近些年，新一代信息技術被廣泛應用于風電產業(yè)之中，數字化、智能化已成為風電產業(yè)發(fā)展的主要趨勢之一。在選址環(huán)節(jié)，基于中尺度建模技術、衛(wèi)星遙感物理建模技術和高精度風電場微觀選址技術，智慧選址模式正在逐步取代費時、低效的傳統(tǒng)方式。在運行中，借助現有技術，通過感知并預測所處環(huán)境變化，系統(tǒng)能夠自動采取不同控制策略，做到降載增壽，提高發(fā)電效率。在運維環(huán)節(jié)，通過在風電場安裝狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)，結合資產完整性管理理念，故障維修已經從事后轉向事前，逐步走向預防性維護，并在運維方案定制和成本優(yōu)化方面開始發(fā)揮作用。這些手段有效推動了風電發(fā)電效率的提升以及整體成本的下降，正在成為未來進一步提高產業(yè)發(fā)展質量的主要抓手。

推動數字化轉型，數據是基礎。然而，目前風電數據質量依然存在諸多問題，這在SCADA數據中體現得尤為明顯。通過對市場上主流供應商的SCADA數據質量進行分析后發(fā)現，問題包括部分關鍵變量丟失、數據時間分辨率不一致、數據重復、整條數據記錄缺失、部分變量記錄缺失、數據超出正常范圍、變量錯位等。導致此類問題的因素涉及不同設備廠家SCADA系統(tǒng)采集的變量個數與變量名稱不同、風電場停電、服務器故障、PLC供電電壓異常、PLC模塊故障、傳感器故障、數據線虛接、存儲空間不足、數據線屏蔽不到位，SCADA系統(tǒng)升級、機組運行程序升級、通信故障等。特別是早期開發(fā)的風電項目，由于SCADA數據系統(tǒng)設計和運行管理不完善，數據質量問題更加突出。

上述問題長期、普遍存在，嚴重影響著發(fā)電量評估、可靠性分析、運維檢修、技改退役等方面的決策。例如，數據缺失導致無法追溯相關機組對應時間內的真實運行情況，不利于開發(fā)企業(yè)及運維人員迅速了解機組的實際運行狀況;在應用SCADA數據進行故障診斷和故障預警建模時，數據質量問題會使模型表現出的不確定性更加顯著，模型中蘊含的規(guī)律難以被發(fā)現，預測結果無法準確判斷影響產品質量和設備狀態(tài)的敏感參數;變量錯位的數據會讓建模過程陷入混亂，造成分析結果與實際情況出現較大偏差，甚至會產生與實際情況相悖的結果;在技改效果評估中，經常利用SCADA數據進行技改機組和參考機組在技改前后時間段內的發(fā)電性能比對，被用于評價的SCADA數據若存在質量問題，將無法對技改的實際效果開展準確評估，進而妨礙企業(yè)的后續(xù)決策;在機組壽命評估中，SCADA系統(tǒng)記錄的環(huán)境參數及機組運行狀態(tài)是進行機組全壽命期間的疲勞累積計算的輸入條件，如果SCADA數據質量出現問題，分析得出的機組壽命結果與實際情況會有很大的偏差;在事故分析中，事故機組的運行數據常被用來復現事故發(fā)展過程并進一步識別事故發(fā)生原因，如果存在相關數據無法獲取或數據記錄不準確的情況，將增加事故分析難度，導致事故原因難以確定。

要充分挖掘數據的價值，必須加強數據治理工作，這涉及數據采集、傳輸、加工、存儲、應用等環(huán)節(jié)。就目前而言，亟需著手做好以下工作：一方面，整機商應當配合開發(fā)企業(yè)做好機組軟件系統(tǒng)的維護、更新工作，及時修復系統(tǒng)中存在的漏洞，提高系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性以及準確性;根據實際需求適當增加重要數據部分的冗余，完善系統(tǒng)日志，最大限度確保系統(tǒng)的正常運行;同時，定期維護機房服務，及時清除無用緩存，備份歷史數據。另一方面，開發(fā)企業(yè)應當加強對機組各部位傳感器硬件的排查，制定詳細的檢查計劃，及時發(fā)現傳感器硬件故障、加以更換;做好風電場升壓站或者集控中心等區(qū)域的外部保障工作，實時確保電力資源的充裕以及網絡連接的暢通。

習近平總書記指出，要發(fā)展數字經濟，加快推動數字產業(yè)化，依靠信息技術創(chuàng)新驅動，不斷催生新產業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式，用新動能推動新發(fā)展。對于風電產業(yè)而言，數字化、智能化已是大勢所趨。加強數據治理，是風電產業(yè)實現數字化升級的基礎。數據質量問題不解決，風電的數字化與智能化就無從談起。