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主持人:感谢王总的介绍。下面请北京莱维塞尔科技有限公司钱胜利演讲,演讲题目是“满分发电自能评估活动”。大家欢迎!
钱胜利:大家下午好,我是来自北京莱维塞尔的钱胜利。今天下午跟大家一起做一个关于满分发电量智能评估系统的技术交流。我讲的内容分四大块:一个是简单介绍一下莱维塞尔公司;第二总体上讲解一下大数据时代风电的智能解决方案;第三关于满分发电量系统的基础架构;第四点介绍一下具体的应用案例。
一、满分发电量系统是由莱维塞尔和北方大贤两家公司共同研发的设备,莱维塞尔是中国最大的风点前期设备服务提供商,北方大贤风电公司是提供管理和解决方案的技术性公司,它的核心技术是大气的数字模拟技术和风资源的评估技术。北方大贤在风力发电、太阳能发电、水力发电以及输电线路等对大气信息敏感的行业都有相应的软件系统和智能解决方案。
二、大数据时代的解决方案。大数据是近两年来比较热门的话题,半个世纪以来随着计算机技术全面融合社会,信息爆炸已经积累到了一个开始研发变革的程度,它不仅使世界充斥着比以往更夺得信息,而且其增长速度的也在加快,人类信息存储速度比经济增长速度快4倍,计算机处理能力则快9倍,从银行业到互联网各个领域都经历了爆发式的数据量。大数据是新型的能力,以一种前所未有的方式通过对海量数据进行分析获得巨大价值的产品和服务。
大数据的特点:更精准的信息,我们可以分析更多的数据,不再依赖于更多的采样。
更高的宏观的洞察力。研究数据如此之多我们在宏观层面有更好的洞察里。我国不再热中于传统信息所获取的信息分析。
大数据智能解决方案落实到风能发电会有什么样的改变,举三个例子:
一个是功率预测。大数据时代功率预测将会从传统的分布式的单个风场功率预测,通过共享上下游数据,实现风场联动风率预测。这种预测比传统分布式预测更加准确。通过风场间联动,从而实现单个风场可以获取对传统气象观测数据起到填补空白作用的上游风场的气象检测数据。我们知道现有的大气数字模拟基础数据往往来自于公共气象观测,公共气象观测,特别是地面观测,随着城市发展,大部分气象站都从城市边郊纳入到城市范围之内。风电场恰恰在传统气象观测空白区域,因此,风场建联动的功率预测将会比传统的功率预测获得更多的与风场相关度的信息和预测结果。
风电场后评估和理论发电量系统将会通过跨系统的综合评估演变成满分发电量智能评估系统。
第三个就是从传统的集控中心、数据存储中心、信息中心,变成风电场的智慧中心、决策中心、优化中心。
为什么要提出满分发电量评估这样的概念。今天每个风电场面临的问题没有改变,但是解决方案有了变化。风电场往往面临着很多比如说风机是否达到了最优的可利用率?每台风机或者风场整体是否工作在理想状态?每台风机受地形、季节影响发电量程度有多大?风电场实际运行中的功率曲线是怎样的?这些问题其实它的核心就是资源的利用率是怎样的,是同样的风能资源,经过风场相应的捕获了多少?有多少转化成了上网电量?
满分发电量系统就是要在强大数据库存平台支持下,利用实时测风,包括其他的气象要素,基于模型对全场风电情况进行在线,结合发电模型计算如果每台风机理论发电量,并且扣除客观因素造成的发电量损失。进而获得风电场在当时实际风况下应有的发电量,并在此基础上进行对比分析,评估风机发电量水平,并诊断发电量损失的原因以及提出解决方案。
要想对发电进行评分,首先它的一个基础就是风资源的情况到底是什么样的状况?是再一个什么样的水平?所以系统的基础就是全场资源时况的客观重现。比如说我们要针对某一个阶段,某一个月,某一个季度进行评估,首先要重现每一台风机一轮前的时况是什么样,这样才能评价它的发电是否达到理想状态。下一步就是满分发电量计算,包括考虑机组实际的发电能力理想状态发电能力。还有弃风、维修、限电等因素造成的客观发电量损失。基于这样的计算可以获得每一台风机它的发电评分,进而可以进行它的发电评价。包括风机的运行闷热和整个风电场运维管理分析。通过系统获得的结论也可以进一步的获得解决方案。
系统结构图:左侧是一些固定的信息,包括风机基础信息、出厂故率特性等,右侧是建模系统。系统的主数据流就是从风场的实测数据,包括现有的运行中的测风塔数据,还有临时加密数据以及数字模式获得的数据来进入到评价系统中,首先进行风资源的计算,然后计算理论发电量,扣除无法避免的发电量损耗,最后获得满分发电量,下一步基于这个基础寻找发电异常,也就是高级分析功能。它会迎接风能资源能量流进行逐步子系统的评价。首先包括测量系统,然后是偏航变浆系统的评分、传动系统评分和发电机的系统评分。
建模系统:它是为了实现从测量点到每一台风机实际所经历的风资源序列的计算方法。通过这个模型的建立,就可以客观的在线每一台风机每一个时间序列所经过的风况。
系统的功能界面:满分发电量与实际发电量对比图、包括偏差曲线。第二图是每一台风机的不同月份发电特性动向比较图。这样纵向比较可以反应出风机发电性能的漂移,随着时间缓慢的变化。这个系统有一个很大的特点,就是在没有故障的情况下,可以去分析测量系统以及风机发电特性潜移默化的变化。
案例:河北坝上功率曲线特点可以看到每台风机都不同,而且可以看到在进入核定功率之前,距离出厂标升值有很大的空间。原因在哪儿?举两个例子,一个是测量系统上的评价结果发现的问题。该风场第24台风机它的风速,特定方向的来风、风速与侧风塔之间风速传递感到,可以看到两个测量系统,在特定方向上的风速的比值,在一定时间内是稳定的。但是,当发生了机器老化以后,这种关系发生了漂移。这种情况下,风机依然正常工作,但是风机的切入就变得迟钝了。在该切入的时候,风机在更大的风速下才会切入,这种情况下在传统的一些分析情况下是很难发现的。右侧的风机它的特点,更换是测风仪器以后,测风仪器与先前旧的测风仪器之间有一个比较大的跃迁,这种跃迁很可能是由于标定错误造成的。这样的更换之后,风机也会正常工作,但是测量系统对风机发出的切入、切出信号也会有偏差。
偏航系统评分:我们建立了一套算法通过这个算法对单台风机偏航系统进行评分,大部分风机得分基本一致,但是有若干台风机偏航得分显著低于其他风机。这个评价体系它本身已经考虑了风机所在位置的偏航难度。比如风向的变化频率。所以这个评分基本可以反应出单台风机在控制策略上的成败。
为什么它的得分会低?从这个左右两个图可以看出,右边这个是得分比较高的偏航角度差,左边是得分比较低的偏航角度差,左边这个有一个非对称特性,是风机经常朝着实际风向偏差一个度。它的功率曲线也比较低,不只是测量系统或者偏航系统一个子系统的评分可以发现问题,其他系统也可以发现很多问题。这是整体发电的评分,距离满分发电量的得分曲线和偏航系统的得分曲线,有些系统得低或者高取决偏航系统,有些风机评分比较低有其他原因有待发觉。
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