转自：中国电力报

在能源革命深入推进、新型电力系统加速构建的背景下，风电已成为推动我国能源绿色低碳转型的重要电源。然而，随着风电机组数量的快速增长、装备类型多样及运维模式存在区域差异，设备可靠性水平呈现出波动性强、受外部影响大、演化机制复杂的特征。当前，行业普遍采用的“人工填报﹢事后统计”可靠性管理模式，与大规模新能源并网条件下对系统安全性、灵活性和可控性的要求不匹配，难以支撑风电从规模扩张向高质量发展跃升。因此，构建实时数据驱动的风电可靠性管理体系，既是技术进步的必然方向，也是新型电力系统发展阶段提升治理能力现代化的重要内容，更是保障我国高比例可再生能源安全可控接入的关键课题。

风电可靠性管理呈现新特征

风电可靠性问题具有系统性、动态性和耦合性等典型特征，当前呈现出三个方面的新变化。

首先，可靠性管理的重心正在从单机管理向系统安全延伸。在高比例新能源并网背景下，风电机组出力的不确定性开始对区域电网稳定性、备用容量安排和调峰能力形成实质性影响。风电机组的可靠性不再只是场站内部的运维指标，而是直接关系系统运行的整体安全性。其次，可靠性治理思路正从故障记录向状态认知转变。传统管理模式侧重记录故障事件，难以把握设备运行状态的连续性和演化规律。随着风电机组数字化程度不断提高，实时数据能够更全面地反映设备性能偏离、运行行为异常及早期隐患，使可靠性治理从关注结果转向关注过程。再次，可靠性治理正从静态统计向动态预测迈进。事后统计模式滞后性强，难以对设备退化趋势做出及时响应。通过实时数据与智能算法的结合，可以实现趋势预测、故障概率估计和风险预警，将可靠性治理从被动响应推向主动干预与前瞻性治理。

这些变化表明，以实时数据为核心构建新型可靠性管理体系，是风电行业发展的内在需求和必然趋势。

实时数据成为风电可靠性管理关键抓手

实时数据在风电可靠性管理中的作用已从辅助信息转变为核心驱动力，其价值体现在三个方面。

首先，实时性赋予可靠性治理前瞻能力。多源数据对机组运行状态的连续监测能够迅速识别性能偏移与异常行为，为早期发现风险提供条件，突破了传统统计方法的滞后性。其次，多维性赋予可靠性治理系统性分析能力。现代风电机组的数据包括机械、电气、控制策略、气象环境等多个维度，使可靠性管理能够从单因子分析转向多因子耦合分析，更真实地反映设备运行本质。最后，连续性赋予可靠性治理动态性。设备行为的长期观测为退化建模、趋势预测和寿命评估提供丰富数据，使可靠性治理实现从静态评价向动态管理的跃升。

因此，实时数据不仅是传统体系的技术补充，更是支撑新型可靠性管理体系构建的基础资源，也是重要的数据资产。

三个维度构建风电可靠性管理体系

基于新型电力系统建设需求，可以从治理对象、治理工具和治理机制三个维度构建实时数据驱动的风电可靠性管理体系。

治理对象：以全生命周期和系统视角重塑可靠性边界。在新体系中，治理对象不再局限于故障事件，而是覆盖机组运行的整个生命周期和系统运行的整体影响。机组健康状态是核心治理内容，通过实时数据可揭示关键部件的性能退化轨迹与演化规律。机组运行行为反映参数偏移、功率异常等特征，是发现隐性缺陷的重要依据。随着风电在电力系统中的渗透率提高，机组行为对区域电网的系统耦合效应也需纳入治理范畴。此外，面对极端气象风险增多的趋势，设备对恶劣环境的适应性和韧性也应成为可靠性治理的重要内容。由此，可靠性治理的边界实现了从设备点状管理向系统性、全链条治理的拓展。

治理工具：基于实时数据构建四类核心能力。实时数据为风电可靠性治理提供了全新的工具体系。状态感知能力使管理者能够利用气象等多源数据对机组状态进行持续监测。异常识别能力通过特征提取、阈值判断与智能算法相结合，识别运行偏差和潜在故障。健康评价能力通过构建多源数据因子，对机组可靠性进行量化分级，支撑差异化运维策略。趋势预测能力利用机器学习方法，对关键部件故障概率进行预测，使运维管理从被动响应转向主动预控。这四类能力共同构成实时数据驱动的技术基础，使可靠性治理向智能化方向迈进。

治理机制：形成“评价—预警—检修—反馈”的动态闭环。依托实时数据，风电可靠性管理可以形成贯穿设备全生命周期的动态闭环机制。评价环节基于健康评分体系刻画机组综合状态；预警环节通过趋势分析提前识别关键部件退化风险；检修环节根据可靠性等级实施差异化策略，实现资源优化配置；反馈环节将检修结果反向输入模型，促进健康评价和趋势预测的持续优化。闭环机制使治理体系具备自学习能力，推动可靠性管理持续进化。

多方面同步推进确保系统安全

从行业治理角度看，构建实时数据驱动的风电可靠性管理体系需要在标准化、智能化、平台化和协同化方面同步推进。

首先，必须建立统一的数据治理体系。目前行业故障事件仍主要依赖人工填报，数据口径不一导致跨区域、跨机型比较难以实现。因此，应尽快构建涵盖事件编码、故障分类、数据字段和质量评价等内容的统一数据标准，实现数据的可比性与可追溯性。

其次，应推动数据获取方式从“填报”向“直采”转型。依托机组实时监测系统和数据接口，实现事件自动识别、运行状态自动记录和关键指标自动提取，提高可靠性数据的真实性和时效性，真正实现“用数据说话”。

再次，应建设行业级风电可靠性分析平台，通过数据汇聚、模型计算和知识图谱构建，实现跨风场对标分析、机组健康状态监测、故障趋势预测和运维策略生成，推动可靠性管理从企业层面的“局部治理”走向行业层面的“整体治理”。

最后，应构建贯通设备全生命周期的协同质量提升机制。制造企业可利用运行数据优化设计与材料选型，运维机构可依据退化规律优化检修策略，投资主体可依据可靠性评价优化选型决策，推动行业形成从设计、制造到运行、检修的系统性质量提升闭环。

风电可靠性管理正在经历从“事后统计”向“实时治理”、从“经验驱动”向“数据驱动”、从“设备管理”向“系统治理”的深刻变革。实时数据驱动的可靠性管理体系将显著提升设备运行稳定性和系统安全性，为高比例可再生能源发展的安全可控提供重要支撑。这不仅是行业技术路线的变化，更是新型电力系统治理理念的重大转变。

建立科学、系统、可持续的可靠性治理体系，不仅具有现实必要性，更关乎未来电力系统的安全底座与产业竞争力。面向“十五五”，风电行业应以更高的标准、更强的能力和更开放的协同机制，加快构建实时数据驱动的可靠性管理体系，为我国能源安全和绿色发展战略贡献力量。

（陈永权系华北电力大学经济与管理学院学院助理、副教授、中国电力设备管理协会风委会副秘书长；于文革系中国华电集团有限公司工程建设与供应链管理部主任，中国电力设备管理协会风委会秘书长；张建平系中国电力设备管理协会副会长）