中国海装蔡梅园：风资源评估、降噪、可靠性、并网……分散式风电关键技术研究-北极星风力发电网

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截止2017年底，中国风电累计装机量达188.23GW，稳居世界第一，风电规模化发展已经取得了突破性的成绩，但是我国分散式风电仍处于探索期，很多关键技术尚待解决。

中国海装研究院电气所副所长蔡梅园

针对目前这种现状，中国海装研究院电气所副所长蔡梅园在2018中国分散式风电研讨会上就风资源评估、选址、降噪、运维等关键技术方面做了相关分享。

分散式风电开发——风资源评估需准确

对于分散式风电项目的开发，风资源评估具有举足轻重的意义，因此怎样高效判断特定区域的风资源状况是非常重要的工作。蔡梅园表示：中国海装结合中国气象局准确数据开发了海装风能资源评估系统LiGa大数据平台，该平台在没有测风数据的情况下，也可以进行风资源分析评估，该平台集合了年平均风速分析、机型选择、等效满发小时数计算、离城镇距离、土地利用类型及利用系数、地形的坡度、海拔高度、自然保护区、已建风电场、变电站、弃风率等相关数据。

* 图片来自2018分散式风电研讨会蔡梅园演讲

分散式风电靠近负荷——降噪是关键

由于分散式风电靠近居民区，风机转动产生的噪音很大程度上会影响人们的正常生活，因此如何降低风机转动噪音是分散式风电的关键。根据国家能源局关于印发分散式接入风电项目开发建设指导意见的通知（国能新能〔 2011〕374号），场址距离最近的建筑物原则上应不小于300m。

蔡梅园指出：风机噪音主要分为机械噪音、气动噪音两类，其中机械噪音可以通过提高加工工艺和安装精度，加强齿轮和轴承保持良好的润滑条件等手段得到解决。因此，机械噪声不再是风电机组主要噪声源，噪声源主要以气动噪声为主，那么我们如何去减少气动噪音呢？

下面是四种有效降低气动噪音设计：

* 图片来自2018分散式风电研讨会蔡梅园演讲

1. 改变叶片后缘涡流降噪（叶片后缘改造成锯齿形），降噪1-2dB，同时增功1.2%—2%。

2. 阻尼减震降噪，在叶片中部到叶尖进行部分或全部的阻尼处理，耗散掉叶片的振动能；

3. 改变叶片外形弦长设计降噪，在满足功能的前提下，尽量减小叶片弦长，可降低噪音；

4. 限制叶尖线速度降噪，以牺牲部分发电效率为代价，降低风机转速，从而降低叶尖线速度，也可降低噪声。

分散式风电的保证——高可靠性和电网接入

蔡梅园表示：中国海装作为军工企业，通过把军工可靠性设计的方法引入到风机整机设计过程当中来，建立可靠性模型，找到关键点，对其部件失效机理进行研究，从而提高整个机组的可靠性。

在电网接入方面，蔡梅园提出：采用中低压混合双馈发电系统设计，可以将发电机定子电压设计中压等级，在距离接入点近的情况下用10kV直接并网，节省整个机组箱变成本投入。此外，在预防风机孤岛运行方面和防止电网震荡方面，蔡梅园表示：当电网侧短路、风机处于低负荷时，双馈风电机组依靠发电机定子电压可能产生孤岛运行工况，此时需采取相应措施如通过风机与电网接入点之间建立通讯等方法预防和解决孤岛运行问题。

另外就是电网振荡，在电网较弱或者同一接入点接入风机较多时使得短路比较低，易产生次同步或超同步振荡，我们可以通过调节变流器控制策略来改变机组阻抗特性进而避免电网动荡。

分散式风电运维——智能运维

风力发电经过多年发展已实现大规模装机，但由于风电场多分布在人迹罕至的偏远地区和海洋环境，靠人工蹲点维护，成本极高，检修效率低，发电量损失较大，人员安全性低。因此，需在远端建立大数据中心，中国海装自主研发了智能运维LiGa平台，可实现风电场运维管理和基于大数据分析的预测性维护，通过该平台进行风机大部件预警、寿命预测、故障预测、远程故障诊断、健康状态预测及发电性能后评估等。基于大数据平台，通过数据挖掘分析、预测模型、机器学习、系列优化算法等技术，实现风电场全天候无人值守运行。

* 图片来自2018分散式风电研讨会蔡梅园演讲

( 来源: 北极星风力发电网作者: 北极星 )

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