大数据技术对风电场发电量提升的研究及应用

• 作者: 侯英俊 张海超 李斌 白雪峰
• 来源期刊: 电力大数据
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 故障预警 风电场 影响因素 产能效益
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 发电研究
• 页码范围: 30-35
• 页数: 6页
• 分类号: TM615
• 字数: 3411字
• 语种: 中文

摘要

提出大数据技术在风电场发电量提升、数据分析、故障预警、技术改造等方面的研究方案.通过对整个风电场建设周期全局掌控,进行前期测风、投产数据、机组现状、产能评估等各阶段的大数据分析,应用具体实例着重指出风电项目低效产能原因.通过探讨提高风电场大数据收集可行性,加强对项目的准确评估,为投产项目效益提升提供可靠数据支撑,将风电场全生命周期数据作为衡量产能依据,提出针对性技改方案,采用大数据技术作为故障预警、设备诊断、运行优化、标准化提升的有效途径,为风电场设计建设各个环节提供精准的数据支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李斌		10	19	2.0	4.0
2	张海超		5	8	2.0	2.0
3	侯英俊		4	5	1.0	2.0
4	白雪峰		3	8	2.0	2.0