可持续的数据驱动风电场运营模式

• 作者: 潘肖宇 王亘 王大鹏 赵磊 郭鹏程 陈勤元
• 来源期刊: 风力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 数据科学 预测模型 智能运维 风力发电
• 年，卷（期）: flfd_2019,（3）
• 页码范围: 45-51
• 页数: 7页
• 分类号: TM6

摘要

在风电场运营中,如果可以提前预测风机故障,便能及时排查、备件、防范与维修,减少风电损失,提高风电场发电效率。我们可以基于风机历史数据(SCADA点表数据+事件数据),训练针对不同故障的预测模型,来实现对风电场的智能运维。然而在实际中,这个过程离不开高质量、有足够大样本的数据。本文中描述了我们在风电场智能运维建设中提出的一种成长式的故障预测模型学习策略,可用于实现可持续的数据驱动的风电场运营模式。