讲座主题：以风电场为背景的基于大数据及物联网的智能资产管理系统

主讲人: 张文娟 (英国华威大学)

讲座时间：2024年4月2日，10：00-11：30

讲座地点：商学院218

主持人：李嘉 教授

主办单位：华东理工大学商学院管理科学与工程系

报告摘要：基础设施与设备等固定资产需要长期且有规律的维护，为确保其持续安全的正常运转所需要的运维费用十分昂贵， 以风电场为例，其运维成本占项目全生命周期总成本约25%-30%。控制运维成本是保证风电场运营效益的关键，优化维护策略以控制成本并保证运行安全是风电场运营中至关重要的任务。

维护策略包括事后维护，计划维护及状态维护。目前风电场主要采用事后维护及计划维护，事后维护需要更长的维修时间，更多的维护资源并导致更长时间的故障停机，从而产生更高的电能损失，其经济性远低于其他类型的维护策略。计划维护是目前风电场所采用的最主要的维护策略， 但是如果计划维护周期选择不恰当，会出现过度维护或维护不足的现象，从而导致维护成本过高或可靠性过低。状态维护是通过风电机监测过程中的状态信息对风电机核心零部件运行状态进行判断并预测其剩余寿命，以便及时发现及预测故障并制定有效的维护方案。状态维护能够在最大限度保证风电机设备可靠性的同时减少不必要的维护和停机，以达到降本增效的目的。但其实现需要安装复杂的状态监测设备及开发有效的模型和算法，目前风电场采用状态维护方式的还比较少。

随着物联网，大数据及人工智能技术愈发成熟，风电场的智能运维已成必然趋势。以风电场为背景的基于大数据及物联网的智能资产管理系统，利用人工智能分析物联网收集的海量数据及预测资产的剩余寿命，制定运营维护的计划和预算，对风电场资产进行全生命周期管理，以达到优化风电场的运营维护的目的，并为资产运营维护决策提供支持。该报告希望就风电场智能资产管理系统的必要性，可行性，目前的挑战，及未来的发展进行探讨。

报告人简介：张文娟, 应用统计及运筹学博士，现任英国华威大学商学院副教授。主要研究方向包括商业分析，大数据分析，机器学习，人工智能，可靠性，维修优化及工程资产管理。主持并参与了二十多个科研及工业项目，发表了数十篇学术论文及项目报告。项目涉及英国交通部，英国电网，英国医疗部，电气公司，风电场，银行，超市等。