受化石能源價格上漲和全球氣候變化的影響,可再生能源因其可持續性、清潔、環保, 日益受到國際社會的重視,是未來能源的發展方向。在當今世界可再生能源開發中,風力發 電是除水能外,技術較成熟、具有大規模開發和商業開發條件的可再生能源發電形式。世 界許多國家都制定了包括發展風力發電等可再生能源的發展規劃和戰略目標,使得風力發電 技術水平不斷提高,產業規模逐漸擴大,風力發電已成為促進能源多樣性和實現可持續發展 的重要能源。

我國風能資源豐富,風力發電正快速發展。自1986年起,山東榮成進口了3臺Ⅴes tas的容量為55kW的風電機組,建立了我國第一個風電場,到2013年底,我國累計裝機容 量為91412.85MW,新增裝機容量為160887MW。2001-2013年,我國新增及累計風電裝 機容量。目前,我國新增裝機容量和累計裝機容量均居世界第一。

在機組運行過程中會實時產生大量關于天氣信息和機器狀態的實時數據。與傳統火力發電不同的是，風力發電具有很大的隨機性，這樣的隨機性帶來的影響是機組部件運行工況的不確定性和復雜性，增加了部件計劃性維護的難度。 而故障引起的停機時間統計中，引起停機時間比較長的依次是齒輪箱故障、葉片故障和主傳動鏈故障。

目前關于風電機組的運行維護模式是故障處置經驗+定周期維護的模式。其中故障處置經驗分為 :
1、行業內有經驗的運維維護人員的經驗;
2、設計人員在設計初始依據系統機理和部件可靠性等方面給出的故障處置指導建議。定期維護主要業界標準和機組運行經驗制定了月度檢、季度檢和年度檢等，對機組部件實施周期性檢查，檢查的措施有目視、功能測試和力矩校驗。

這樣的運行維護模式存在以下問題：
（1）故障處置經驗可分享性差。 解決問題的思路，通過大數據技術收集和分析各種機器、制造商的數據，通過智能分析平臺進行任務分類歸集并形成知識庫，進而進行信息化建設，可使用WEB或APP查詢數據；
（2）由于機組部件運行工況復雜，現有的故障處置經驗不完備。對于新增突發故障無法執行有效的處置措施；
（3）業務參與者只知其然，不知其所以然。對于維護周期的科學化制定，維護部件的重要程度劃分沒有依據；
（4）維護成本高。這種事后維護的模式使得一些本身可以通過前期有效的防范措施避免的部件失效無法得到及時的“治療”，喪失了用小成本換取大收益的時機。

展盛科技有限公司為此搭建風機大數據分析與故障智能研判平臺，完成信息資源的整合，使用風機業務數據進行研判分析，實現對風機故障參數動態信息等綜合研判分析，對信息的深度應用，提高數據的利用率，并且支撐起隨著匯聚的數據量劇增，日常故障研判、重大事件預警、發電量預測、風場個性化建設等比較困難分析的業務。

通過搭建大數據及智能研判分析平臺實現利用先進大數據技術，對結構化非結構數據和海量風機業務數據進行處理，進行數據挖掘與分析，充分提升業務數據價值，在以信息化為標志的智能制造革命的背景下，解決風機信息資源全面共享、預警研判深度應用、風機業務監管等難題，實現跨系統、跨地域的統一分析與預警，形成管理合力，保持全國領先優勢。