规划架构 - 155 - 护公司。在这其中国有企业开发商拥有相对雄厚的 资金，其自身规模的优势有助于集中所有设备和备 件的采购，从而降低运营和维护成本。对于资源获 取方面有着得天独厚的便捷性，但是从开发到设备 制造再到零部件的整个产业链，都不会放弃这个运 行维护市场。这可能是开发商目前在运维市场上独 占鳌头的第一原因。 在运维过程中不仅仅需要能够进行该简单的维 护和故障排除，还需要能够提升对于设备的日常维 护与管理。然而，由于在技术领域的保密，不同品 牌的风力涡轮机的运行和维护市场以及服务价格相 对较高。所以在现阶段下，许多风电场都需要能够 找到有效降低运维成本的方式。 高昂的运营和维护成本主要在电子控制系统当 中得到体现，传动系统，变桨系统和偏航系统之间。 以传输系统的传输维护为例，更换成本有时能够达 到百万元的级别，这还不包括由于维护周期长而造 成的电力损失。据大量的实践观察可以得知，风扇 变速箱的大多数常见故障都来自变速箱的润滑。通 过将旁路精滤系统与机油在线监测系统一起使用， 可以进行精油过滤以改善设备的润滑状况，另一方 面，可以在运维过程中进行动态监测。可以大大减 少由于润滑不良造成的变速箱故障。基于监视和数 据挖掘技术的智能运维系统的另一个优势是，它使 您能够制定科学的运维策略并进行合理的准备，同 时消除了会引起严重问题的小缺陷隐患。结合数据 来进行人力的部署，备件供应，维护节点等该批次 大大降低了维护成本并提高了发电效率。 将大数据应用到风电场运维中，促进集中化智 能精细管理的建设，在一定程度上改变了风电场运 维资源分配方法和技术支持特点，能够对于资源进 行相对应的整合。风力发电业务的整合运营，提高 风电场的远程监控效率。建立集中化，智能化的管 理模式，可以更有效地传递风电场预警信息和设备 参数错误信息，有效提高实际运行过程的工作效率， 降低企业成本，实现了资金运用效率的集中化。所 以在风电运维过程中需要能够将大数据优势进行深 度发掘，不断提升管理意识，将风电运维工作能够 更快，更好地开展下去。伴随着数字时代的来临， 风电管理模式将会持续性朝向智能化方向发展，将 数据资源进行融合，稳步推进数字化时代下大数据 风电运维管理的建设。通过网络功能和风能大数据 库，通过风机维护操作远程提供风电场事故的解决 方案。进一步将大数据与风电运维管理的具体情况、 融合，积极开发实用可行的运维系统和措施，并通 过数字化，网络化，智能化运行，进行科学合理的 调度计划和运行。建立一个系统。风电场的维护规 划，设备性能的改进和故障诊断。接下来本文将对 于大数据与风电场融合的措施进行详细探讨。 1、风电场大数据运维基本要求 大数据系统在风电创新型运维过程中首先需要 满足一下基本的需求，才能够更好地服务于风电场 额运维管理。 （1）大数据系统能够自动捕获风力涡轮机中的 设备故障并触发故障预警系统。 （2）要通过大数据实现一个全面的生产管理和 绩效评估系统，在实际的工作过程中，需要将备件 消耗，设备分类和人员评估有机地结合在一起。 （3）要能够在这一过程中形成完整的系统集 成，在集成的软件平台上实现了风电厂所有设备的 监控，预警系统，数据分析和报告的生成，并且能 够在系统中防止数据出现重复。 （4）构建风力发电机组故障案例数据库，并提 供以往的处理方法和故障案例来进行工作建议的处理。 生产运维信息系统有效地形成了设备数据与生 产数据之间的数据传输链，从风电场到区域企业总 部，可以满足各种层次的人力需求，防止过多人为 干预，在数据报告过程中确保数据的准确性，从而 让工作人员有更多的精力集中在专业技能的水平上。 此外，整个风电场数据收集和生产管理系统可 以在将来有效地与其他风电场连接在一起，不仅可 以实现标准化扩展，可以实现生产成本的节约。系 统中的所有风电场实现大数据的系统部署以后，实