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風電行業信息自動化步伐遲緩 測風數據管理亟待升級

2017-01-18 來源:《中國能源報》 瀏覽數:4675

風能是目前最有發展前景的可再生能源。隨著風力發電技術的不斷成熟,風電行業迅速發展,各大風電開發商開始關注和搶占風資源。利用測風塔測量風資源,是獲取第一手風能資源資料的主要途徑。

  風能是目前最有發展前景的可再生能源。隨著風力發電技術的不斷成熟,風電行業迅速發展,各大風電開發商開始關注和搶占風資源。利用測風塔測量風資源,是獲取第一手風能資源資料的主要途徑。如何科學地管理風電前期的測風項目,保證測風塔測風數據的質量,提高風資源數據的分析設計能力,以及精準地評估投資收益,成為了風電前期開發最迫切的需求。
  
  風電行業正在由粗放式的高速發展向精細化信息化管理的方向轉變。不過,信息自動化的步伐還明顯跟不上行業發展的需要。特別在前期開發階段,對風資源數據的管理和分析,普遍存在以下問題:
  
  數據量大,人工管理弊端多。測風塔數量不斷增加,地域分布愈加寬廣,傳統的人工使用桌面工具的方式難以做到對測風數據的宏觀把握以及對數據的統一采集處理分析,分析經驗的積淀和共享也越來越困難。
  
  忽視數據挖掘,數據丟棄嚴重。傳統的前期風資源數據分析工作,缺乏大數據思維,大部分項目的數據及分析結果僅供本次使用,之后即被丟棄,無法將數據整合進行價值的深度挖掘。
  
  設備信息化管理程度低,缺乏有效監控。由于環境交通等因素,測量設備的運行狀態通常缺乏有效的監控,發生故障后通常不能及時發現,導致測量數據中斷和缺測,嚴重影響數據質量。
  
  測風數據格式多樣,統一處理困難。測風塔廠商眾多,測風數據格式多種多樣,為數據的統一處理帶來了極大的不便。
  
  惡劣環境干擾,數據質量降低。測風塔所處自然環境通常較為惡劣,外界的干擾常常造成異常數據,對異常數據的處理耗費大量的時間和人力成本,標準的不統一還會造成處理結果的差異。
  
  數據分析自動化程度低,分析質量參差不齊。風資源數據分析自動化程度低,人工處理的工作量大,出錯幾率高。分析報告的專業性和準確性,很大程度上依賴于工程師的素質和責任心。
  
  數據安全性無保障。測風數據是投資決策的重要依據,數據的損壞和泄露,很可能導致投資機會的流失。因此,數據安全性至關重要。
  
  業內人士普遍認為,基于現狀,亟待對測風數據管理進行升級,只有科學高效的風資源數據管理平臺,才能提高測風數據質量和風資源分析水平、保障投資決策有效性和提升風電行業和企業的競爭力。
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