历史视频，并通过分 析实时视频和历史视频获取气象和水文观测数据。
[0054]将S330获取的静止卫星云图观测数据、S340获取的气象站数据和水文站数据以及 S350获取的气象和水文观测数据作为水文气象实测数据。
[0055]在S203,根据所述水文气象实测数据校验及修正所述水文气象预报数据，修正后 的所述水文气象预报数据为所述海上风电场的水文气象预报信息。参照图3,在具体应用 时，可以通过S370获取海上风电场的水文气象预报信息。
[0056]在S370,将预报数据与该实测数据进行对比分析，对预报数据进行质量验证及校 验，最终得出更为准确的海上风电场水文气象预报信息。在具体应用中，可选的，得到海上 风电场海洋水文气象1-10天的预报信息。
[0057] 在本实施例中，通过S204和S205执行实施例一中S110中的预测海上运维安全作业 时间窗口。
[0058] 在S204,根据所述水文气象预报信息获取可出海时间。
[0059] 例如，根据水文气象预报信息可知2014年12月2日至2014年12月23日为可出海时 间。
[0060]在S205,根据所述风速信息和浪高信息从所述可出海时间划分出海上运维安全作 业时间窗口。在本实施例中，出海风浪条件信息可以包括但不限于风速信息和浪高信息。 [0061 ]可选的，在本实施例中，可以根据S204获取的可出海时间，重点关注海上风电场作 业区域对应的未来3至72小时的精细化水文气象预报，并根据海上风电场施工与运维所需 气象水文条件，在本实施例中指定风速临界值为8m/s，浪高临界值为1.5m，根据出海风浪条 件信息中的风速和浪高的信息，将作业时间窗口分为安全作业时间窗口，即风速小于8m/s 且浪高小于1.5m的可出海时间窗口；不安全作业时间窗口，即风速和浪高要素中有一个高 于临界值以及极不安全作业时间窗口，即风速大于8m/s且浪高大于1.5m，并将划分出来的 作业时间窗口通过显示屏进行显示，或者发送给用户终端，通过终端设备向管理人员和运 维人员显示，管理人员和运维人员可一目了然未来3至72小时是否有海上运维安全作业时 间窗口。例如，通过第一作业时间窗口表不2015年12月8日10时至15时为拖拉机出行的安全 作业时间窗口，第二作业时间窗口表不2015年12月9日6时至13时为拖拉机出行的安全作业 时间窗口，第三作业时间窗口表示2015年12月9日17时至21时为拖拉机出行的安全作业时 间窗口，第四作业时间窗口表示2015年12月8日5时至9时为轮船出行的危险作业时间窗口， 第五作业时间窗口表示2015年12月8日16时至19时为轮船出行的危险作业时间窗口等等。 可以利用安全作业时间窗口并避开危险作业时间窗口得到出海维护方案。
[0062]优选的，当遇到灾害性天气时，如台风、寒潮大风、雷暴等天气时，可以进行1小时 至72小时每小时都进行预报的精细化预报的预报模式，并给出风电场大风、雷暴等警报，提 示风电场启动应急响应预案。
[0063]在本实施例中，通过S206和S207执行实施例一中的S120。故障信息包括实时故障 信息和潜在故障预警信息。
[0064] 在S206,根据所述实时运行数据中的所述风力发电机组的振动监测报告查询故障 专家库，确定所述风力发电机组的机械部件是否异常的实时故障信息。
[0065] 在海上风电场中的风力发电机组上的各部件例如发电机、齿轮箱、变速箱和叶片 等等安装振动观测传感器，获取该风力发电机组各部件的实时运行参数，并根据实时运行 参数定期生成风力发电机组的振动监测报告。预先存储故障专家库，该故障专家库中包括 各种运行参数出现异常可能对应的机械部件的异常诊断信息，根据该异常诊断信息得到风 力发电机组的实时故障信息，例如，塔架的实时载荷超过载荷阈值5%，有可能的机械部件 是塔架连接法兰上的螺栓松动等等。
[0066]在S207,对比所述实时运行数据和预设运行数据，确定所述风力发电机组的潜在 故障预警信息。
[0067]例如，表1是示出本发明示例性实施例二中的一种潜在故障预警信息。参照表1，对 比实时运行数据和预设运行数据，可以得到2014年7月20日的发电机类灵武振动异常故障 预警信息，2014年2月10日的叶片开裂预警信息，2015年5月15日的水冷系统缺水预警信息， 2015年3月31日的变桨电机温度异常预警信息，2015年5月5日的风速仪故障预警信息。潜在 故障预警信息中除了故障类别，还包括故障级别(例如从高到低的级别分别为1级、2级、3级 等）、排查故障时间建议(级别越高排查时间越紧急，例如1级建议24小时内排查，2级建议48 小时内排查，3级建议72小时内排查）、潜在故障预警信息对应的风力发电机组的编号(例如 WTG22等等）以及潜在故障预警是否处理的状态记录(例如，可选的，可以通过以下状态参数 进行记录：已结束表示运维人员已经处理该潜在故障预警信息，已反馈表示已经将该潜在 故障预警信息通知到运维人员，未反馈表示尚未将该潜在故障预警信息通知到运维人员等 等)。
[0068]表1潜在故障预警信息 [0069]
[0070] 在本实施例中，通过S208、S209和S210执行实施例一中的S130。
[0071] 在S208,根据所述出海风浪条件信息中的风速信息，获取所述至少一台风力发电 机组的预测发电量。
[0072] 在本实施例中，可选的，可以通过风速信息，预测海上风电场中至少一台风力发电 机组的发电量，发电峰谷时间和发电收益等等。
[0073]在S209,根据所述历史运维记录、年度运维计划和预测发电量给所述至少一台风 力发电机组画像和打分，并根据打分结果获得所述至少一台风力发电机组在同类型机组中 的排名信息。所述年度运维计划包括所述海上风电场的半年检计划和全年检计划及计划完 成情况。
[0074]图4是示出本发明示例性实施例二中的风力发电机组画像示意图。参照图4,可选 的，所述画像信息包括:所述至少一台风力发电机组的机组性能、性能折减、电能损耗、故障 情况和运维成本的信息。其中，所述电能损耗表示至少一台风力发电机组的实际发电量相 对于设计发电量的损耗率，所述运维成本表示根据至少一台风力发电机组的历史运维记录 中的运维成本相对于海上风电场所有风力发电机组的历史运维记录中的总运维成本的比 例，所述故障情况表示至少一台风力发电机组的故障维修次数，所述机组性能表示根据至 少一台风力发电机组的发电量、故障情况、历史运维记录中备品备件等综合参数的加权数 相对于海上风电场所有风力发电机组的综合参数的总加权数的比例;所述性能折减表示至 少一台风力发电机组的性能受海上风电场中的电缆、炜流等环境因素影响所导致的性能的 折减率。第一折线401表示根据至少一台风力发电机组的历史运维记录、年度运维计划和预 测发电量所绘制的画像，第二折线402表示对至少一台风力发电机组进行技术改造后预测 的画像。图5是示出本发明示例性实施例二中的风力发电机组的排名示意图。参照图5,根据 至少一台风力发电机组所处的风况、单位容量发电量和性能分别对至少一台风力发电机组 在同类型机组中进行排名。
[0075] 在S210,根据上述排名信息确定至少一台风力发电机组的维护优先级。
[0076] 在本实施例中，在确定至少一台风力发电机组的维护优先级时，根据所述排名信 息按照经过维护后可以产生经济效益贡献度的大小对至少一台风力发电机组的维护优先 级进行排序。
[0077] 在本实施例中，通过S211执行实施例一中的S140。
[0078] 图6是示出本发明示例性实施例二中的至少一台风力发电机组的出海维护方案示 意图。
[0079] 在S211中，根据所述海上运维安全作业时间窗口、所述故障信息和所述维护优先 级，确定所述至少一台风力发电机组的出海维护方案，该出海维护方案可以保障海上风电 场全场风电收益最佳。其中，参照图6,可选的，所述至少一台风力发电机组的出海维护方案 中包括但不限于出海维护时间（例如为2015年10月14日09:00-13:00