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金风润能王贺:基于大数据分析的风电场场用电节能技术应用

日期:2019-10-28    来源:能见APP

国际新能源网

2019
10/28
14:24

关键词: 金风润能 王贺 CWP2019

  2019年10月21-24日,2019北京国际风能大会暨展览会(CWP2019)在北京隆重召开,大会主题“风电助力‘十四五’能源高质量发展:绿色、低碳、可持续”。自2008年首次在北京举办以来,已连续举办11届,成为北京金秋十月国内外风电行业争相参与的年度盛会。
  10月23日上午,举办了“智慧运维论坛——大数据应用,智能预测及故障诊断”。
  金风润能科技研发总监王贺发表了题为《基于大数据分析的风电场场用电节能技术应用》的主旨演讲。
  以下为发言内容:
  主持人(柳地):谢谢谭先生,陆上风机相当一部分已经到了5年脱保期了,已经进入市场维护的状态,海上风电应该说现在大部分还没到,刚才我说运维今天刚刚开始。我们陆上风电很多风场已经进入了运维期,大家也都积累了很多经验,所以今天在演讲过程中,很多人讲了是陆上风机运维的经验和积累的技术能量。我刚才说了,从今年以来,当下开始了是什么?是我们整个运维市场规模化、规范化、智慧化运维,是从今年以来真正的开始,运维这个题目陆上也是讲了好几年,海上刚刚进入这个状态,这个题目引起大家的注意,也是当下大家应该重视的板块和市场,接下来有请金风润能科技研发总监王贺,演讲的题目是基于大数据分析的风电场用电节能技术的应用,大家欢迎。
  王贺:大家上午好,上面由我为大家分享一个技术,这项技术是针对风电场综合场用电。大家知道风电场一旦投入运营以来,有一个很重要的指标就是风电场综合场用电,可是我们风电场一旦投运,风电场电气设备、物理性质都已经固定,很难去改变,同时风电场风资源也是不受我们掌控的。针对风电场综合场用电进行管理很难,所以针对这个问题我们研发了一项针对风电场综合场用电自动调节的技术,能够帮助风电场大幅降低风电场综合场用电。
  根据中电联数据统计,全国风电场2017年的时候,全国平均场用电是在2.95。因为由于区域的区别,北方区域限电严重,综合场用电率会偏高,南方区域风资源情况略差,可能它的场用电也会很高,所以综合场用电的管理是现在风电场面临的一个很重要的痛点。
  综合场用电包括什么?我们把综合场用电细拆为三部分,分别是场用电、站用电以及风机的自耗电。场用电这块包含了风电场内的节电线路损耗,相变和处变的损耗,以及无功补偿装置损耗。站用电主要是指风电场生产、生活楼的用电,而风机耗电是指风机维持正常运行所产生的自我消耗。
  为了摸清三大部分具体损耗情况的分布情况,我们通过加装电能表,针对风电场输变电环节的各个用电设备,进行了一个精确的测量,我们做出了风电场的能流图,这个能流图能够反映出风电场各个环节它的能源损失情况。假设我们风电场风机出口处它的发电量是百分之百,通过一系列的能量传输,到了风电场的并网点,一般上网电量是只有95%到97%,可以说这其中有3%到5%区间的能量在传输过程中损失掉,我们把这一部分也叫做风电场的综合场用电量。再进行细分可以看到,在3%到5%这个区间内,它其中最重要的损耗是在集电线路和变压器这部分,占到了整个风电场综合场用电50%到60%,而SVC、SVG无补偿装置占到10%到20%,所以根据二八原则可以发现最重要的损失主要是在集电线路和变压器,还有无功补偿装置上。
  所以我们把节能的重点就放在这三个电气设备上,这套系统是如何来实现风电场综合场用电节能降耗的?
  任何的风电场的系统操作都是要以整个风电场的安全为前提,当然我们这套系统也是不例外的,在这套系统运行之初我们会把整个风电场拓扑模型作为整个系统运行的基础,把风电场所有的电气设备,包括风机、相变、集电线路的型号、长度等等,都作为我们数学模型的一部分。然后通过我们系统的智能优化算法,结合风电场的潮流计算,去实时计算出风电场在运行过程中它的每个节点所造成的损耗是多少,再通过在线优化控制,去控制风电场各个节点的无功流动和电压等级,去合理分配整个风电场内的无功,从而来达到风电场降低综合场用电的目的。这套系统能够最大程度帮助风电场所有用电设备去实现无功的就地补偿和按需补偿。
  这套设备结构和稳定性也比较简单,结构主要由两套设备,一是一台服务器,基于Linux系统,更符合国家电网系统的安全考核。再就是一个工作站,这块主要用于数据存储和数据展示,部署在风电场生产和运行不受任何影响,所以这个是完全属于一个静默运行状态,能够帮助风电场在不知不觉间去实现风电场综合场用电的降低。
  迄今为止这套系统已经取得了两项国家专利和一项软件著作权,这个是我们整个系统一个简单的界面,通过界面可以看到这个界面非常简单,仅有的一些数据只是展现风电场一些运行数据。同时这套系统是属于完全自动化运营,不需要现场的人员进行任何的操作,就能够实现风电场在线调整、在线优化,所以并不会对风电场的生产运营的人员增加任何工作量。
  下面我给大家分享一些我们这套系统在风电场应用的案例,这个是我们现在已经帮助和即将帮助风电场去实现的一些列表情况,可以看到在全国的各个省份已经安装了近30个风电场。我给大家分享一个新疆达坂城某风电场的案例,新疆风电场大家都知道,新疆地区属于我国限电比较严重的地区,这个风电场是在2017年的时候安装这个系统,当时这套电场限电率比较高。通过我们系统安装之后,能够平均实现节能率11%到12%,平均的日能效果是1359千瓦时,因为电网的要求,当时会进行了一次风电场演练,系统没有进行全时间的测试,一共运行168天帮助风电场实现22.8千瓦时的节能场用电。这个表是风电场实际对比图,左边柱形表示未投入之前综合场用电率,后面六根表示运行1至6个小时综合场用电的下降幅度,右边这幅图发现是蓝色是选取相应发电量情况下场用电下降的情况,我们运行的时间在相同的运行时间内下降幅度分别到了10%到11%。
  第二个案例是我们在湖北某风电场进行的测试,这个风电场它的装机情况一共是50兆瓦,安装了金风25台2.0机组,我们其中控制了24台风机,通过我们在运行过程中的一些运行测试,我们得出的结论是这套系统能够帮助湖北这个风电场,在不同时间段内实现了节能率是8.73%至14%,平均值是11.5%,这次测试我们选取的方法是在短时间内进行投入和切出,进行的前后对比测试。这种方法的原因是因为我们觉得在同一个小时之内,风电场前后它的风资源的变化、环境温度、电压等这些外部因素,它的变化幅度基本上可忽略不计,可视为近似相等。我们将一个小时分为两部分,分别进行前后的投入和切除的对比,在不同的功率等级下实现的节能率是不同的,节能效果是明显的。为了验证我们的节能效果,我们请了美国著名的马里兰大学教授,通过他们计算机仿真模型和数据预测算法,对我们的节能结果进行了一个校验,通过他们对我们的数据进行了分析,可以看到我们自己算出的节能效果是11.9%,到了美国教授他们那边,他们通过机器仿真和大数据分析,做出的节能率是2.3%,从第三方角度来说我们节能度是可信。
  第三个案例是在德州某座电场,装了50台金风2.0风机和2台SVG,这是现场的实测数据,在这个风电场我们以不同的电压等级进行一个数据测算,我们可以看到分别是在114.19千伏和114.18千伏情况下,我们酸出的节能率是7.69%和8.57%,右边图是最后结果优化的长时间累计曲线图,蓝色的曲线是风电场在投入ESS运行之前它的节能损耗图,而投入我们运行之后就会形成一个红色的曲线,两条曲线之间有个明显的差距,可以帮助实现综合场用电的节能。当然了,我们这套系统也并不是十分完美的,迄今为止我们这套系统仅仅是适用于装有变流器的风机,我的分享完了,谢谢大家。
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