（福建省福能新能源有限责任公司 福建莆田 351146）

1 研究背景及意义

根据GWEC 数据显示，2018 年全球风电新增装机中国占比41%，至2023 年，中国在全球新增风电装机占比将达36%，为全球第一大风电市场。截至2018 年，中国陆上风电累计装机206 GW，陆上和海上累计装机210.6 GW，成为世界首个陆上风电总装机超过200 GW 的国家［1］。在装机容量高速增长的同时，也显露出风电场运维效率与技术水平落后于增长水平的问题。因此亟需借助新兴技术手段来提升风电场运维效率与技术水平，匹配装机容量高速增长下的技术力量需求。

大数据分析是指对海量数据进行采集、分析和处理，得出数据内在联系，针对数据内在联系建立数学模型，基于数学模型进行合理预测的一种新兴技术手段。大数据分析的6 个基本方面：

（1）可视化分析。可视化分析可以理解为：数据经过简单处理及计算后，将所需呈现的数据信息进行整合，以图表、曲线、颜色等视觉信息加以展示。可视化分析在风电场运维模式中的典型应用就是通过采集加工设备运行实况数据，以画面展示目标数据，即集中控制中心的监测系统。操控人员可以直接从监测系统画面中获取设备实况运行数据。

（2）数据挖掘算法。数据挖掘算法是挖掘数据内在价值的主要手段，以JAVA、C++、Python 等计算机编程语言为载体，结合数学理论，对数据进行解析、挖掘、分析得出数据内在联系。数据之间的内在联系与特点将会作为后续建立数学模型的主要准则，内在联系与特点和数学模型预测结果准确性之间存在相关性。……