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我们也可以建输入风和输出能量的模型,可以进行短期的预测。比如说我可以预测未来40到50个小时之内可以发这么多的电,通过模型计算出来。接下来看一下可利用率的问题,并不是说关掉风机还是打开风机的问题,并没有那么简单。
一个是风机的利用,一段时间内有的时候可能会受到风机系统的限制,或者是维修风机的时候也无法利用风机。还有一些就是对风机利用率有一个不同的定义,总的来说,关于风机利用率并没有一个通用的定义。根据项目的不同,我们对风机利用率定义也是不一样的。
系统可利用率:如果我们要测量整个系统的话会影响整个系统的利用率。或者说,业主财务模型所关注的聚焦方面也会影响可利用率。
因为生产商错误计算了风场利用率,因此是被用户索赔。风机有3%的停机时间这也是承包商非常关注的一点。但是实际的情况并非如此,我们并不能保证风机97%的运行,即使能保证是在运行的,但是是否是有效的运行呢?如果不是有效运行,就会影响我们最初的预测。有的时候发电的表现并不尽人意。那么我们到底寻求的是什么?比如说像低额定功率,或者是有最佳的额定控制,我们也需要有校准过的传感器,也要避免这样的问题。
案例2:对风场数据根据分析,我们意识到虽然风机方面没有问题,但是很多的风机情况是出现了恶化,因此影响了整个风场的收入。主要是由于叶片结冰或者叶片缺陷所造成的问题。由于这些叶片的缺陷,每年造成了很多的损失。同时由于风机手动操作不达标造成20万英镑的损失。
案例3:这是法国的一个案例,是控制器的鼓掌子,通过分析数据可以识别控制器故障在哪里,可以通知制造商修复。
根据这个案例并没有对每个风机故障进行充分的监测和排查,所以每年会造成的损失是3万欧元。
案例4:更极端的一个案例,就是控制器案例,这是在中国的一个案例。一个叶片坏了,影响了发电,我们用了一个高分辨率的数据闷热。在叶片上结满了冰,造成了一些空气动力学的问题导致在叶片上面的负载过重。
案例5:在英国冬天的时候天气特别冷这也是很常见的,在电量上面损失了50%。
结论:我们可以用SCADA数据技术进行详细的取证分析,控制变浆控制失灵、叶片污染和损害,控制程序问题、控制器设置错误、空气动力学增强受限运行和环境条件。
我想强调一下,在风电场要充分利用SCADA优化数据功能,不仅要关注可利用性,而且还要关注性能。如果风机97%的时间在运行,那么它的性能呢?还是要用SCADA定期的监测风场监测数据,保证风场运行效率。谢谢大家!
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