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2900小時!江蘇陸上風場發電量冠軍告訴你的不僅是這些

2019-02-22 來源:遠景能源 瀏覽數:2464

國電投江蘇濱海三期風場采用42臺遠景EN-121/2.2智能風機,2017年11月進入運維期,2018年實際發電小時數為2900小時,位列江蘇省陸上風場發電量第一,超出全省平均發電小時數30.1%。

   不是所有發電量省域第一名的風場都值得關注,但請別錯過國電投江蘇濱海三期風場。


 
  國電投江蘇濱海三期風場采用42臺遠景EN-121/2.2智能風機,2017年11月進入運維期,2018年實際發電小時數為2900小時,位列江蘇省陸上風場發電量第一,超出全省平均發電小時數30.1%。
 
  高電量背后,是這個項目從風機到風場的綜合智能化應用,代表著風電發展的方向。
 
  風機、風場智能化是風電最本質的方向。遠景智能風機的智能化運行是由設計層面的智能基因決定的。基于遠景EnOSTM平臺上的AIoT(智能物聯網)技術,遠景能源將更多的事實數據用于風機產品設計,并通過數字模型為風機植入智能化元素,增強其對實際風況環境的感知力和已知性,發揮更優的發電性能和更高的可靠性。這也是遠景智能風機發電量高于傳統風機10%的技術邏輯。
 
  先進的智能算法是遠景智能風機的顯著特點。比如智能補償算法解決了大風輪不平衡載荷帶來的安全挑戰,保障風機運行安全;基于極值搜索算法的變槳自適應控制優化可提高風機發電量0.5%至3%。
 
  具體到濱海三期項目,場區平均剪切高達0.29。如此高的剪切使得風輪面上下風速差異很大,其不平衡載荷對風機的控制和安全性提出了極高的挑戰。遠景智能風機通過變槳自適應、偏航自學習等控制算法,在保證風機運行安全的基礎上實現最優發電量。
 
  AIoT帶來的數據“透明化”,為風機智能化運行提供了生態系統,彰顯從風機到風場的產品化進階特性。歷經幾年的智能化、數字化發展,遠景智能風機接入AIoT后,通過EnOSTM操作系統實現了風場智能化管理,比如通過運行數據訓練機位氣象預報,更準確地預測風速與有功出力,不僅提升了風機的發電收益,也降低了因為風機維護帶來的電量損失。
 
  2018年8月1日濱海三期風場99號風機報出故障后停機。當時正是高風速時段,立即檢修會損失較多電量。在查看孔明預測系統后,運維工程師發現8月9日這天的風速較低、更適合運維作業。因此,在檢查確認風機各參數均正常后,運維工程師恢復了風機正常運行,并在9日完成了檢修。此舉為業主避免發電量損失32702kWh,相當于增加近2萬元電費收入。
 
  數據顯示,2018年,濱海三期風場平均時間可利用率(TBA)為99.62%,全場能量可利用率(EBA)為98.5%,平均故障間隔時間(MTBT)為10220h,相當于平均每臺風機426天觸發一次故障。由于風機故障、檢修、維護、升級等原因導致的停機損失電量只占理論應發電量的0.15%,比行業平均水平少損失5個百分點的電量,相當于當年幫助業主多賺取800萬元電費收入。
 
  AIoT帶來風機和風場運行狀況的透明化,也讓風機健康度管理預警更精準,整場運維可靠性可提升1個百分點的發電量。更重要的是,從風機到風場的智能化方向,可以讓風機突破越做越大的“大塊頭”瓶頸,進而向輕巧高效和更高的功率性價比轉型,優化和降低風電產業鏈的整體成本,提升風電市場競爭力。
 
  從風機產品看,AIoT生態化使得工程師設計風機不再過于依賴仿真模型和試錯,完全可以從AIoT結構模塊上提取已被清洗和實際驗證的閉環數據,直接應用于風機產品設計,基于平臺的計算資源,實現風機部件設計環節的實時計算。這樣,也就不必花費太多的精力和物力去建復雜的仿真模型,也不必糾結模型邊界條件的假設和獲取,讓風機產品更安全更可靠,也更易于從實際運行環境中提升發電效益。
 
  從風場產品看,AIoT生態化也能為風場LCOE創新應用提供技術支持。世上沒有風況環境完全相同的風場,這正是AIoT之于風電現實和未來的價值。在安全可靠的邊界條件下,AIoT可以讓風場項目基于20年、25年或30年的生命周期,來設計風機產品進而確定其他設備的造價以及建設成本,讓一個個風場成為特征鮮明且盈利的商業項目。
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