线路在线监测系统和云平台的故障智能诊断系统，用于利用边缘计算技术进行在线监测及运行数据的采集和处理以及实时分析，基于统一云平台模型训练成果以及数字映射技术优化机组边缘侧在线监测模型，采用云边协同的工作方式，将边缘计算提取的特征值给提供给云平台分析并利用云平台弹性计算资源承载深度学习模型优化边缘侧模型，得到各个设备状态的实时在线监测数据，并将所述实时在线监测数据传输至所述区域层。
一种用于风电场的生产运营管理方法，应用于所述的一种用于风电场的生产运营管理系统，所述方法包括以下步骤：
采集风电场的实时生产、非实时生产运行数据、视频和生产管理数据；
通过企业级数据库接收、管理和存储所述实时生产、非实时生产运行数据、视频和生产管理数据；
通过智能决策中心对所述企业级数据库中的数据，采用数据挖掘模块和AI算法模型库进行大数据挖掘，结合故障案例库和故障诊断知识库进行故障分析，经过风险评估决策模块提出设备的风险等级和作业指导方案；
运用智慧运维体系对作业指导过程中的人员、安全、技术、流程进行全程监管和指导；
待运维结束将本次运维作业过程作为知识积累写入对应的知识经验库；
通过区域层采集、存储和管理实时生产运行数据和非实时生产运行数据，部署计算机监控、电能量计量、保护及故障信息管理、状态监测业务，对生产现场进行远程集控。
优选地，所述采集风电场的实时生产、非实时生产运行数据、视频和生产管理数据，包括：
依次通过过程层-间隔层-电站层-远程集控中心-二级应用云平台-集团层采集实时生产和非实时生产运行数据；
依次从电站层-二级应用云平台-集团层采集视频和生产管理数据；
所述区域层接收、解析所述集团层下发的各类数据标准、目录标准及质量规则，同时将本地数据资产内容同步至所述集团层；
通过所述区域层与所述集团层云平台进行数据、管理、应用的跨域协同、云边共享，在集团全域范围内共享一套数据资产目录和标准，形成企业级数据库。
优选地，通过应用协同将所述智能决策中心和所述智慧运维体系的各类应用，同步到所述二级应用云平台运行，通过调度策略在所述二级应用云平台按照跨域调度策略执行所述智能决策中心和所述智慧运维体系的所有操作。
优选地，通过在所述电站层设置控制键，用于进行相互闭锁的所述远程集控中心、所述电站层或现地控制级运行控制模式之间的相互切换，所述相互闭锁即同一时刻仅允许通过一种运行控制模式进行控制。
采用本发明的技术方案的有益效果如下：
1.减少运维成本，提升电站经济效益
以云计算和大数据治理为支撑，实现PB级大数据的秒级接入，通过区域层远程集控中心，控制直达风机，实现无人值班、少人值守运行模式，实现运营成本持续下降。
2.提高电站风险管控能力
集团层大基地风电场智能决策中心以大数据智能预警、故障诊断为技术支撑，逐步推进设备状态检修，变被动运维为主动运维，解决了事后运维带来的风险管控问题。
3.显著提升风电场可利用率
通过集团层大基地风电场智能决策中心，应用AI智能算法对大数据挖掘，对故障进行预警，可以进一步优化原有的运维策略，在故障发生的最短时间内合理安排运维，将设备损伤和发电量损失减少到最小，减少发电量损失，提升设备运行效率。
4.大幅降低运维人员工作强度、减少误操作几率
本发明提供了一套科学的智慧运维体系，包括：智能报警和智能监屏实现对大量故障报警信号的过滤、分级推送，辅助运维人员从设备故障、状态、发电量出力和指标分析等全方面进行智能监屏，减少大量人工筛查和制表等工作；智能工单、智能两票、智能巡检、智能联动、智能移动办公等业务流程的自动流转和闭合，减少了大量传统人工填报工作和经人为判断而操作的机会，因而能够从技术层面减少误操作的几率。
5.显著提高运维效率和运维安全性
基于5G的电力物联网应用，包括多业务间安全防护联动、移动安全帽、智能钥匙、无人机巡检、机器人巡检等，与传统定检维护相比较，提高巡检频次，针对大基地风电场更加苛刻的高塔筒、大叶片的运行环境，第一时间发现并准确定位问题，高效率作业把故障扼杀在摇篮里，大幅提升了运维效率，同时以机器代替人员运维，提高了运维的安全性。
6.提升企业核心能力、充分发挥数据价值
以集中制定统一数据标准、分层汇聚数据资产方式，形成海量信息汇聚、智能全域服务、跨域协同管理的企业核心能力，构建企业级的数据资产，最大程度挖掘数据价值，全面支撑企业智能应用开发。
7.促进生产管理模式变革，提升企业整体效率
提出的 “五层四网、跨域协同、云边共享”的分层分布式体系架构，构建数据共享、协调联动的跨域协同的一体化云平台、构建云边协同的工作模式，采用开源技术，通过数据驱动运检业务，实现风力发电海量信息集成和交互，支撑新业务二次开发，并能够采用租用等新的应用模式，促进生产管理模式变革，提升企业整体效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种用于风电场的生产运营管理系统的结构示意图；
图2为本发明中所述智能决策中心的结构原理图；
图3为本发明中所述智慧运维体系的运行方法逻辑图；
图4为本发明中所述智慧运维体系的结构原理图；
图示说明：
其中，100-集团层，101-企业级数据库，1011-实时运行数据，1012-在线监测数据，1013-非实时生产信息数据，1014-生产管理数据，102-知识经验库，1021-故障案例库，1022-缺陷库，1023-备品备件库，1024-人力资源库，1025-作业风险库，1026-作业指导库，103-智能决策中心，1031-数据挖掘模块，1032-AI算法模型库，1033-故障诊断知识库，1034-风险评估决策模块，104-智慧运维体系，1041-智能工单单元，1042-智能两票单元，1043-智能联动单元，1044-智能巡检单元，1045-智能移动办公单元，1046-智能分析单元，1047-全景展示单元，1048-智能监屏单元，1049-智能告警单元，200-区域层，201-远程集控中心，202-二级应用云平台，300-电站层，400-间隔层，500-过程层。
具体实施方式
下面将详细地对实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下实施例中描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。仅是与权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的系统和方法的示例。
参见图1，为本发明一种用于风电场的生产运营管理系统的结构示意图。
本发明提供的一种用于风电场的生产运营管理系统，所述用于风电场的生产运营管理系统包括五层四网分布式结构，所述五层四网分布式结构包括采用跨域协同、云边共享架构模式相连的集团层100、区域层200、电站层300、间隔层400和过程层500；
所述集团层100，用于统一分析、管理生产运行现场的各类生产和管理信息数据，集中制定统一的各类数据标准、目录标准及质量规则，统一部署实现风电场生产运行过程的智能预警、故障诊断、状态评估、智慧运维；
所述区域层200，用于采集、存储和管理实时生产运行数据和非实时生产运行数据，部署计算机监控、电能量计量、保护及故障信息管理、状态监测业务，对场群远程集控，并与所述集团层100云平台进行数据、管理、应用的跨域协同、云边共享；
所述电站层300，用于风电机组、箱式变压器与汇集变电站的一体自动化控制；
所述间隔层400连接风电场的在线监测设备，用于风电场发电单元、箱式变压器和汇集变电站的在线测控保护；
所述过程层500连接风电场的现地设备，用于采集生产运行数据；
所述跨域协同、云边共享架构模式是指通过分层汇聚数据资产方式，形成海量信息汇聚，形成企业的数据共享中心，从而进行数据分析和挖掘，形成以所述集团层统一部署的智能预警、故障诊断、状态评估、智慧运维为核心的智能决策中心，通过所述区域层分层应用方式，对现场设备的运行状态进行健康评估，从而触发维护、检修、备件、人员安排、防误闭锁业务流程，实现现场各电站相关设备之间、设备与运维人员之间的智能联动和快速响应的智慧运维。
优选地，所述集团层100包括企业级数据库101和智能决策中心103；
如图3所示，所述企业级数据库101包括实时运行数据1011、在线监测数据1012、非实时生产信息数据1013和生产管理数据1014，用于管理从所述区域层200采集的来自于生产运行现场的各类生产和管理信息数据，采用数理统计、数据挖掘或预定义规则方法对数据进行实时清洗、处理，同时进行存储；
所述智能决策中心103，用于基于所述企业级数据库101，进行数据挖掘，通过AI故障算法模型进行故障智能诊断，建立故障诊断知识库，以及进行风险评估决策。
优选地，所述集团层100还包括知识经验库102和智慧运维体系104；
所述知识经验库102包括故障案例库1021、缺陷库1022、备品备件库1023、人力资源库1024、作业风险库1025和作业指导库1026，用于存储风电场设备故障案例、设备缺陷、备品备件、人力资源、作业风险、作业指导方法信息；
所述故障案例库1021包括设备典型维护工作流程、方法、使用工器具、备件材料数据，用于存储设备历史故障数据及对应故障恢复方法，故障案例至关重要，是历史故障案例的知识沉淀，对故障重复处理提供指导；
如图4所示，所述智慧运维体系104包括智能工单单元1041、智能两票单元1042、智能联动单元1043、智能巡检单元1044、智能移动办公单元1045、智能分析单元1046、全景展示单元1047、智能监屏单元1048和智能告警单元1049，用于根据所述智能决策中心103的风险评估决策或设备自动检测到的故障对工单自动触发智能工单、智能两票、智能巡检、智能联动、智能移动办公业务流程，从而对人员、安全措施、设备和备品备件的安排、采购进行统一管理和分析，优化运维策略、进行智能监屏和智能报警，完成涵盖运行、维护、设备智能分析和生产指标管理整个运维业务流程的闭环流转；
所述企业级数据库101和所述知识经验库102的输出端均连接所述智能决策中心103的输入端；
所述智能决策中心103的输出端连接所述智慧运维体系104。
所述缺陷库1022：用于故障的登记、自动安排、调度和统计分析，最后形成丰富的设备履历。
所述备品备件库1023：用于对备品备件电子化管理并对库存情况进行动态管控，通过大数据分析手段对备品备件动态消耗情况进行分析，提出自主分析模式的采购计划；当备品备件库存不足时可提前预警提出合理的采购计划、当采购周期不足时，还可提出关联到设备厂家备品备件库，提示其匹配的库存型号、库存数量、存储地点、生产厂家等信息。
所述人力资源库1024：用于对运维人员的身份识别、资格验证、场内活动等进行动态监管、存储和调度。
所述作业风险库1025：用于建立并存储安健环体系中包括安全等级及措施等的作业风险数据，并根据作业性质动态建立每次运维行为过程中的风险要求体系，包括设备设施安全风险预警、安全隐患等。
所述作业指导库1026：用于存储设备维护处理指导经验的数据，包括设备典型维护工作流程、方法、使用工器具、备件材料数据。
本实施例中，基于集中制定统一数据标准的方法和数据协同方式：区域层202接收、解析集团层100下发的各类数据标准、目录标准及质量规则，同时，能够将本地数据资产内容同步至集团层100，通过数据协同，在集团全域范围内共享一套数据资产目录和标准，形成企业级数据库101。
所述企业级数据库101用于管理从区域层云平台采集的来自于生产运行现场的各类生产和管理信息数据，包括实时生产信息、非实时生产信息的结构化和非结构化数据以及各类半结构化数据，这些数据包括：风电机组和升压站设备实时运行数据、风电机组传动链、叶片、塔筒、基础、螺栓和变压器、电抗器、GIS气体以及集电线路气象、温度等的实时在线监测数据、风速、风向等各类非实时数据以及涵盖发电设备、辅助设备、仪器仪表、专用工器具和备品备件、库存、安全工器具、环保设施、人员、人员等风电全生命周期台账信息数据。
优选地，所述企业级数据库101内包括：风电机组实时运行数据、风电机组传动链、叶片、塔筒、基础、螺栓和变压器、电抗器、GIS气体以及集电线路气象、温度的实时在线监测数据。
优选地，所述企业级数据库101还用于对风电场全生命周期涵盖发电设备、辅助设备、仪器仪表、专用工器具和备品备件、库存、安全工器具、环保设施、人员设备数据进行编码并存储，以及建立智能化电子台账管理系统。
优选地，如图2所示，所述智能决策中心103包括数据挖掘模块1031、AI算法模型库1032、故障诊断知识库1033和风险评估决策模块1034；
所述数据挖掘模块1031，用于采用数理统计、数据挖掘或预定义规则方法对数据进行实时清洗，并按照统一的数据资产目录和标准进行建模，形成统一标准的数据资产提供给所述智能决策中心103；
所述AI算法模型库1032，用于根据所述数据挖掘模块1031的得到的统一标准的数据，应用大数据挖掘等技术，针对难以用复杂的数学模型来描述故障问题，形成实用的故障模型分析系统；针对复杂故障，利用企业级数据库101提供的海量数据源，应用所述AI算法模型库1032进行数据挖掘，用以识别故障进行预警，从而为故障处理提供依据，所述AI算法模型库1032具有自学习能力，可以根据历史数据不断学习和优化；
所述故障诊断知识库1033，用于根据设备故障及其对应特征指标的内在关系，结合在线监测、运行和巡检数据，建立故障类型和特征值的映射关系，针对设备的故障特征、故障模式，生成故障原因和对应的处理措施，自动生成作业指导文件；
所述风险评估决策模块1034，用于建立设备状态和设备失效风险度二维关系模型，来综合优化设备检修次序、检修时间、检修项目和检修等级安排。
优选地，所述智慧运维体系104，还用于基于5G的电力物联网应用，包括多业务间安全防护联动、移动安全帽、智能钥匙、无人机巡检、机器人巡检、用于资产二维码识别和备品备件的统一调配管理，以及电站区域人员与车辆定位、出入数量、周界入侵、人脸识别信息的集中管理。
优选地，所述区域层200包括远程集控中心201和二级应用云平台202；
所述远程集控中心201，用于采集实时生产运行数据和非实时生产运行数据，部署计算机监控、电能量计量、保护及故障信息管理、状态监测业务，对生产现场进行远程集控；
所述二级应用云平台202，用于将采集、存储和管理生产运行环境现场的多源异构数据，作为所述集团层100的二级应用边平台，与所述集团层100进行数据管理、应用的跨域协同交互，并且协同任务通过所述集团层100进行实时监控、有序调度及全面管理。
如图3所示，本实施例中，基于所述智能决策中心和所述智慧运维体系的大基地风电场智慧生产运营管理体系的架构模式，采用该模式包括以下步骤：
S1.基于分层汇聚数据资产的方式，实时生产和非实时生产运行数据通过过程层500-间隔层400-电站层300-远程集控中心201-二级应用云平台202-集团层100、过程层500-间隔层400-远程集控中心201-二级应用云平台202-集团层100两路数据流方向进行采集；视频和生产管理数据从电站层300-二级应用云平台202-集团层100进行采集；
S2.通过知识经验库102存储下类数据：故障案例、设备缺陷、备品备件、人力资源、作业风险、作业指导方法等信息；
S3.通过智能决策中心103将所述企业级数据库101存储的所述各设备生产运行信息，结合所述知识经验库102管理的故障案例、设备缺陷、备品备件、人力资源、作业风险、作业指导方法信息，进行分析以生成本次故障的运维方案，该运维方案包括建议的维护时间、需要配置的运维人员、所需备品备件、维护的具体步骤和需要规避的安全风险等，具体的分析过程为：
S301.当设备存在故障隐患时，设备数据通过数据挖掘模块1031存储至企业级数据库101，通过AI算法模型库1032对故障进行预警；
S302.通过故障诊断知识库1033对故障进行定位；
S303.通过风险评估决策模块1034对故障进行定级评估，提出故障是属于轻微故障、一般性故障还是严重故障，并根据定级结论提出建议的检修次序、检修时间、检修项目和检修等级安排，提出合理的检修计划；
S304.所述风险评估决策模块1034根据故障定级结论生成相应缺陷，并将故障评估结论产生的缺陷自动推送到缺陷库1022中；
S305.根据所述缺陷，通过备品备件库1023自动分析需要使用的备品备件类型、数量、库存情况并进行费用估算、生成备品备件的调度安排；
S306.根据所述缺陷，通过人力资源库1024自动提出运维人员的调度安排，按照现场人员专业工种及忙闲程度，以最优路径和时间计算出最匹配的专业人员进行维护；
S307.根据所述缺陷，通过作业风险库1025对本次运维过程中的安全风险进行提示、预警并提出规避的措施；
S308.根据所述缺陷，通过作业指导库1026提出本次运维过程的工作流程、方法和使用的工器具、备件材料等；
S4：由缺陷库1022将缺陷自动推送给智慧运维体系104。
所述智能工单单元1041：实现故障缺陷自动派发工单、工单自动安排和调度，系统可由缺陷自动生成工单，可通过基于5G的物联网技术的智能安全帽、AR眼镜等方式，使维护人员可在移动端接受并确认工单安排，按照工单给出的故障处理指导方案进行故障恢复；工作结束后，可在手持终端或PC客户端填报缺陷、故障处理情况；若有部件更换，可登记部件更换情况；若更换了大部件，可将新换备件更新设备档案中的部件信息；对于设备缺陷中属于产品批次缺陷的，可以进行标识。
所述智能两票单元1042：用于故障处理过程中，当需开展两票业务时，由系统提供传统开票、调用历史开票、图形化开票、调用典型开票多种方式，运维人员在操作执行中通过移动端，如智能安全帽、Ipad等同步视频、语音录音等方式实现两票的管理和执行。
所述智能联动单元1043，用于基于移动APP技术、智能锁具、智能安全帽等技术，将两票系统与操作过程安全管控并实现联动，如工作人员（戴智能安全帽或其他标签）开票（移动端完成）-行走途中（安全路线指引，危险源提醒）-到达工作区域（人脸识别、穿戴识别）-门禁自动打开（防止走错区域或电子间）-到达工作地点做防护措施（启动视频录像、自动识别措施是否完善）-开始工作（精确定位保证不走错间隔，扫码开柜门，操作过程智能监控）-完成工作（结票，上传记录和自动分析结果），以保证正确的执行操作。
所述智能巡检单元1044：基于5G的物联网技术，通过机器人巡检、无人机巡检、智能安全帽巡检、AR眼睛等手段，提供对升压站、集电线路、叶片、塔筒和相关运行设备及生产环境的全方位巡检，采集各类生产数据和图片、音频、视频等更为丰富的数据信息，为大基地风电场智能决策中心103提供更多的数据来源，支撑大基地风电场智能决策中心103提供更为精准的故障预警、提高故障诊断能力。
所述智能移动办公单元1045：用于基于移动发布和移动App功能进行智慧移动办公。
所述智能分析单元1046：用于利用大数据分析手段，对设备效率、发电量损失的原因进行分析。
所述全景展示单元1047：用于可视化展示。
所述智能监屏单元1048：用于由AI算法模型库106对设备运行状态和故障信息进行关联分析后，自动对故障报警信号进行过滤、对故障设备分类分级并自动推送报警信息；辅助运行人员进行智能监屏，实现对大量告警信息及人机界面的智能处理，并基于语音合成算法将文本转换为音频，并结合短信、图片发送等多媒体形式,将信号检查以语音主动播报给设备运维单位不同人员，并进行相应处理。
所述智能告警单元1049：用于通过采用报警分析算法对报警进行归类，并且与监控系统关联，通过报警传送机制可指定发送到运行人员和相关管理人员，实现面对不同用户，对告警结果进行综合管理的应用。
优选地，还包括与所述区域层200相连接的一体化在线监测及故障诊断系统；
所述一体化在线监测及故障诊断系统，包括集成的一体化机组传动链、叶片、塔筒、基础沉降和螺栓监测系统、汇集升压站各主设备在线监测、集电线路在线监测系统和云平台的故障智能诊断系统，用于利用边缘计算技术进行在线监测及运行数据的采集和处理以及实时分析，基于统一云平台模型训练成果以及数字映射技术优化机组边缘侧在线监测模型，采用云边协同的工作方式，将边缘计算提取的特征值给提供给云平台分析并利用云平台弹性计算资源承载深度学习模型优化边缘侧模型，得到各个设备状态的实时在线监测数据，并将所述实时在线监测数据传输至所述区域层200。
一种用于风电场的生产运营管理方法，应用于所述的一种用于风电场的生产运营管理系统，所述方法包括以下步骤：
采集风电场的实时生产、非实时生产运行数据、视频和生产管理数据；
通过企业级数据库101接收、管理和存储所述实时生产、非实时生产运行数据、视频和生产管理数据；
通过智能决策中心103对所述企业级数据库101中的数据，采用数据挖掘模块1031和AI算法模型库1032进行大数据挖掘，结合故障案例库1021和故障诊断知识库1033进行故障分析，经过风险评估决策模块1034提出设备的风险等级和作业指导方案；
运用智慧运维体系104对作业指导过程中的人员、安全、技术、流程进行全程监管和指导；
待运维结束将本次运维作业过程作为知识积累写入对应的知识经验库102；
通过区域层200采集、存储和管理实时生产运行数据和非实时生产运行数据，部署计算机监控、电能量计量、保护及故障信息管理、状态监测业务，对生产现场进行远程集控。
优选地，所述采集风电场的实时生产、非实时生产运行数据、视频和生产管理数据，包括：
依次通过过程层500-间隔层400-电站层300-远程集控中心201-二级应用云平台202-集团层100采集实时生产和非实时生产运行数据；
依次从电站层300-二级应用云平台202-集团层100采集视频和生产管理数据；
所述区域层200接收、解析所述集团层100下发的各类数据标准、目录标准及质量规则，同时将本地数据资产内容同步至所述集团层100；
通过所述区域层200与所述集团层100云平台进行数据、管理、应用的跨域协同、云边共享，在集团全域范围内共享一套数据资产目录和标准，形成企业级数据库101。
优选地，通过应用协同将所述智能决策中心103和所述智慧运维体系104的各类应用，同步到所述二级应用云平台202运行，通过调度策略在所述二级应用云平台202按照跨域调度策略执行所述智能决策中心103和所述智慧运维体系104的所有操作，实现企业内不同区域人员对运维体系的应用。
优选地，通过在所述电站层300设置控制键，用于进行相互闭锁的所述远程集控中心201、所述电站层300或现地控制级运行控制模式之间的相互切换，所述相互闭锁即同一时刻仅允许通过其中一种运行控制模式进行控制。
本发明所述一种用于风电场的生产运营管理系统及方法，采用涵盖集团层、区域层、基地场群层的跨域协同、云边共享的一体化架构模式，通过分层汇聚数据资产方式，形成海量信息汇聚，形成企业的数据共享中心，从而进行数据分析和挖掘，形成以集团层统一部署的风电智能预警、故障诊断、智慧运维为核心的智能决策中心，通过区域层分层应用方式，对现场设备的运行状态进行健康评估，从而有效触发维护、检修、备件、人员安排、防误闭锁等业务流程，实现现场各电站相关设备之间、设备与运维人员之间的智能联动和快速响应的智慧运维，实现大规摸新能源生产调度、全面监测、运营分析、协调控制和全景展示，可为电力行业运行人员提供更便捷、高效、智能、安全的监控和运维支撑，实现数据驱动运检业务的创新发展和效益率提升，并可推动行业生产管理模式的发展。
本发明提供的实施例之间的相似部分相互参见即可，以上提供的具体实施方式只是本发明总的构思下的几个示例，并不构成本发明保护范围的限定。对于本领域的技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下依据本发明方案所扩展出的任何其他实施方式都属于本发明的保护范围。
Claims (13)
1.一种用于风电场的生产运营管理系统，其特征在于，所述用于风电场的生产运营管理系统包括五层四网分布式结构，所述五层四网分布式结构包括采用跨域协同、云边共享架构模式相连的集团层（100）、区域层（200）、电站层（300）、间隔层（400）和过程层（500）；
所述集团层（100），用于统一分析、管理生产运行现场的各类生产和管理信息数据，集中制定统一的各类数据标准、目录标准及质量规则，统一部署实现风电场生产运行过程的智能预警、故障诊断、状态评估、智慧运维；
所述区域层（200），用于采集、存储和管理实时生产运行数据和非实时生产运行数据，部署计算机监控、电能量计量、保护及故障信息管理、状态监测业务，对场群远程集控，并与所述集团层（100）云平台进行数据、管理、应用的跨域协同、云边共享；
所述电站层（300），用于风电机组、箱式变压器与汇集变电站的一体自动化控制；
所述间隔层（400）连接风电场的在线监测设备，用于风电场发电单元、箱式变压器和汇集变电站的在线测控保护；
所述过程层（500）连接风电场的现地设备，用于采集生产运行数据；
所述跨域协同、云边共享架构模式是指通过分层汇聚数据资产方式，形成海量信息汇聚，形成企业的数据共享中心，从而进行数据分析和挖掘，形成以所述集团层统一部署的智能预警、故障诊断、状态评估、智慧运维为核心的智能决策中心，通过所述区域层分层应用方式，对现场设备的运行状态进行健康评估，从而触发维护、检修、备件、人员安排、防误闭锁业务流程，实现现场各电站相关设备之间、设备与运维人员之间的智能联动和智慧运维。
2.根据权利要求1所述的一种用于风电场的生产运营管理系统，其特征在于，所述集团层（100）包括企业级数据库（101）和智能决策中心（103）；
所述企业级数据库（101）包括实时运行数据（1011）、在线监测数据（1012）、非实时生产信息数据（1013）和生产管理数据（1014），用于管理从所述区域层（200）采集的来自于生产运行现场的各类生产和管理信息数据，采用数理统计、数据挖掘或预定义规则方法对数据进行实时清洗、处理，同时进行存储；
所述智能决策中心（103），用于基于所述企业级数据库（101），进行数据挖掘，通过AI故障算法模型进行故障智能诊断，建立故障诊断知识库，以及进行风险评估决策。
3.根据权利要求2所述的一种用于风电场的生产运营管理系统，其特征在于，所述集团层（100）还包括知识经验库（102）和智慧运维体系（104）；
所述知识经验库（102）包括故障案例库（1021）、缺陷库（1022）、备品备件库（1023）、人力资源库（1024）、作业风险库（1025）和作业指导库（1026），用于存储风电场设备故障案例、设备缺陷、备品备件、人力资源、作业风险、作业指导方法信息；
所述故障案例库（1021）包括设备典型维护工作流程、方法、使用工器具、备件材料数据，用于存储设备历史故障数据及对应故障恢复方法；
所述智慧运维体系（104）包括智能工单单元（1041）、智能两票单元（1042）、智能联动单元（1043）、智能巡检单元（1044）、智能移动办公单元（1045）、智能分析单元（1046）、全景展示单元（1047）、智能监屏单元（1048）和智能告警单元（1049），用于根据所述智能决策中心（103）的风险评估决策或设备自动检测到的故障对工单自动触发智能工单、智能两票、智能巡检、智能联动、智能移动办公业务流程，从而对人员、安全措施、设备和备品备件的安排、采购进行统一管理和分析，优化运维策略、进行智能监屏和智能报警，完成涵盖运行、维护、设备智能分析和生产指标管理整个运维业务流程的闭环流转；
所述企业级数据库（101）和所述知识经验库（102）的输出端均连接所述智能决策中心（103）的输入端；
所述智能决策中心（103）的输出端连接所述智慧运维体系（104）。
4.根据权利要求2所述的一种用于风电场的生产运营管理系统，其特征在于，所述企业级数据库（101）内包括：风电机组实时运行数据、风电机组传动链、叶片、塔筒、基础、螺栓和变压器、电抗器、GIS气体以及集电线路气象、温度的实时在线监测数据。
5.根据权利要求2所述的一种用于风电场的生产运营管理系统，其特征在于，所述企业级数据库（101）还用于对风电场全生命周期涵盖发电设备、辅助设备、仪器仪表、专用工器具和备品备件、库存、安全工器具、环保设施、人员设备数据进行编码并存储，以及建立智能化电子台账管理系统。
6.根据权利要求2所述的一种用于风电场的生产运营管理系统，其特征在于，所述智能决策中心（103）包括数据挖掘模块（1031）、AI算法模型库（1032）、故障诊断知识库（1033）和风险评估决策模块（1034）；
所述数据挖掘模块（1031），用于采用数理统计、数据挖掘或预定义规则方法对数据进行实时清洗，并按照统一的数据资产目录和标准进行建模，形成统一标准的数据资产提供给所述智能决策中心（103）；
所述AI算法模型库（1032），用于根据所述数据挖掘模块（1031）的得到的统一标准的数据，形成实用的故障模型分析系统；
所述故障诊断知识库（1033），用于根据设备故障及其对应特征指标的内在关系，结合在线监测、运行和巡检数据，建立故障类型和特征值的映射关系，针对设备的故障特征、故障模式，生成故障原因和对应的处理措施，自动生成作业指导文件；
所述风险评估决策模块（1034），用于建立设备状态和设备失效风险度二维关系模型，来综合优化设备检修次序、检修时间、检修项目和检修等级安排。
7.根据权利要求3所述的一种用于风电场的生产运营管理系统，其特征在于，所述智慧运维体系（104），还用于基于5G的电力物联网应用，包括多业务间安全防护联动、移动安全帽、智能钥匙、无人机巡检、机器人巡检、用于资产二维码识别和备品备件的统一调配管理，以及电站区域人员与车辆定位、出入数量、周界入侵、人脸识别信息的集中管理。
8.根据权利要求1所述的一种用于风电场的生产运营管理系统，其特征在于，所述区域层（200）包括远程集控中心（201）和二级应用云平台（202）；
所述远程集控中心（201），用于采集实时生产运行数据和非实时生产运行数据，部署计算机监控、电能量计量、保护及故障信息管理、状态监测业务，对生产现场进行远程集控；
所述二级应用云平台（202），用于将采集、存储和管理生产运行环境现场的多源异构数据，作为所述集团层（100）的二级应用边平台，与所述集团层（100）进行数据管理、应用的跨域协同交互，并且协同任务通过所述集团层（100）进行实时监控、有序调度及全面管理。
9.根据权利要求1所述的一种用于风电场的生产运营管理系统，其特征在于，还包括与所述区域层（200）相连接的一体化在线监测及故障诊断系统；
所述一体化在线监测及故障诊断系统，包括集成的一体化机组传动链、叶片、塔筒、基础沉降和螺栓监测系统、汇集升压站各主设备在线监测、集电线路在线监测系统和云平台的故障智能诊断系统，用于利用边缘计算技术进行在线监测及运行数据的采集和处理以及实时分析，基于统一云平台模型训练成果以及数字映射技术优化机组边缘侧在线监测模型，采用云边协同的工作方式，将边缘计算提取的特征值给提供给云平台分析并利用云平台弹性计算资源承载深度学习模型优化边缘侧模型，得到各个设备状态的实时在线监测数据，并将所述实时在线监测数据传输至所述区域层（200）。
10.一种用于风电场的生产运营管理方法，其特征在于，应用于权利要求1-8任意一项所述的一种用于风电场的生产运营管理系统，所述方法包括以下步骤：
采集风电场的实时生产、非实时生产运行数据、视频和生产管理数据；
通过企业级数据库（101）接收、管理和存储所述实时生产、非实时生产运行数据、视频和生产管理数据；
通过智能决策中心（103）对所述企业级数据库（101）中的数据，采用数据挖掘模块（1031）和AI算法模型库（1032）进行大数据挖掘，结合故障案例库（1021）和故障诊断知识库（1033）进行故障分析，经过风险评估决策模块（1034）提出设备的风险等级和作业指导方案；
运用智慧运维体系（104）对作业指导过程中的人员、安全、技术、流程进行全程监管和指导；
待运维结束将本次运维作业过程作为知识积累写入对应的知识经验库（102）；
通过区域层（200）采集、存储和管理实时生产运行数据和非实时生产运行数据，部署计算机监控、电能量计量、保护及故障信息管理、状态监测业务，对生产现场进行远程集控。
11.根据权利要求10所述的一种用于风电场的生产运营管理方法，其特征在于，所述采集风电场的实时生产、非实时生产运行数据、视频和生产管理数据，包括：
依次通过过程层（500）-间隔层（400）-电站层（300）-远程集控中心（201）-二级应用云平台（202）-集团层（100）采集实时生产和非实时生产运行数据；
依次从电站层（300）-二级应用云平台（202）-集团层（100）采集视频和生产管理数据；
所述区域层（200）接收、解析所述集团层（100）下发的各类数据标准、目录标准及质量规则，同时将本地数据资产内容同步至所述集团层（100）；
通过所述区域层（200）与所述集团层（100）云平台进行数据、管理、应用的跨域协同、云边共享，在集团全域范围内共享一套数据资产目录和标准，形成企业级数据库（101）。
12.根据权利要求10所述的一种用于风电场的生产运营管理方法，其特征在于，通过应用协同将所述智能决策中心（103）和所述智慧运维体系（104）的各类应用，同步到所述二级应用云平台（202）运行，通过调度策略在所述二级应用云平台（202）按照跨域调度策略执行所述智能决策中心（103）和所述智慧运维体系（104）的所有操作。
13.根据权利要求10所述的一种用于风电场的生产运营管理方法，其特征在于，通过在所述电站层（300）设置控制键，用于进行相互闭锁的所述远程集控中心（201）、所述电站层（300）或现地控制级运行控制模式之间的相互切换，所述相互闭锁即同一时刻仅允许通过一种运行控制模式进行控制。
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