风电企业大数据驾驶舱设计方案探究

风电企业大数据驾驶舱设计方案探究

董超

浙江运达风电股份有限公司   浙江杭州  310000

摘要：随着风电行业的快速发展，越来越多的数据被产生并存储，如何有效利用这些数据来支持企业的决策和管理变得尤为重要。风电企业积极响应国家经济数字化转型的决策部署，进一步强化数据驱动、集成创新、合作共赢等数字化理念，大力推进数字化、网络化、智能化发展，加快提质增效转型升级。本文针对风电企业大数据驾驶舱的设计方案展开研究，首先分析了风电企业的管理与决策现状以及面临的问题与挑战，接着介绍了大数据驾驶舱基础理论及建设技术，然后对风电企业大数据驾驶舱的需求进行了分析，最后提出了设计方案，并对实现流程进行了详细阐述。

关键词：大数据驾驶舱；风电企业；设计方案；需求分析；实现流程

引言：随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的发展，信息化建设的不断推进，我国国有企业信息化工作，在经历了大规模建设、深化应用阶段之后，正在按照深度融合、创新应用的数字化转型方向发展。加快建设“数字企业”，推动企业向“数智企业”迈进，将数字化转型作为改造提升传统产业、培育发展新动能的重要手段，已成为国有企业的发展共识。本文旨在探究大数据驾驶舱在风电企业中的应用，提出有效的设计方案，并对实现流程进行详细阐述。

一、研究背景与意义

随着风电行业的快速发展，风能发电量数据量呈现出爆炸式增长的趋势，如何高效地管理和分析这些数据，将成为风电企业提高发电效率，优化管理决策的重要问题。基于此，如何建设一套能够高效管理和分析风能发电数据的大数据驾驶舱，成为风电企业迫切需要解决的问题。

本文旨在研究如何利用大数据驾驶舱优化风电企业的决策管理和提高效率，

对风电企业的发展状况、管理与决策现状进行分析，分析风电企业所面临的问题和挑战；基于大数据驾驶舱的理论和技术，对风电企业中的大数据驾驶舱进行设计和构建；针对风电企业大数据驾驶舱的功能、数据来源和用户需求等方面进行需求分析；设计和制定风电企业大数据驾驶舱的架构、界面设计、数据安全和数据质量等设计方案；通过实际案例验证风电企业大数据驾驶舱设计方案的可行性和实用性，为风电企业提供较为完善的大数据分析解决方案。

二、风电企业发展与现状分析

（一）风电企业的管理与决策现状

在风电企业的管理中，通常需要对风速、飞行物、发电装置进行监控和管理。企业需要对运行数据进行监控分析，如风机并网情况、停机率等数据的监测和分析。目前，大部分企业对风电数据的监控、分析工作仍然较为落后，只能通过工程师手工对慢速的运行数据进行分析，这样的分析效率较低且易出错。因此，构建高效管理分析平台迫在眉睫。

在风电企业的决策中，通常需要根据实际情况和数据进行调整和决策，如增加或减少风机数量、调整风机的运行参数等。根据本身的运营数据，风电企业可以在分析过程中对运营决策的确定提供科学化数据支持。然而，在现有管理和决策系统中，仍然存在一些问题，例如信息流、物流、资金流信息不互通，分散的数据管理、预算不足、过多的手工操作等。

（二）风电企业面临的问题与挑战

风电行业具有不断增长的发电量和庞大的数据规模，这些海量数据中蕴藏着巨大的价值和潜力。然而，风电企业面临一系列问题和挑战，如：

1.大规模数据管理效率低下。企业通常需要通过工程师手工对慢速的运行数据进行分析，这样的分析效率低下且易出错。

2.缺乏科学化的运营决策系统。风电企业仍然存在信息流、物流、资金流信息不互通，分散的数据管理、预算不足、过多的手工操作等问题，无法科学化地进行运营决策。

3.数据质量问题。由于风电数据具有复杂性、实时性和多样化，因此数据的质量易受影响。数据质量问题会影响数据的分析和决策结果。

三、大数据驾驶舱基础理论及建设技术

（一）大数据驾驶舱的概念和意义

大数据驾驶舱是指基于大数据技术，将企业内外的各类数据进行整合、分析和展示，为决策者提供直观清晰的数据可视化支持，从而实现对企业全方位、多维度、实时化的监控、控制和管理。其核心价值在于将繁杂的数据转化为可读性强的图表，帮助企业管理层进行决策。

对于风电企业来说，大数据驾驶舱可以将来自不同部门的数据汇聚到一起，从而实现对企业全面、准确的数据分析。管理层可以通过数据驾驶舱对风电场和风机的运行情况、功率输出、维护保养、供应链和人员等多个方面进行分析，从而更好地了解企业的运营状况和决策方向。

（二）大数据驾驶舱的基础模块与技术

大数据驾驶舱主要分为数据管理模块、数据处理模块、数据分析模块和数据展示模块四个模块。

数据管理模块主要负责对企业内部和外部的数据进行收集、整理和管理。该模块的数据来源包括风力机监测系统、运维管理系统、供应商系统、销售系统等，将这些数据进行有序的管理，存储到相关的数据仓库中，为下一步数据处理和分析提供数据源。

数据处理模块主要负责对收集到的数据进行清洗、转换、加工等处理。通过该模块的处理，可以将各个数据源的数据集成在一起，清楚可辨的进行数据排除、清理，使得数据能够更加准确地反映运营情况。同时，该模块也支持数据融合、关联等多种数据处理方式，进一步提升数据的实用价值。

数据分析模块通过机器学习、数据挖掘等技术对所处理的数据进行深入分析，提取出数据的关键特征，为业务决策提供有力的支持。通过该模块的分析，风电企业可以了解企业的潜在问题、发展瓶颈、优化机会等相关信息，从而指导企业的战略规划和经营决策。

数据展示模块是风电企业大数据驾驶舱的核心部分之一，是将处理后的数据集展示给用户的界面模块。该模块可以通过各种形式的图表、表格、地图等直观化的方式来展示运行情况，帮助企业管理层对信息进行全面的分析和决策。目前，有关数据可视化的技术已经比较成熟，包括D3、Echart、Highchart等。同时，各大云服务商也提供了丰富的图表库和组件库，可以极大地提高数据展示的效率。

（三）大数据驾驶舱建设的关键技术与流程

风电企业大数据驾驶舱建设的关键技术包括数据采集与处理、数据质量管理、数据安全管理、数据可视化展示、分析模型构建等。

数据采集和预处理是大数据驾驶舱的前提，保证数据的质量和准确性对于整个项目的成败至关重要。数据质量管理需要考虑数据的完整性、准确性、合法性和及时性等方面。数据安全问题是大数据的一个重要话题，建立合理的数据安全策略，加密，防止泄露和攻击，保障数据的安全。数据可视化展示是大数据驾驶舱建设的核心问题。流程上，大数据驾驶舱的建设通常按照“需求分析、数据架构设计、数据运营、数据分析”等流程进行，数据和业务结合是建设大数据驾驶舱的一个重心。

四、风电企业大数据驾驶舱需求分析

（一）风电企业大数据驾驶舱的功能分析

风电企业大数据驾驶舱的核心功能包括风机机型视角、风机运行视角、供应商视角、人员视角、财务视角、运费视角、能耗视角等，实现对企业整体的全面、多维度、实时化的监控、控制和管理。

风机机型视角：实时对风机型号、所在位置、出力等信息进行展示和分析，对风机的健康水平、故障指标、剩余寿命等进行动态监控，拓展风机维修计划和保修服务。

风机运行视角：通过各种图表、表格等形式，实时展示风机运行情况，包括实时功率输出、容量因子、损失电量等，提高风电场运维效率和风机功率输出。

供应商视角：通过跟进不同供应商合同和SLA的监测和展示，来协助监控风机供应商、供应商绩效评估和合作的协调管理。

人员视角：实时展示企业的人员结构、绩效考核、招聘需求、工资参数等数据情况，更好地管理员工和优化企业人力资源优化。

财务视角：实时对运营费用、成本、财务指标等方面进行展示和分析，为企业的财务决策提供支持和指导。

运费视角：实时展示风电场的运输成本、能耗和环境影响，降低风电场的成本和节能减排。

能耗视角：实时对各个风电场的能耗情况进行监控，针对不同场地的不同环境，实现能源的最大化利用。

（二）风电企业大数据驾驶舱的数据来源分析

风电企业的数据源包括风力机监测系统、运维管理系统、供应商系统、销售系统等。在大数据驾驶舱的建设中，应该充分整合不同数据源的数据，实现对多个数据源进行汇聚和处理，为企业提供全面准确的数据支持。此外，还需要考虑如何对无法直接接入的数据进行采集和存储技术的问题，例如监控视频等信息。

（三）风电企业大数据驾驶舱的用户需求分析

在风电企业大数据驾驶舱的设计中，需要深入理解用户的需求和使用场景。风电企业管理层需要实时掌握风电场的运营情况，从而能够及时发现问题和优化，从而更好地指导企业的决策，提高企业的效益。同时，风电场的工程人员需要更加系统化地管理风电场的工作，通过数据驾驶舱对风机、风电场运行状态的实时监控，能更好地维护风机、提高风机的利用效率。因此，大数据驾驶舱的设计应该结合不同用户的需求，实现对用户个性化的支持和服务。既要保证数据的及时性、准确性和全面性，又要兼顾用户的个性化需求和使用习惯。

五、风电企业大数据驾驶舱设计方案

（一） 风电企业大数据驾驶舱架构设计

风电企业大数据驾驶舱的架构设计需要考虑数据的收集、处理、分析和展示等环节。具体来说，主要包括数据源接入、数据采集、数据存储、数据处理、数据分析及数据展示等模块。其中，数据源接入模块的主要任务是将各个数据源的数据通过标准化接口的方式导入数据采集模块。数据采集模块负责对不同类型的数据进行采集和预处理，确保数据质量。数据存储模块主要用来存储各种类型的数据，数据处理模块用来对数据进行处理和转换，而数据分析模块则是对处理后的数据进行建模和分析，最后数据展示模块将结果以可视化的形式呈现出来。

（二）风电企业大数据驾驶舱界面设计

风电企业大数据驾驶舱的界面设计应该符合用户需求，易于使用且视觉效果良好，从而使用户能够更便捷地获取想要的数据和信息，并快速做出决策。具体来说，界面应该包括图表、地图、表格等多种格式，将数据以可视化方式呈现。同时，还应该支持用户自定义的数据分析和展示，以适应各种用户需求。

（三）风电企业大数据驾驶舱数据质量与安全设计

数据质量和安全是大数据驾驶舱建设过程中不容忽视的两个关键问题。在数据采集和存储过程中，应该采用严格的数据质量控制和安全保障措施，确保采集到的数据准确无误，计算结果可信，避免因数据质量问题而导致企业决策错误。此外，在数据传输和存储过程中，需要采取加密、权限控制等安全措施，保证数据不会被未授权的用户访问和篡改，保障企业数据的安全。

（四）风电企业大数据驾驶舱功能与应用设计

针对不同的用户需求，风电企业大数据驾驶舱应该具备各种基础功能和特定应用，如数据查询、分析、预测、监控等。同时，通过与企业现有系统的无缝集成，驾驶舱可以为企业的管理和决策提供更加全面的支持。此外，还可以结合风电企业特定的运营管理场景，设计相应的应用模块，如风机健康监测、故障诊断和预测维护等。

六、案例分析与实现

（一）风电企业大数据驾驶舱设计方案实现流程

风电企业大数据驾驶舱的实现流程包括系统的规划和设计、数据采集和清洗、数据存储和处理、数据分析和展示等多个环节。具体来说，实现流程可以分为以下几个步骤：

1.系统规划和设计，确定企业大数据驾驶舱的需求和范围，选择合适的数据集成和管理平台。

2.数据采集和清洗，收集各类数据，并进行数据清洗和预处理，以确保数据质量。

3.数据存储和处理，将数据存放到大数据平台中，并使用相关技术进行处理和转换。

4.数据分析和展示，使用数据分析模型和算法对数据进行分析，并将结果以可视化方式呈现出来，支持用户进行数据交互和查询。

（二）风电企业大数据驾驶舱设计方案实例分析

针对风电企业大数据驾驶舱的实现，本文在现有的数据资源与业务需求基础上，选择了Hadoop和Hive等开源工具，搭建了风电企业大数据驾驶舱的核心架构，并开发了数据采集、预处理、存储、处理及交互展示等模块。通过对这些模块的实现和应用，可以实现风电企业的大数据全面管控和决策支持，同时，通过进一步的优化和扩展，可以实现更多的应用场景。

结论：本文针对风电企业大数据驾驶舱的设计方案，对其架构设计、界面设计、数据质量和安全设计以及功能和应用设计等方面进行了分析和探讨。通过实现和应用的实例，证明了大数据驾驶舱能够极大地提高风电企业的决策支持和管理能力。

本文的研究工作聚焦于风电企业大数据驾驶舱，尝试从功能性、可扩展性和应用性三个方面探讨其设计方案，并实现了一种可行的设计方案。这些成果为风电企业的管理和决策提供了更加充分的数据支撑，同时也提供了一种通用的数据驾驶舱建设思路。

未来工作的发展趋势是更加智能化和自动化。在风电企业大数据驾驶舱的建设过程中，应该加大对机器学习等人工智能技术的研究和应用，提升数据分析和决策智能化水平。此外，还应该加强与其他领域的数据集成，实现跨领域的数据共享与交互，以推动风电企业高效的运营和管理。

参考文献：

[1]曹红奎. 基于大数据的产品设计方案综合评价系统及其应用[D].长安大学,2014.

[2]秦焕鑫.面向大数据的数字电网平台架构设计方案探讨[J].科技与创新,2022(08):82-84.DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2022.08.025.