海上风电运维的技术现状及发展趋势
摘要：近年来，为应对全球气候变化，各大主要经济体已制定碳中和目标，
随着我国对新能源的需求不断增加，海上风电工程建设也在不断增加。

伴随着海
上风电装机量的增长，海上风电运维的需求也随之增大。

而现有的海上风电场运
维管理模式对人力资源的依赖程度较高，存在信息化程度不充分、数字化程度不高、智慧化实践不足等问题，导致海上风电场网络信号差，作业效率低，故障率
较高等现象。

基于此，本文就海上风电运维的技术现状及发展趋势进行研究，以
供参考。

关键词：海上风电；风电运维；运维船；智能监测
引言
在风电工程的风电机组运行阶段，必须开展针对有效的运维管理与检修工作，使得运维检修工作发挥出一定作用。

鉴于海上风电场位置的特殊性及作业窗口期
的制约，在运维检修时，必须对其工作进行合理创新，不可采取单一老旧的检修
繁琐，以借鉴陆上风电为主，辅以故障检修的运维策略，这一运维模式难以很好
地适应海上风电的运行特点，严重影响风场的生产效率。

1风电机组的日常运维及检修工作价值
为最大程度发挥出海上风电项目的运行价值，则需要合理延长风电机组的运
行寿命。

为此，开展针对有效的运维检修管理工作重要性十分突显。

海上风电项
目投资较大，海上风电运维的成本主要包括风电机组运维、运维船维护和保险等。

为有效控制项目的运行成本，应当科学开展运维检修工作，有效杜绝大故障的出现，对小故障进行科学的应对处理，转变运维方式、优化运维策略、改进运维设备、提高故障诊断和监测技术等，合理运用现代科学技术，使得风电机组保持稳
定安全运行。

2海上风电运维的现状
随着海上风电不断向深海方向发展，海上风电场的离岸距离逐步增加，海况
也愈加复杂，风电运维工作要求逐步提高。

为提高海上运维船舶稳性，船体常采
用双体或三体；为降低船舶重量，船体选用铝质或玻璃钢材料；为控制船舶建造
和运行成本，通常运维船舶定员保持不超过12人、船长在保持在20m左右。

与
此同时，为了输送海上风电运维需要的大型备件与设备，而且要方便施工，运维
船舶的通常具有大面积的甲板，并配备配套的吊机。

近年来，我国的海上风电运
维服务才刚刚起步。

我国海上风电场设计寿命大多为25年，并网发电后运维的
主要模式是风力发电机通过试运营至五年质保期内，由风机厂商提供服务，质保
期外由风电场投资开发商自行运维或通过寻找第三方运维服务商提供运维服务。

海上风电的运维成本较高，是同等装机容量陆上风电的3~5倍。

主要原因为：一
是海上风电所处海洋环境造成设备的可靠性差、故障率高、维修周期长；二是海
上风电的远程故障诊断和预警能力差，导致运维难度大、风险高，从而提高了运
维成本。

3海上风机运维的发展趋势
3.1故障可视化
故障可视化分析对风电机组故障相关数据进行解析和可视化作图分析，用于
支撑运维人员定位故障源。

故障可视化分析系统应能够解析机组故障文件、日志
文件、SCADA文件等（主机厂家提供各类文件的内容明细解释），解析各个文件
的参数做自定义提取、组合、时间序列重构等，对融合的数据组进行可视化作图。

3.2状态检修技术的实施
在风电机组设备状态检修实施阶段，需要基于数据分析、故障诊断、故障预
测等工作的支持，才可保证检修工组实施的有效性。

为此，在相关工作开展时，
应当对风电机组的运行历史数据资料进行分析，从而有效提升状态检修的工作准
确性。

因为，在实际风电机组运行过程中，由于多重因素的影响，使得风电机组
的故障存在不确定性。

为有效提升检修水平，则需要从海量的数据信息中进行分析，总结出一般规律，最大程度降低风电机组的运行故障率。

3.3海上风电制氢产品方案选择
1）单一绿氢产品：围绕炼化、合成氨等特定应用场景进行项目设计，运行
模式选择可考虑并网陆上制氢或离网海上平台制氢或离网海上风机电解槽一体化
制氢，但目前绿氢普及程度低，配套基础设施薄弱，缺乏绑定的绿氢终端用户，
阻碍了单一绿氢产品模式的发展。

2）绿电＋绿氢双产品：绿电和绿氢形成互补，绿氢提升海上风电资产竞争力，低价电制氢增加收入，解决并网受限问题，增加
灵活性，丰富产品替代路线。

运行模式以并网陆上制氢为主，并网海上制氢为辅。

但针对不同的市场需求，绿氢和绿电项目方案设计较为复杂。

3）单一绿电产品：与常规的可再生能源＋储能的模式相似，绿氢作为海上风电场储能手段，利用电
解槽制氢以及氢燃料电池发电，实现制氢、储氢，反向发电并网。

运行模式以并
网陆上制氢为主，并网海上制氢为辅。

3.4效能分析
通过能效指标分析，对资源电量、运行水平、可靠性、能耗减排、风机绩效、数据查询、智能报表等子模块，满足对风电场的风资源、发电量、损失电量、运
行水平、设备可靠性、能耗减排等相关指标进行统计分析，单一指标分析、多指
标融合分析、机组级别分析、风场级别分析。

通过风场内机组对比分析，得出机
组绩效排名以及风场之间对比分析。

利用各类分析数据列表展示和数据图形化展示，图形化类型基于时序分布的折线图、柱状图、堆积图等，以及基于频次分布
的直方图、玫瑰图、散点图等，还能基于色斑图对风电场机组发电效率、可利用率、平均风速等做全局对比展示，便于直观筛选标杆风机，有针对性地开展运行
维护。

3.5状态检修技术的实施
在相关工作开展时，应当对风电机组的运行历史数据资料进行分析，从而有
效提升状态检修的工作准确性。

因为，在实际风电机组运行过程中，由于多重因
素的影响，使得风电机组的故障存在不确定性。

为有效提升检修水平，则需要从
海量的数据信息中进行分析，总结出一般规律，最大程度降低风电机组的运行故
障率。

结语
在海上风电大开发、大发展的背景下，建立海上风电智慧运维体系是目前最
优的措施，借助大数据和智能数据技术，基于数据进行运维决策。

采用精细的成
本管控，通过全生命周期内风机运维成本和收益的实时计算，提升运维管理精细
化水平，有效降低运维成本。

随着大数据及人工智能日渐成熟，融合互联网+工
程管理思维，围绕“应用架构、数据架构、技术架构、IT治理和信息安全”5个
维度来完成海上风电场数字化、智慧化转型顶层设计，满足可扩展、可持续的管
理需求和发展需求。

以数据为生产要素，打造风场级数据中心，做好数据的统一
接入、解析、清洗、标准化，融合生产数据及过程管理数据，解决数据孤岛问题。

以业务流为主线，打通各环节的数据。

以业务需求为驱动，解决信息录入负担繁重、线上线下重复的问题，横向打通业务流，最大程度地实现管理信息化；依托BIM+GIS技术，建立数字孪生风场，集中监管风场全域的运行动态，显著提升可
视化及交互体验，全面实现风场数字化；通过建立机理模型、数据驱动模型，深
度挖掘数据价值，开展风机能效评估、设备故障预警、健康度诊断、寿命估算、
灾害天气影响评估等创新实践，实现运维智慧化。

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