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3 风场智能云维护平台的组成
风场智能云维护平台帮助用户解决风力发电场发电设备和系统的远程访问、数据安全共享以及运行维护问题，用户使用普通的PC机、手机等移动设备就可通过互联网共享系统数据、掌握运行状态，通过远程访问操作现场系统。同时，风场智能云维护平台通过采用数据挖掘技术及智能化算法进行故障预警与诊断，自动生成设备检修或维修计划。云维护平台主要以分布在风场的各风电机组为主要监测对象，实现数据采集、设备控制、参数调整、故障预警及诊断、检修维护计划制定以及风场状态评估等功能。云维护平台主要分为三个部分，其结构如图2所示。
（1）现场监测部分：主要由分布在风机各部位的传感器、风力发电机控制柜内的通信子系统及现场监控服务器等组成。通信子系统由数据采集模块和实时控制器组成，完成对传感器采集信号的抗干扰滤波和A/D转换。现场监控服务器接收上传的数据并存人数据库，数据分析模块对数据进行分析和整理后通过有线或无线网络传输到云维护平台。
（2）云平台核心部分：硬件主要包括服务器、交换机、存储设备、防火墙及加密设备等。其中的服务器主要有Web服务器、通信服务器、应用服务器、数据库服务器及管理服务器等。云平台对数据进行相应的算法处理、数据挖掘、网络发布并进行隔离、多重备份、加密存储，以保证数据的安全性，同时对网络进行隔离、人侵检测、全网监控。管理人员可登陆到云平台服务器，对云平台进行管理操作。
（3）云数据共享部分：一方面，内部巡检人员可通过内部网络合理参考云维护平台的监测数据、维护建议及巡检计划安排，有利于对风场进行最高效的维护、检修；另一方面，国内外专家、院校科研人员和风机制造厂家可合理运用监测数据提出建议，供巡检人员参考。风机制造厂家可根据风机运行状况合理改进风机，以增强风机的性能和可靠性。
4 风场智能云维护平台构建的技术支撑
从风场智能云维护平台致力于实现的功能及结构特点可得出，智能云维护平台的构建还面临着巨大挑战，迫切需要众多先进技术的支撑。
（1）先进的数据采集技术。平台以风场的风机作为主要监测对象。分布在风机上的传感器及其它数据采集设备能否准确、及时地获取风机运行的各项数据关系到整个云维护平台对风场运行状态的把握，因此必须依赖于先进的数据采集技术对风机的各项指标进行实时准确的获取，使风场云维护平台的后续进程拥有可靠的数据来源。
（2）先进的远程数据通信技术。目前，在工业数据传输领域大多采用有线通信方式，虽然经济实用，但在很大程度上限制了应用场合的拓展。随着通信技术的发展，无线通信网络在工业数据传输中的应用日益增多。如果能够将有线数据通信网络与无线数据通信网络相结合，发挥各
自的优势，恰当合理地应用，那么一定能提高数据通信的效率，拓宽应用范围。先进的远程数据通信技术能够保证云维护平台正常运行的时效性、准确性与安全性。
（3）先进的故障预警与诊断技术。及时准确的故障预警与故障诊断，能够让维护人员在故障发生初期做出适当调整，进行相应检修，避免故障对整个风场造成巨大损失。要想实现准确的故障预警与故障诊断，制定及时合理的检修方案，需要应用了先进智能化算法的故障预警与故障诊断技术对监测数据进行处理。
