风电场安全风险管控：基于大数据技术的分析与预测

风电场安全风险管控：基于大数据技术的分析与预测

冯涛王亚明

鲁能新能源（集团）有限公司内蒙古分公司  内蒙古呼和浩特 010000

摘要：风电场是指利用风能产生电力的场所，是新能源领域的重要组成部分。随着全球对可再生能源的需求逐渐增加，风电产业得到了迅速的发展。风电场具有环保、可再生、资源丰富等特点，被广泛应用于发电中。在风电场中，通过风力发电机将风能转换为电能，然后通过输电线路将电能输送到用电场所。我国是世界上风电装机容量最大的国家，占据全球风电市场的四分之一以上。由于其巨大的发展潜力和重要性，风电场的安全问题也日益受到了广泛关注。

关键词：风电场；安全风险；管控；大数据技术；分析与预测

1基于大数据技术的风电场安全风险分析

1.1数据采集

数据采集是风电场安全风险分析的基础，通过采集各种与风电场安全有关的数据，可以为后续的分析和预测提供数据基础。在数据采集阶段，首先需要确定采集的数据类型和采集的范围。常见的数据类型包括风电场设备运行数据、环境监测数据、人员管理数据等。针对采集范围，可以选择采集全网风电场的数据，也可以选择采集特定区域或特定风电场的数据。

1.1.1风电场设备运行数据

风电场设备运行数据是指与风电场设备运行状态相关的数据，包括风机的功率、风速、转速、温度等参数。采集这些数据可以帮助我们了解风电场的运行状况，及时发现异常情况，预测设备的寿命，确保设备的正常运行。为了采集风电场设备运行数据，可以使用传感器等设备进行实时监测，将监测数据存储在数据库中供后续分析使用。

1.1.2环境监测数据

环境监测数据是指与风场环境监测相关的数据，包括风速、风向、气温、湿度等参数。采集这些数据可以帮助我们了解风场的环境状况，分析环境因素对风电场安全的影响，预测未来可能发生的安全风险。为了采集环境监测数据，可以在风电场周边设置环境监测设备，定期采集环境参数并存储在数据库中。

1.1.3人员管理数据

人员管理数据是指与风电场工作人员相关的数据，包括工作人员的考勤记录、培训记录、维修记录等。采集这些数据可以帮助我们了解风电场人员的工作情况，分析人员因素对安全的影响，提供科学的人员管理策略。为了采集人员管理数据，可以使用人力资源管理系统等工具进行数据采集和管理。

1.2数据预处理

数据预处理是指对采集到的数据进行清洗、整理和转换的过程，目的是提高数据的质量和适用性，为后续的分析和预测做好准备。数据预处理的步骤包括数据清洗、数据整理和数据转换。

1.2.1数据清洗

数据清洗是指对采集到的数据进行去噪、去重、补缺、异常值处理等操作，以保证数据的质量和准确性。在数据清洗过程中，需要根据实际情况选择合适的方法和算法，比如使用滤波算法去除噪声，使用插值算法补充缺失值，使用离群值检测算法处理异常值。

1.2.2数据整理

数据整理是指对采集到的数据进行排序、标准化、归一化等操作，以方便后续的分析和预测。在数据整理过程中，需要根据实际需要对数据进行排序，将数据转换为可比较的形式，消除数据之间的量纲差异。

1.2.3数据转换

数据转换是指将采集到的数据转换为适合特定分析方法和模型的形式。常见的数据转换方法包括特征选择、特征提取、特征变换等，通过这些方法可以提取出对安全风险分析有用的特征，并将数据转换为适合分析和预测的形式。

1.3数据分析和结果展示

在数据预处理完成之后，我们将进行数据分析和结果展示。数据分析是指利用各种数据分析方法对预处理后的数据进行挖掘和分析，从而揭示出安全风险的规律和关联性。数据分析方法可以包括统计分析、机器学习、数据挖掘等，根据具体情况选择合适的方法。

1.3.1统计分析

统计分析是一种常用的数据分析方法，通过对数据进行统计描述、频率分布、相关性分析等，可以揭示出数据的分布规律和关联性。在风电场安全风险分析中，可以利用统计分析方法来分析风电场设备运行数据、环境监测数据等，从而为安全风险的发生提供依据。

1.3.2机器学习

机器学习是一种基于数据构建模型并进行预测和决策的方法。在风电场安全风险分析中，可以利用机器学习方法来构建预测模型，预测未来可能发生的安全风险，并提出相应的管控措施。常用的机器学习方法包括决策树、支持向量机、神经网络等。

2基于大数据技术的风电场安全风险预测

2.1风电场安全风险的特点与挑战

风电场是一种依靠风能发电的设施，由多个风力发电机组成的。在风电场的运营过程中，可能存在一系列的安全风险，如设备故障、自然灾害、人为错误等。这些风险可能对风电场的正常运行造成严重影响，甚至引发事故，导致人员伤亡和财产损失。

风电场安全风险的特点主要表现在以下几个方面：复杂性：风电场是由多个风力发电机组成的复杂系统，其中涉及到多种元器件、设备和工艺。安全风险的发生可能涉及到多个因素的相互作用和复杂关联，导致难以准确预测和管控。多样性：风电场的安全风险类型多样，包括机械故障、电气故障、火灾、天气灾害等。不同类型的风险可能对风电场产生不同的影响，需要针对性地进行分析和预测。

2.2基于大数据技术的风电场安全风险预测模型

基于大数据技术的风电场安全风险预测模型主要包括数据采集、数据预处理、数据分析和结果展示等步骤。具体的模型构建方法如下所示：

2.2.1数据采集：采集风电场的实时数据和历史数据，主要包括风速、发电机转速、温度、湿度、故障记录等。可以通过传感器、监控设备以及风力发电机自身的数据采集功能来获取这些数据。

2.2.2数据预处理：对采集到的数据进行预处理，主要包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据归一化等。通过这些处理步骤，可以确保数据的准确性和完整性，为后续的数据分析提供可靠的数据源。

2.2.3数据分析：基于预处理后的数据，采用大数据分析方法，如聚类分析、回归分析、时间序列分析等，对风电场的安全风险进行建模和分析。通过分析历史数据和实时数据，可以发现安全风险的潜在规律和影响因素。

2.2.4结果展示：将分析得到的结果进行可视化展示，包括图表、报告和预警系统等。通过可视化展示，风电场运营管理部门可以直观地了解风电场的安全风险状态，及时采取相应的管控措施。

2.3风电场安全风险预测的应用

基于大数据技术的风电场安全风险预测模型可以应用于风电场的安全管理和运营决策中。具体的应用包括以下几个方面：

2.3.1风险评估：通过对历史数据的分析和建模，预测未来可能存在的安全风险，并评估其可能对风电场的影响。这可以帮助风电场运营管理部门及时识别潜在的安全风险，采取相应的措施进行预防和应对。

2.3.2管控措施制定：基于安全风险预测结果，制定合理的管控措施和应急预案，以降低安全风险的发生概率和影响程度。这可以帮助风电场运营管理部门制定科学的管理策略，提高风电场的安全运营水平。

2.3.3运维优化：利用安全风险预测模型，可以对风电场的设备运行状态和性能进行监测和评估。通过实时监测和预测，可以及时发现设备的异常状况，进行精细化运维和维护，提高风电场的可靠性和经济性。

结束语

通过基于大数据技术的风电场安全风险预测，可以提高风电场的安全运营水平，降低安全风险发生的概率，为风电场运营管理部门提供科学决策支持。此外，随着大数据技术的不断发展和应用，风电场安全风险预测模型也将进一步完善和优化，为风电行业的可持续发展提供更多的支持和保障。

参考文献

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[2]李斌海.风电企业风险管控安全文化刍议[J].决策探索(中),2017,(08):60-61.

[3]钟赵龙.全面实施安全风险管控努力创建本质安全型企业[J].广西电业,2016,(06):10-12.