基于Hadoop架构的风电场集中监控系统的研究与实现

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随着以风电、光伏为主的新能源装机容量的增加,新能源发电企业如何实现更加高效、人性化地管理尤为重要。山东鲁北(东营、滨州)地区风电场多位于沿海滩涂、盐田,装机容量大,风资源条件优越。但风电场分布较分散,机型繁多,运行维护极为不便,且办公、生活环境恶劣,专业人才流失严重。截至2018年6月底,山东鲁北地区风电装机容量为163万千瓦,占整个山东省新能源发电装机的15%,随着该地区风电投资建设规模的不断扩大,这一比例将不断上升,如何在该地区开展风电场的集中运营工作,实现“集中监控、少人值守,无人值班”的运行目标,对提高生产运行管理水平,减少现场运维人员数量,提升驻站生产人员生活及工作质量尤为重要。本文通过分析国内外风电集控中心的建设现状及问题,充分分析某大型能源集团旗下A公司对风电集中监控功能的需求,运用基于Hadoop大数据平台技术完成了风电场集中监控系统开发,同时为响应国家电网公司国产化要求,系统基于国产化操作系统实现。首先,对国内外风电集中监控系统建设现状及遇到的问题进行了分析,得出开发、建设基于大数据平台的集中监控系统的意义。其次,以A公司为研究对象,对公司集控中心及各风电场进行需求调研,形成了详细的集控中心系统建设需求报告书,将系统功能分为数据采集、生产设备监视、设备远程控制、报表、数据指标分析、智能报警六个功能模块,对每个功能模块进行详细的需求分析,并以用例图等进行说明。再次,对目前流行的集控中心系统实现技术进行了分析,找出基于关系数据库及时序库实现的集控中心系统的弊端,确定了基于Hadoop大数据实现风电场集控平台的设计方法及实现方案步骤。最后,对数据采集、生产设备监视、设备远程控制、报表、数据指标分析及智能报警六个功能模块进行总结,通过选取每个功能模块代表性的功能,展示集控系统所实现的功能。本集中监控系统的成功部署及运行,满足了 A公司风电场集中监控的需求,有效的解决了传统集控中心系统数据存储速度慢等问题。本系统所具备的大数据分析功能,可对海量的风电场数据进行快速分析,发现风电场电量损失原因,协助检修人员及时发现风机缺陷,提高故障处理效率。形成的大数据分析报表,为进一步提高风电场管理,提升风机发电量,提供了重要的参考资料。对分散部署的新户、河口、利津、埕口、沾化、广饶等6个风电场的集中化管理,提升各场站的运营效益起到了显著的作用。
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