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现代风电机组性能监测的分析技术——风电场建设与运维

2013-10-18 21:37来源:北极星电力网关键词:风电机组风机北京国际风能展收藏点赞

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2013年10月16日下午,北京国际风能暨展览会——风电场建设与运维。GL Garrad Hassan北京团队主管Benoit Nguyen先生演讲:现代风电机组性能监测的分析技术。以下是全文:

Benoit Nguyen:非常感谢邀请我参加今天的会议。我是在GL工作,GL是一个非常大的公司,我们非常高兴在这里做这个演讲。GL有950多个员工,分布于24个国家,我会跟大家讨论一下风场运行效率如何提高?对于风场运行者来说他们考虑的可能跟我们不一样,风机的效率可能需要进一步的提高或者是要提高风机的发电量,以及提高维护的性能,或者是需要这个风机满足需求,实现收入最大化,把风险降到最低,来减少损失。这些都是维护中所必须的。我会讨论很多类似的问题。但是我们会更多的关注数据对风场的监控。

我们所提供的产品服务包括:我们有数据软件进行数据管理,同时也有一些可以进行短期预测软件,同时我们也能够帮助客户进行策略方面的咨询或者是提供培训。我们可以通过数据进行风机的控制,我们可以知道风机内部的情况,当然整个理念是非常复杂的。比如说像叶片系统。可以看到叶片角度不一样的话,也会影响发电量。我们应该让风机面朝风的方向,我们会用控制系统来对风机方向进行控制,保证发电量。很多数据都是基于安装上风机上的传感器来获取的。比如说监管控制和数据获取,风机方面可以获取风机的SCADA数据,或者是气象杆的一些数据,十分钟的数据值蒙速、位置以及叶片的角度,转子的速度,以及状态等等。也可以对故障情况进行记录,比如出现故障具体时间、故障持续时间是多长?故障描述,都可以通过这个SCADA数据获取。还可以通过数据获取风向、压力等等。也可以同志变电站方面,比如电网连接的地方,我们会测量所生产出来的电量。

数据管理变得越来越复杂,我最近参加了一个会议,讨论比如甘肃酒泉风场的情况,2000多个风机,数据量非常大。

接下来看一下关于风场的监测,不要等到风场的性能低于预算年度才开始关注性能监视,否则会带来很大的问题。实际产量情况以及潜在的应该产量的情况,红色部分,本来我的产量应该是达到曲线的位置,但是实际情况是低于这个量,那么就需要研究一下原因是什么。我们会看到当这个项目第一年的时候,实际上发电量都已经是低于之前的预期了,为什么风电场测量发电量不等于期望的发电量呢?原因有很多。比如说像运营期间风资源的情况。可能这样说比较傻,比如第一年和第二年的风速情况是不一样的,所以必须了解这一点,应该考虑到风速的不同来设定长期发电的目标。

还有一个就是功率性能的情况,可利用率情况。比如说,你要保证风速并不会影响风机运行的情况。要保证风机它是否能够发电?是否是没有问题的?另外就是,在进行长期预测的时候可能存在很多不确定性,我们必须了解这一点,明确这一点。因为是否有足量的风,会导致我们对长期预测产生不确定性。

AMOS:风但场运营管理和优化服务:我们可以提供每月或每日远程检查运行表现和状态报告。比如说可以对风机性能情况进行分析和计算。(表)每一个颜色柱子显示的都是风机表现的情况。绿色是2011年4月,相对来说实测发电量是少了很多,是负的177%,红色是2011年至今,实测发电量也是少了2.7%。有的时候由于风机表现性能的情况会影响整体的发电量,为什么风机不能够运行,也需要分析一下原因,是由于工厂的原因?还是风的问题?或者是业主的原因?只有这样才可以更好的了解整个风场发电量的情况。

简图:展示的是我们如何使用这些数据?通过这些数据可以知道哪些风机发电量比较高?哪些风机发电量比较少。同时,我也可以知道风电场功率的曲线。通过这样的分析图可以知道在风场的西边可以安装更多的风机。根据风向确定,比如风从西往东吹,可以在西边建更多的风机。

投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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