引言:
新能源产业快速发展，设备稳定运行是关键。但新能源设备运行环境复杂，故障频发，传统维护模式难以应对。数据驱动为设备故障预警和维护策略优化提供新思路，探索其在新能源生产管理中的应用，对提高运营效率、促进产业发展很有必要。
一、新能源设备运行特点与数据来源
（一）新能源设备运行特点
新能源设备的运行状态与自然环境存在深度绑定，风力发电设备的出力效率时刻随风速、风向变化而波动，当风速低于切入风速或高于切出风速时，机组会自动停机；光伏发电设备则对光照强度和环境温度极为敏感，多云天气或极端高温都会导致光伏板转换效率显著下降，这种强环境依赖性使得设备性能呈现出明显的不稳定性。在长期运行中，新能源设备的故障模式呈现多样化特征。风力发电机的齿轮箱、叶片等部件易因持续机械磨损出现异响或振动超标，电气系统可能因雷击、潮湿引发短路故障，沿海地区的设备还会遭受盐雾腐蚀导致金属部件锈蚀；光伏板则可能因积灰、组件老化或接线盒故障影响发电，多样的故障类型增加了排查与维修的难度。此外，新能源设备的运维成本居高不下。这类设备往往分布在旷野、山地、荒漠等偏远区域，单台（组）设备间距较远，维修人员需长途跋涉，且检修需专用吊装设备、检测仪器等，加上专业技术人员的人力成本，单次故障维修费用常达数万元，尤其对于海上风电设备，因运输和作业难度更大，运维成本更是显著高于陆地设备。
（二）设备数据来源与采集方式
新能源设备的数据采集覆盖多维度信息，以全面反映运行状态。传感器是数据采集的基础节点，在关键部件处安装振动、温度、电流等类型的传感器，比如风机齿轮箱的振动传感器可捕捉微小振幅变化，光伏组件背板的温度传感器能实时监测工作温度，这些数据通过有线或无线传输至终端，形成设备状态的即时快照。SCADA系统作为中枢平台，持续汇总设备的核心运行参数，包括风机的实时功率、叶轮转速、电网侧电压，以及光伏阵列的发电量、逆变器效率等，通过图表化展示实现远程监控，为整体运行调度提供数据支撑。维护记录数据则来自日常运维过程，详细记载设备历史故障类型、维修起止时间、更换的部件型号及故障处理结果，这些带有时间戳的信息，为追溯故障演化规律、评估部件寿命提供了纵向依据。环境数据的采集同样不可或缺，通过测风塔、光照计、温湿度传感器等设备，同步记录风速、风向、光照强度、大气湿度等参数，用于分析环境因素与设备性能衰减的关联。例如某风电场的实践中，在风机叶片根部安装应变传感器，齿轮箱和发电机轴承处部署温度与振动传感器，实时采集的微观数据与SCADA系统记录的宏观运行参数（如功率曲线、转速变化）相互印证，共同构建设备运行数据库，为状态评估与故障预警奠定基础。
二、数据驱动的设备故障预警方法
（一）数据预处理技术
数据预处理是设备故障预警的基础环节，直接影响预警模型的准确性。数据清洗需针对性处理各类异常情况，对于传感器故障产生的跳变值、漂移值等异常数据，采用3σ原则或箱线图法识别并剔除；针对网络中断导致的短时数据缺失，通过相邻时刻数据插值或同类设备数据迁移填补，避免缺失值干扰分析。特征提取旨在从海量原始数据中提炼关键信息，比如从振动信号中通过小波变换分解出不同频段的能量特征，从温度序列中计算小时温差、日均波动幅度等变化率指标，既能降低数据维度、减少计算量，又能聚焦与故障相关的核心特征。数据标准化则通过统一量纲消除数据差异影响，例如将振动加速度（单位m/s²）、温度（单位℃）等不同物理量的数据，通过min-max缩放映射到[0,1]区间，或采用z-score标准化转化为均值为0、标准差为1的分布，确保模型训练时各特征权重均衡。以风机齿轮箱振动数据处理为例，先对原始时域信号进行快速傅里叶变换（FFT），将其转换为频域图谱，从中筛选出齿轮啮合频率、轴承内圈故障特征频率等关键频段，这些特征能精准反映部件磨损状态，为后续故障预警模型提供高质量输入。
（二）故障预警模型构建
1、基于统计方法的预警模型
基于统计方法的预警模型常以阈值设定为核心，通过长期监测数据统计分析，为设备关键参数划定安全区间。比如根据风机齿轮箱的运行历史数据，将温度上限设定为80℃，当传感器监测到温度超过该阈值时，系统自动触发预警。这种模型的优势在于原理简单、易于部署，无需复杂算法支撑，在单一参数的故障检测中表现稳定，例如判断电机电流是否过载、光伏板电压是否异常等场景。但它的局限性也很明显，难以应对多参数耦合的情况——像风机振动异常可能同时关联转速、温度等多个变量的非线性变化，仅靠单一阈值往往会出现误报或漏报，无法精准捕捉复杂的故障模式。
2、基于机器学习的预警模型
基于机器学习的预警模型能通过算法学习挖掘数据深层关联。支持向量机（SVM）通过在高维空间中寻找最优分界面，区分设备正常与故障状态的特征差异，经过样本训练后可对新数据进行分类判断，尤其适用于小样本情况下的故障预警。随机森林则通过构建多棵决策树，对不同特征维度的故障信号进行投票决策，减少单一模型的偏差，提升预警结果的稳健性，在处理叶片裂纹、轴承磨损等多因素影响的故障时表现突出。神经网络（NN）中的LSTM模型擅长处理时序数据，能捕捉设备状态随时间的动态变化趋势，比如通过分析风电齿轮箱连续振动波形的细微变化，提前识别潜在的机械疲劳故障，相比传统方法更能适应设备运行的非线性特征。
（三）预警结果评估与优化
预警模型的实用性需通过科学指标检验，准确率反映预警结果中真实故障的占比，避免过多误报干扰运维；召回率体现模型捕捉实际故障的能力，减少漏报导致的风险；F1值则综合两者，平衡精准性与全面性，为不同场景下的模型选择提供依据——例如对高风险部件，需优先保证高召回率以杜绝隐患。根据评估结果进行针对性优化是提升模型性能的关键。若SVM模型准确率偏低，可尝试更换核函数类型，从线性核转为RBF核以适应非线性数据分布；神经网络预警滞后时，可调整隐藏层层数或神经元数量，增强对时序特征的捕捉能力。当模型泛化能力不足时，通过扩充不同工况下的故障样本，尤其是极端天气、设备老化阶段的罕见故障数据，让模型学习更全面的特征模式，逐步提升预警的可靠性与稳定性。
三、基于数据的设备维护策略优化
（一）基于设备健康状态（RUL）的维护
这种策略核心在于精准预测设备剩余使用寿命（RUL），通过梳理设备的历史故障记录、运行参数变化趋势及实时状态数据，构建预测模型推算出设备还能稳定运行的时长，比如风机齿轮箱经分析得出剩余寿命为2000小时。依据RUL制定的维护计划更具针对性，能在设备性能未严重衰减前提前安排维修。某风电场的实践中，利用LSTM模型持续追踪风机齿轮箱的振动、温度数据，当预测其RUL降至500小时以下时，便主动安排轴承更换工序，有效规避了因齿轮箱突然卡死可能造成的机组报废风险，降低了非计划停机概率。
（二）基于风险优先的维护
该策略通过量化风险值实现维护资源的合理分配，先结合设备过往故障频率计算故障概率，再评估故障可能造成的停机损失、安全隐患等后果，将两者相乘得出具体风险值。按照风险值高低排序，优先处理高风险设备，避免资源浪费在低风险维护上。某光伏电站在逆变器管理中发现，某批次逆变器不仅故障概率比同类产品高20%，且每次停机都会导致整个阵列发电中断，单日损失超万元，于是将其列为维护优先级首位，通过加强巡检和提前更换易损件，使该型号逆变器年故障率下降30%，显著减少了经济损失。
（三）预测性维护与预防性维护结合
两种维护方式的协同能兼顾灵活性与稳定性。预测性维护依托故障预警模型捕捉设备异常信号，比如通过振动分析发现风机叶片裂纹隐患后，及时安排修补；预防性维护则针对叶片涂层、光伏板接线端子等易损部件，按其平均寿命制定定期更换计划，延缓老化速度。实施时先搭建覆盖设备全生命周期的状态监测系统，实时传输运行数据至预警模型；再结合预警结果与风险评估，动态调整维护排期——既对预警的高风险故障安排紧急处理，也按计划完成常规部件保养；每次维护后，将维修内容、更换部件型号等信息录入数据库，通过反馈数据不断优化模型参数，让后续维护策略更贴合设备实际状态。
四、新能源企业数据驱动运维的实践案例
（一）案例背景
某大型风电集团在行业内颇具规模，旗下布局了10个风电场，总装机容量达2000MW，运营的设备类型丰富，既有双馈风机，也包含直驱风机，机型的多样性给运维工作带来不小挑战。在传统的定期维护模式下，该集团面临着诸多难题：设备故障率居高不下，频繁的故障不仅影响发电效率，还让维修成本一路攀升，每年的运维费用超过5000万元，高额的支出严重挤压了企业的利润空间，探索更高效的运维模式成为当务之急。
（二）数据驱动运维实施过程
1、数据采集与整合
为打破传统运维的被动局面，该集团从数据采集入手，在风机的齿轮箱、发电机、主轴等关键部位批量安装振动传感器、温度传感器和油液监测装置，实时捕捉设备运行时的振动幅度、温度变化以及油液中的金属颗粒含量等数据。同时，将这些传感器数据与风电场原有的SCADA系统所记录的功率、转速、风速等运行参数进行整合，剔除无效信息、补全缺失数据后，构建起一个覆盖全面的设备运行数据库，为后续的数据分析和模型训练奠定了坚实基础。
2、故障预警模型开发
基于已构建的设备运行数据库，技术团队选择LSTM模型进行风机故障预警模型的训练。他们从数据库中提取了过去5年的风机故障记录和对应的运行数据作为样本，通过反复调整模型的网络层数、神经元数量等参数，不断优化模型性能。经过多轮测试与迭代，最终开发出的故障预警模型准确率达到90%，能够精准识别齿轮箱异响、发电机绝缘老化等常见故障的早期特征，为提前干预提供了可靠依据。
3、维护策略优化
借助故障预警模型的输出结果和设备剩余使用寿命（RUL）预测数据，该集团对维护策略进行了大刀阔斧的优化。不再拘泥于固定的维护周期，而是根据设备的实际健康状态制定动态维护计划。对于状态稳定、故障风险低的风机，将原本6个月一次的定期维护周期延长至12个月；对于预警提示存在潜在隐患的设备，则提前安排针对性检修。这种灵活调整的方式，既避免了过度维护造成的资源浪费，又能及时防范故障发生。
（三）实施效果评估
数据驱动运维模式的落地，为该风电集团带来了显著的效益提升。在运维成本方面，年运维费用从之前的5000万元降至3500万元，降幅达到30%，这主要得益于故障发生率降低带来的维修费用减少以及维护周期延长节省的人力物力成本。设备可靠性也有了明显改善，风机可利用率从95%提升至98%，故障停机时间减少40%，有效保障了发电量的稳定输出。在管理效率上，数字化运维平台的应用实现了设备状态的实时监控和维护任务的自动派发，运维人员无需再进行大量重复性的人工巡检和调度工作，工作效率提升50%，整体运维管理水平迈上新台阶。
五、结束语
数据驱动在新能源设备故障预警和维护策略中作用显著。从分析设备特点、整合数据，到构建模型、优化策略，再到实践验证，形成完整体系。这不仅能提升设备可靠性、降低成本，还为新能源生产管理升级提供方向，助力产业可持续发展。
参考文献：
[1]洪吉超,梁峰伟,杨海旭,等.大数据驱动动力电池智能安全管理与控制方法研究[J].汽车工程,2023,45(10):1845-1861.
[2]陈金鹏,黄俞俊,朱倩.新能源汽车无人充电场运营管理系统研究[J].物流工程与管理,2023,45(4):144-147.
[3]张波,高远,李铁成,等.考虑光伏电源可靠性的新能源配电网数据驱动无功电压优化控制[J].中国电机工程学报,2024,44(15):5934-5946.
[4]李晗,李萌,王垚鑫,等.考虑数据集误差下基于数据驱动的新能源设备多工况导纳获取方法[J].中国电机工程学报,2025,45(3):948-959.
[5]农海,黄雅金,蒋卫东.新能源汽车永磁同步电机故障分析与控制技术[J].农机使用与维修,2023(9):125-127.
[6]熊志,章谋成,姚伟,等.数据—物理融合驱动的含新能源电网短路电流超标评估策略[J].电力科学与技术学报,2023,38(4):24-34.
