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涨知识!——一秒让你看懂什么是风电“大数据”!

日期:2019-01-14    来源:妙妙说风电

国际新能源网

2019
01/14
14:23
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关键词: 风电大数据 风电场选址 风电机组

  一直在研究风电大数据,在我看来,我们发展大数据技术真正的意义在于通过专业化的处理挖掘这些数据背后潜在的一些重要信息,而不是过于重视我们掌握的数据到底有多“大”。
 
 
 
  风电大数据种类很多,用途也较为广泛,其主要分为风电场选址信息大数据、风电场建设工程大数据、风电机组运维实时大数据以及综上的管理决策大数据。
 
  依照风电大数据技术发展现状,对于风电机组运维实时大数据的处理和挖掘受到了十分广泛的关注,风电机组作为风力发电的运维核心设备,其健康状态无疑是非常重要的。
 
  风电机组依靠SCADA系统(即数据采集与监视控制系统)对其运行状态进行监测和控制,这就类似于在我们日常活动中,有一个系统随时在测量我们人体的各项生命体征,如:体温、血压、体重等等。
 
 
 
  就像医生通过观察我们目前的体温,体温和正常体温差的越大,感冒越严重。风电机组运维实时大数据处理从基本原理上也是相似的,只是不同的“病”到底与哪个参数最有关,这就需要进一步分析了,具体实施步骤是什么呢?我非常简要地总结一下。
 
  1、数据的收集
 
  我们在处理任何数据的时候,肯定是要事先将数据收集起来,SACDA系统记录和储存了每秒钟或者每分钟风力机的状态数据,我们需要分析哪个时间段的,通过计算机直接调用出来就可以了。
 
  2、数据粗处理
 
  ?在对数据进行精细挖掘之前,我们要尽可能把一些没有保存完整的时间段数据、或者有明显错误记录的数据从大数据中剔除出去,因为下至几百个,上至千万个数据分析需要大量的步骤和时间,提前去掉无用数据可以提高后续处理效率和精度、节约时间。
 
  3、数据特征提取
 
  在上述基础上,为了找到不同“病”的“病症”,就需要专业的技术了。结合现有的人工智能机器学习、统计概率模型等算法方法对每种状态下的数据特征进行分析,结合历史特征数据进行对比,用以判断风力机目前的健康状态和工作状态。
 
 
 
  风电大数据较为复杂,目前还处在一个较为基础的研究阶段,大数据与人工智能的结合必定成为各行各业的趋势,相信多了解这方面的资讯还是很有帮助的。
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