标准规范下载简介
NB／T 10918-2022 智能风电场技术导则.pdfICS27.180 CCS F 11
Guide for smart wind farm
本文件按照GB/T1.1一2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由中国电力企业联合会提出。 本文件由能源行业风电标准化技术委员会风电场运行维护分技术委员会（NEA/TC1/SC3）归口。 本文件起草单位：龙源电力集团股份有限公司、华能新能源股份有限公司、中国长江三峡集团公司、 华为技术有限公司、中能电力科技开发有限公司、新疆金风科技股份有限公司、远景能源有限公司、山 东泰开高压开关有限公司、北京京能清洁能源电力股份有限公司北京分公司。 本文件主要起草人：唐坚、范晓旭、叶林、高强、范子超、李星运、张国珍、黎皓、刘庆伏、姚兴隆、 刘智益、周继威、孔维兵、赵清声、符海芳、王富洲、闫哲、翟恩地、周盛龙、徐军、刘哲、马华平、 黄晓芳、姚颖、范锋、吴旺军、杨超、聂海鹏、王学、李明辉、董威。 本文件在执行过程中的意见或建议反馈至中国电力企业联合会标准化管理中心（北京市白广路二条 一号，100761）。
本文件规定了智能风电场设备、发电运行、检修维护、安全管理等方面的技术要求。 本文件适用于陆上及海上风电场。
下列术语和定义适用于本文件。 3.1 智能风电场smartwindfarm 以自动化、数字化、信息化为基础钢结构生产车间工程施工组织设计，综合利用云计算、大数据、物联网、移动互联、人工智能等技 术，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应能力，实现安全、稳定、高效运行的风电场。 3.2 数据挖掘datamining 在对大量原始数据进行预处理的基础上，利用统计、机器学习等方法从数据中获取隐含的并有潜在 价值的信息，以用于分析、决策、预测等应用场景。
4.1 1智能风电场应以态势全面感知、数据智能分析、设备自动优化运行、系统主动安全防护为基础， 提高风电场安全性、可靠性和经济性。 4.2智能风电场应感知区域气象、电力市场供需、设备设施、生产运营、现场人员行为等数据，进行 信息融合分析，以优化设备设施控制、现场人员行为管控和经营决策执行。 4.3风电场设备及各系统应具备状态感知、实时分析、自主决策、精准执行和学习提升能力。 4.4利用物联网、移动互联等技术实现风电场不同系统之间的信息互联与共享。 4.5对风电场各类信息应进行数据挖掘，并提供相应的数据采集、传输、处理、存储和展示等硬件 支撑。 4.6 6智能风电场宜具备多种通信规约和接口的适应能力，与电网调度控制系统的通信应符合 DL/T634.5104的要求，风电场内部网络和通信应符合DL/T860（所有部分）的要求。
4.7通信系统应具备异常自诊断能力，局部通信故障不应导致系统性失效。 4.8对数据传输宜进行监控，对传输异常或故障进行报警和处置，并可自动生成数据完整性分析报告。 4.9数据系统应具备审核、清洗、插补功能，数据质量应满足分析和挖掘的需要，并可自动生成数据 质量诊断报告。 4.10智能传感器、智能设备、信息系统应建立统一的信息模型，实现数据的源端维护和标准化共享。 4.11风电场标识编码规则应符合GB/T50549的要求，编码内容包括地域、场站、类型、设备、数据、 物理意义等信息。 4.12智能风电场信息系统应兼容异构计算资源，支持场站端之间以及场站端与云端的数据、应用和管 理协同。 4.13智能风电场并网适应性应符合GB/T19963的规定。 4.14智能风电场安全应符合DL/T796的规定。 4.15智能风电场功率预测应符合GB/T40607的规定。 4.16时间同步系统应全厂统一，同步对时信号取自同一信号源，符合DL/T1100.1的要求。 4.17 升压站智能化设计和实施应符合GB/T30155的规定。 4.18智能风电场宜引进数字李生技术，并通过自学习不断升级模型。 4.19智能风电场可依据其智能化程度划分为不同级别，各级别的要求参见附录A。 4.20智能风电场系统架构参见附录B。
5.1 智能传感器功能和接口应符合GB/T33905（所有部分）、GB/T34068、GB/T33901的要求，信息 模型宜符合DL/T1732的要求。 5.2智能设备选型应考虑风电场所在区域的气候环境条件，适应现场温度、湿度、风沙、雨雪、盐雾、 气压、紫外线、波浪等。
模型宜符合DL/T1732的要求。 5.2智能设备选型应考虑风电场所在区域的气候环境条件，适应现场温度、湿度、风沙、雨雪、盐雾、 气压、紫外线、波浪等。 5.3智能组件应符合下列要求： a）具备数字传感功能，能够实时监测设备运行状态； b）能够根据约束条件和控制目标，自动完成控制执行； c）具备机电设备运行状态分析和故障预警能力，并能根据设备状态调整运行策略； d）具备机电设备保护功能； e）具备自诊断能力，可有效判断在亚健康状态下是否可继续运行； f）．宜支持边缘计算与云端协同功能； g）宜具备装置注册、参数远程配置、固件升级、模型升级等功能。 .4 4智能风力发电机组应具备如下能力： a）感知整机及叶片、齿轮箱、发电机、变流器、塔筒等核心部件的温度、振动、腐蚀、应力、绝 缘等变化情况，并对异常情况报警，主动调整控制策略，保护设备安全运行。 b）识别运行中出现的特殊风况，并采取适当的应对策略，避免出现频繁偏航、风轮超速、叶片扫 塔或机组过载等情况。 c）控制系统对最大风能跟踪段增益系数、叶片桨距角、偏航对风逻辑、重点耗能系统节能控制逻 辑等进行程序自动寻优，提升风电机组整体运行效能。 d）具备故障自诊断功能，精确告警失效元件，对故障频发运行工况进行自学习，进行主动规避。 5.5智能风电场应配置满足数据传输容量、安全性、可靠性和经济性要求的通信网络，可采用无线接
a）具备数字传感功能，能够实时监测设备运行状态； b） 能够根据约束条件和控制目标，自动完成控制执行； c） 具备机电设备运行状态分析和故障预警能力，并能根据设备状态调整运行策略； d）具备机电设备保护功能； e）具备自诊断能力，可有效判断在亚健康状态下是否可继续运行； f). 宜支持边缘计算与云端协同功能； g）宜具备装置注册、参数远程配置、固件升级、模型升级等功能，
a）感知整机及叶片、齿轮箱、发电机、变流器、塔筒等核心部件的温度、振动、腐蚀、应力、绝 缘等变化情况，并对异常情况报警，主动调整控制策略，保护设备安全运行。 b）识别运行中出现的特殊风况，并采取适当的应对策略，避免出现频繁偏航、风轮超速、叶片扫 塔或机组过载等情况。 c）控制系统对最大风能跟踪段增益系数、叶片桨距角、偏航对风逻辑、重点耗能系统节能控制逻 辑等进行程序自动寻优，提升风电机组整体运行效能。 d）具备故障自诊断功能，精确告警失效元件，对故障频发运行工况进行自学习，进行主动规避。 5.5智能风电场应配置满足数据传输容量、安全性、可靠性和经济性要求的通信网络，可采用无线接 A点 天线网状网络、5C第于线网络址犬实现风中
NB/T10918 2022
智能风电场运行监视主要包括如下内容： a）监视和保存风电场主要设备及系统的稳态运行数据和暂态故障数据，稳态运行数据分辨力为秒 级，振动、载荷以及电气故障录波数据分辨力为毫秒级。 b）利用三维可视化等技术对风电场进行建模，实现场景快照、三维漫游、数据展示、事故模拟。 c）自动计算各类运行管理指标，定时自动生成日报、月报、年报等各类报表。 d） 根据历史运行数据识别设备特征参数的变化规律，建立正常运行样本库，实时对比分析，异常 时发出趋势预警。 e）钻取分析多维度数据，实时判别设备运行情况，预警风电机组或者输变电设备的潜在故障。 f) 1 分析运行告警信息，显示主因告警信息，并给出相应的隐患排查及处置方法。 g) 2 自动分类统计风力发电机组性能异常和故障情况，通过计算电量损失、设备可利用率等指标评 判机组运行性能和可靠性水平，自动生成运维策略。 h） 监测风力发电机组和场站其他设备、设施的音视频，当出现异常、故障或事故时可自动识别， 并推送相应的画面，并发出声光报警。 i) 监测海上升压站钢结构腐蚀、沉降、冲刷等参量，并能识别参数异常带来的风险，给出报警 提示。 JD 1 利用光纤传感等技术对海底电缆本体的扰动、温度、应力应变、局部放电和载流量等参数进行 监测，并对异常情况进行报警提示。
智能风电场的运行控制主要包括如下内容： a）根据风力发电机组的运行状态，结合流场感知等技术，建立场站机组集群优化控制模型，动态 调整机组运行策略，实现风电场整体发电量和全场机组疲劳载荷的平衡。 b）利用软件或者硬件实现机组或者电气设备的自我保护和误操作闭锁，设备操作闭锁规则应可 组态。 c）： 监控、视频、消防、门禁、电子围栏、人员定位、照明、生产管理等系统之间可实现联动，自 动完成触发报警、优化调节工作区照明亮度等操作。 d）AGC/AVC和能量管理系统应符合DL/T890.301的规定，根据电网调度要求和机组状态，按整 场最优的目标制定机组群发电策略，实现场内的经济调度控制。 e）可根据电力市场供需、功率预测、设备状态、历史交易数据给出辅助交易建议，支持交易员报 量报价。
智能风电场巡检主要包括如下内容： a）综合风电场气象预报、海域海况预测、设备运行状态、设备缺陷消除、检修和维护等因素自动 生成巡检计划。 b）采用移动终端辅助进行巡视检查，移动终端应具备下列功能： 1）实时定位巡检人员位置； 2）支持实时的语音和视频通信；
3）集成了风电场各类设备的巡视标准作业库和标准业务流程； 4）数据、影像、音频信息记录及历史查询。 c） 采用音视频监控、人工智能、机器人等技术手段自动进行巡视检查，并分析视频、音频等数据， 诊断设备运行状态； d）巡检记录数据应与风电运行数据和生产管理数据相互融合分析。
智能风电场检修维护主要包括如下内容： a） 采用数字李生、大数据、人工智能等技术综合分析设备运行、检修、试验、故障等数据，评价 设备的健康状态。 b）综合年度生产目标、电网状态、功率预测、市场交易、设备状态评价结果等因素，自动生成检 修维护计划。 c）根据现场的天气、海况、人员、交通工具、设备、工器具以及备件情况优化检修维护日程安排 d）建立风电场各类设备的典型故障样本库，设备维护检修知识库、标准作业库和标准业务流程， 指导风电场各类检修维护工作。 e）以电子作业工单方式推送风电场故障缺陷处理和检修维护任务，自动关联相应的工作票、操作 票，可根据工作内容自动预约领用相应的工器具和备品备件。 f）使用移动终端对工作过程进行数据记录和监视，具备远程业务指导功能，对作业结果进行自动 评价和考核。 g）监测维护检修作业现场有害气体、噪声、人员健康状态等信息，自动启动超限告警、联动通风 和紧急救援等措施。 h）对备品备件进行全生命周期管理，对备品备件的消耗情况进行自动统计分析，利用大数据分析 技术和联储联备等手段优化库存种类和数量，降低备件成本。 i) 2 自动跟踪、提醒技术监督计划，监督内容和监督结果实现电子化流转存储，自动生成监督报告 并与相关标准、历史情况进行对比分析。
智能风电场在生产安全的管理方面主要包括如下内容： a）工作票、操作票实现电子化，具备自动开票、典型票管理等功能，定期自动对各类票的数量、 执行时长、合格率、结票及时率等指标进行分析，生成分析报告。 b）自动分析并优化各类作业人员及其作业现场的事故紧急处理标准流程及措施。 c）建立风电场各类人员的档案数据库，对现场作业人员工作资质、作业经验以及健康状态进行综 合风险识别、评估和预警。 d）对安全工器具及各类应急物资的领用、保管、维护、检验、报废等全环节进行记录管理，自动 优化物资调度策略。 e）利用GPS、北斗导航等技术安全技术交底 资料库，对现场车辆、船舶、作业人员位置进行实时跟踪，对位置偏离作 业区域等情况进行自动告警。 f）支持对作业人员健康水平的监测、记录、预警，SOS紧急呼叫、应急指挥、远程协助。 g）在风电场升压站场区、海上升压站平台、机组周界、海缆路由安全范围内设置虚拟电子围栏， 并实现与视频监控、应急广播系统的联动。
风电场智能策略建模除应考虑正常运行工况外，还应考虑设备故障、网络异常等特殊运行工况 应先开展小规模试点运行，经验证满足安全性、可靠性、准确性、鲁棒性等要求后方可投入 线实际使用。 根据作业任务，结合视频监控、热成像等设备，自动进行作业范围的风险源提示和识别。
8.2.1智能风电场网络安全防护应满足GB/T22239、GB/T22240、GB/T30976、GB/T36572的要求。 8.2.2采用安全审计、入侵检测、主机加固、备份容灾、恶意代码防范等多种手段，保障信息系统及 网络安全。 8.2.3智能风电场宜部署网络安全态势感知系统，对网络安全状态进行感知、预测和追溯。 8.2.4网络安全防护系统应对关键信息基础设施进行监管，采集安全防护设备的审计数据并进行自动 分析，集中管理安全策略、补丁升级、数据备份等。 8.2.5网络安全设备应获得国家或者行业信息安全认证，风电场信息系统应通过专业机构的网络安全 等级保护测评，并完成备案。
8.2.1智能风电场网络安全防护应满足GB/T22239、GB/T22240、GB/T30976、GB/T36572的要求。 8.2.2采用安全审计、入侵检测、主机加固、备份容灾、恶意代码防范等多种手段，保障信息系统及 网络安全。 8.2.3智能风电场宜部署网络安全态势感知系统，对网络安全状态进行感知、预测和追溯。 8.2.4网络安全防护系统应对关键信息基础设施进行监管，采集安全防护设备的审计数据并进行自动 分析，集中管理安全策略、补丁升级、数据备份等。 8.2.5网络安全设备应获得国家或者行业信息安全认证，风电场信息系统应通过专业机构的网络安全 等级保护测评，并完成备案。
某电视台消防管道及制冷机房维修改造工程施工组织设计表A.1给出了智能风电场的分级以及各个级别的目标。
表A.1给出了智能风电场的分级以及各个级别的目标。