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小风年大惊喜:2014年安徽省远景风机平均发电小时超全省平均20%以上

2015-02-06 15:27来源:北极星风力发电网关键词:低风速风电场远景风机远景能源收藏点赞

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让人欣慰的是,针对低风速风电场的技术特点,远景智能风机控制技术中有一个基于神经网络的样本训练预测模型,这个在线运行的软件模型能够不断通过历史样本训练,实现对风电场风速模式的识别,这在很大程度上避免远景智能风机在低能量转化工况下运行的几率,这也是远景智能风机在低风速风能蕴含量最大的风速区间风能转换效率行业领先的重要原因。除此之外,远景智能风机技术还包括先进的测量技术、数据分析专家系统、主动性能控制和基于可靠性的决策算法等。

必须要说的是,“三七管理”原则是对能量可利用率进行管理的基点所在,也可以理解为,用70%的时间里做好风电场运维管理的各种规划,好让所有的风机整装待发且处于最佳工作状态,好在30%的时间里一门心思的发电!可怎么才能做到这最为关键的一点呢?风电场运维工程师可以通过基于云平台的远景智慧风场Wind OSTM管理系统及其高级应用,来量化提升低风速风电场资产管理的收益率。

低风速风电场的出生基因很重要,这主要体现在最优化的微观选址方面,包括机型混排等技术的应用可以做到充分挖掘并利用低风速风电场的风资源,就像渔夫一网打尽想要的鱼儿。需要提醒的是,低风速风电场发电量对风速有着很强的敏感性,在风电场设计过程中0.1米/秒的风速误差对应4%的发电量误差。这一点可不是故作痛点,而是低风速风电场设计实践中血淋淋的教训。这也是为什么同在安徽省,相似的地形、类同的风资源,而风电场利用小时数差距较大的重要原因之一。还有一点,低风速风电场风机间的附加湍流、尾流明显大于传统风电场,可能导致5%-10%的发电量评估误差。而远景的格林威治云平台在挖掘低风速风电场数据的基础上,对传统设计软件的适用性进行技术优化,使流体、湍流、尾流推算符合低风速风场的运动规律。

那么,远景风机利用小时数高于安徽全省平均水平20%以上的逻辑已经比较清楚了,远景希望2015年中国低风速风电场的利用小时数有进一步显著提升,更好地将时间可利用率转到能量可利用率上来,即使远景与行业分享更多的理念和技术也乐此不疲。

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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