智慧风电场的概念起源于欧美等发达国家。2010年9月美国IBM公司首次在国内发布了“智慧的电力”战略以及系列解决方案。随后逐步出现了“智能风电场”“智慧风电场”等概念。

现如今，随着数字化技术的发展和能源产业化的加快，市场对于能源企业的要求已经从数字化、智能化逐步过渡到智慧化的阶段。智慧已经不再是智能的简单升级，而是提出了更高层次的要求，需要电厂在生产运作过程中充分展现出“拟人”的特点，即具有“思维”“判断”和“决策”的能力。

目前，国内外对智慧风电场建设及其关键技术的研究十分活跃，其相关技术也随之不断发展。智慧风电场关键技术包括：风机关键设备状态智能监测技术、智能故障诊断技术、风力机智能控制技术、智慧运维技术、大数据智能分析技术、精准风功率预测技术、备品备件智能管理技术、风电场信息智能管理技术等。其中，风力机智能控制技术已进行了大量的研究，并取得了较好的成果。目前，兆瓦级风机已普遍实现了自动启停、自动偏航、自动变桨、自动功率调节等功能。目前，风机厂家及科研机构虽然在数字化智慧风电场建设方面做了大量的工作，但现有风电场与数字化智慧风电场还存在较大差距，主要体现在以下几个方面。

（1） 缺少对风场选址、机组选型、基建过程信息的数字化智能化管理功能，无法实现设备全寿命周期相关过程的智慧化监管。

（2） 缺少对运维过程及质量、运维安全监督的智能评估体系及方法。

（3） 对风电场各系统、设备健康状态的评估还需人工参与，未实现真正的智能评估。

（4）由于业内竞争及数据保密等原因，各风机厂家开发的平台及系统对其他厂

商生产的机型适用性相对较弱，不能满足风电场对多家厂商、多种机型信息综合分析管理的需求。

（5） 初步整合的信息管理平台虽然实现了部分生产、管理和经营业务间的协同，但仍存在部分信息孤岛如状态监测（CMS）数据、离线检测数据等。积累的海量历史数据和实时数据未得到有效的分析和充分利用。

（6） 智能决策能力不足，仅完成了数据统计分析等基本功能，离智能管控一-体化要求还存在一 定差距。设备状态数据、备品备件信息与管理平台缺乏有效关联，无法根据数据分析结果自动推出运行优化、检修方案和备件采购工单等一系列运维决策建议。

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