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风电场数据库_如何让风电场更友好、更智慧?
阅读量:6469 次
发布时间:2019-06-23

本文共 1210 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

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上期
《如何让风电机组更聪明、更智能?》
一文从单机智能方面展示了中国海装在智慧风场建设方面部分技术,本文拟将视角扩大一步,从风场整体控制角度来谈谈中国海装打造智慧风场之思路。

规模化开发、大功率机组行之有效的降本举措

平价时代,开发商、整机商从不同维度提出的降本策略均指向了同一方向:规模化开发、采用大功率机组。从风电场开发建设角度而言,扩大开发体量可有效均摊造价、运维、管理成本,越来越多的百万基地、千万基地风电项目投入建设。从整机商机组研发设计而言,提供单机容量更大、叶片更长的风电机组能有效提高发电量、并且节约机位点,从而降低风场开发成本。

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平价降本之路任重而道远投入与产出的博弈 然而,更大单机功率、更长叶片会让尾流效应更明显。当前陆上风电机组最大风轮直径达160m,海上机型甚至已超过200m,如此大的扫风面积势必让尾流影响的区域大幅增加,而下游机组还会持续对风速造成叠加尾流的影响。有研究显示,在机组间距为7倍风轮直径,入流风速6m/s的情况下,下游机组的风速将受尾流影响降低10%-13%不等,并在下游所有机组位置保持相同的损失水平。湍流强度作为描述风速随时间变化的程度的变量,在尾流中也明显地出现增强。这一系列影响也就直接导致了下游风电机组功率明显降低、疲劳载荷显著增加,下面这张关于尾流效应得图相信大家都不陌生。

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尾流效应仿真图

高精准解决尾流难题实现全场发电量最优

当前,精准规划风电场的机位点排布,是尾流效应的主要解决手段,即通过建模仿真选择最优机位点,从而降低尾流影响。随着人工智能、大数据、物联网技术的运用,通过大数据手段提升整体发电量是必由之路,其关键点是针对每台机组的机位点坐标、地形环境信息、实际运行载荷、功率数据库建立相应的模型,通过长时间的运行数据分析得出风场特征,根据风场特征对上游机组进行主动偏航的控制策略优化,一定程度上有效避开下游机组,进而减小对下游机组的尾流影响,这一策略本质上是牺牲部分上游机组的发电量,提升下游机组的发电量,以确保整场发电量达到最高值。同时,减小尾流效应后,机组的载荷也得到了降低,使得风电机组拥有更长的寿命,进而创造更多价值。

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中国海装尾流效应解决方案思路

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中国海装尾流效应解决方案效果图 智慧风场犹如一个茁壮成长的少年,需要我们用海量的实际运行数据去不断地培养、充实,让他不断地学习进步,变得更加智慧、更加友好,从而在未来的风电领域发挥更大的作用。 来源:中国海装

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