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风电场发电量提升的三板斧 | 数据驱动的风电运维提升

日期:2020-06-28    来源:风电聚焦  作者:纪国瑞

国际新能源网

2020
06/28
08:58
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关键词: 风电场发电量 风电运维 风电性能优化

风电场发电量提升总结起来有 3 个方面的事情可以做,也就是我们标题里说的 3 板斧。

第 1 板斧,优化控制参数,减少性能损失

影响发电量的控制参数有以下几个方面:

偏航对风的静态误差,偏航动态控制的相关参数;静态偏航误差有时候会带来相当可观的发电量损失,不恰当的动态偏航策略也会带来发电量损失。

转矩控制中的最优转矩系数,它直接影响了风能利用率,对发电量的影响非常可观。

然后就是,在额顶以下时的叶轮桨距位置是不是最优,这也影响了叶轮气动特性的表现。

从性能角度看,就是以上 3 个方面了,这属于第 1 板斧。

第 2 板斧,提升可利用率,减少停机损失

可利用率统计和分析是个很细致的活儿,如果您在运维过程中一直是用 SCADA 里的可利用率来做参考,往往效果不会太好。

可利用率的分析,直接关系到一个风场运维水平的高低,对发电量的影响非常重要,并且其实也很容易量化。但这个事情做起来是个很需要力气的事情。

这属于提升发电量的第 2 板斧。

第 3 板斧,优化运维计划,减少停运损失

因为运维需要导致的停机往往不计入考核,所以往往这方面的统计和反馈容易被忽视。在有的风场,因为运维活动安排不当带来的额外发电量损失其实是非常客观的。

如何优化运维活动本身对发电量带来的影响,这是第 3 板斧。

这 3 板斧,其实都是着眼于「减少」损失。不管多么智慧,多么智能,一个风场要想取得良好的发电量表现,就得抡好这 3 板斧才行。

而要抡好这 3 板斧,数据驱动是必不可少的。


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