云南滇能智慧能源有限公司作为国内“五大发电集团”之一国家电力投资集团下属机构，一直致力于风电技术的智能化研究及应用，目前研发的“风电机组故障预警及智能化分析系统”是国内风电行业内第一套产品化的故障预警软件，该系统软件基于对集控平台采集的大量数据进行分析，结合数据挖掘及机器学习技术，采用了140多个风领域算法模型，能够识别诊断风电机组变桨、偏航等控制系统亚健康问题，提高发电性能，并能对风机主轴、齿轮箱、发电机等大部件进行早期预警服务，分析发现风机主轴承、齿轮箱等机械传动链问题，评估部件健康度，及时提出维护与检修建议，能有效降低设备停运损失，提高发电量。 新能源事业部装机155.5万，其中风电装机1195MW，11个风场617台风机；光伏装机360MW，8个光伏电站313个方阵。目前单体装机容量位于云南省第1名。公司风机类型涵盖7个厂家的13种机型，且地处高原高寒山地，运行工况复杂、维护成本高；大部件源于29个厂家、36个型号，数据量庞杂；因此对于大数据应用及故障预警的需求日趋加剧。 基于以上原因，我们和远景集团合作建设了“风电机组故障预警及智能化分析系统”，本套系统基于集团大数据云边协同平台，利用大数据分析手段，结合我方50万+数据采集点的历史积累，采用了140+风领域算法来支撑本体系；是国内风电行业内第一套产品化的故障预警软件，荣获国家电投“绿动未来”大数据及智能应用总决赛一等奖。 系统主要成果： 一、控制系统预警，解决主要的行业痛点： 所有风机都会发生功率曲线跌落，无法分清风况还是风机导致，不断和厂家扯皮。 二、传动链预警，解决主要的行业痛点： 机舱传动链上大部件失效，平均每次导致非计划停机3周；以及振动监测CMS厂家杂乱，水平有限，预警误报率高，齿轮箱行星齿无法告出。 三、大部件预警，解决主要的行业痛点： 变桨传动，偏航传动等机械系统安装振动传感器成本超过价值创造；机舱传动链预警后，是否停机与购买备件决策困难 四、叶片预警，叶片失效占风机大部件失效50%以上；但设备上没有任何数据可以反映出失效模式；叶片前缘腐蚀等外表面损伤是否检修决策困难。 五、解决风机故障预警行业三大难题。 1、风机运行数据在哪里？ 2、预警算法采用知识模型还是算法模型？ 3、要做到风机和IT技术相结合，如何低成本开发上线？ 总之，本系统是基于SCADA/CMS/智能传感器数据的风机健康度管理平台及其故障预警应用软件，实现7个不同风机厂家13种机型在同一平台数据整合及智能预警分析，风电行业第1套同时支持多型号双馈、直驱风机且已落地、验证，全面覆盖风机大部件，产品化的故障预警软件。 通过机器学习及大数据计算，识别设备亚健康状态，预警设备大部件故障与整体发电性能跌落，减少非计划性停机损失和隐藏的发电性能不合格损失，使传统远程监控中心转型资产风险预警中心。下一步将同量对接营销辅助决策系统，通过风水光多能源数据接入和大数据分析，结合电力市场交易规则，优化检修工期和机组运行方式安排，提高电力市场现货交易的精确度，提供报价决策依据，实现效益最大化。 七彩边云栖扁鹊，机器学习护风机； 信息技术助风电，科技创新促发展！