UL Daniel W. Bernadett ：风电场性能提升的验证-北极星风力发电网

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更好的控制系统，更好的变桨算法，我们可以用不同的方式提升风机的性能，但是很难去测算性能的量级。如果用传统的IEC性能功率测试的话，可能有3%到5%的不确定性，而这个不确定性可能比性能改进要更大一些。怎样去解决这个问题，这是值得我们研究的。10月18日，UL可再生能源功率曲线测试总监/专业工程师(P.E.)Daniel W. Bernadett出席2018年北京国际风能大会暨展览会，并在“风电场运行维护论坛”中发表主旨演讲，演讲主题为《风电场性能提升的验证》。北极星电力网对大会进行全程直播，如需了解更多会议直播，请联系微信号：13693626116。

以下为发言实录：

Daniel：大家好，我是Daniel，我是这个相关的负责人，今天给大家介绍的是风电场性能提升的验证，这个是很有必要的话题，实际上大家都希望让你们的风机性能里得到充分的挖掘，那么我想给大家介绍一下如何去提升风机的性能，并且如何去验证，就像之前的发言人提到的那样，我们可以去用不同的方式提升性能，比如说加一些更好的控制系统，或者说用更好的变浆的算法，还有相关的其他偏航的算法，这样的话我们的浆片，叶片就能够非常好的对应风向还有风速，还有大家可以试用激光雷达，或者是涡轮发生器去提升性能，性能当然是可以提升的，当然我们可以降低载荷，但是这个性能它的量级可能达到1%到2%，这个对于我们的经济性来说是非常好的，但同时它也很难去非常准确的测算，如果我们用非常传统的IEC的性能功率测试的话，它可能有3%到5%的不确定性，而这个不确定性可能又比这个性能改进要更大一些，所以就是它是不准确的，那我们怎么办呢，我们应该用一个不同的方法才行。

今天给大家讲的是并排的做法，这个可以用不同的方法来做，首先介绍的是所谓的叫前后的方法，在用这个方法的时候呢，我们会去比较性能提升前和之后的功率输出，我们不需要先去测风速就可以来进行比较，我们实际上就是一个折减，我们会折减掉相关的情况，然后去用这种差异化的功率曲线，如果是一个典型的功率曲线的话是比较陡峭的，它可能会有一个四百千瓦的这样一个差异，如果我们看一下这两者之间的差异，我们可以把这个功率曲线拉平，拉平的话这个差异化的曲线实际上敏感度就没有那么高了，它不会有那么高的测风的不确定性，这样的话我们实际上就可以解决之前说到的不确定性，我们可以让它降到1%，这样的话我们就能比较自信的去量化我们整个的性能提升的一个量值，那我给大家介绍一些案例，用了这种方法的案例，首先第一个案例当中呢，我们在一个风机上面加了一个空气动力学的附加装置，然后我们将和一个没有进行任何改变进行比较，这个增加了0.9%，然后加减0.3%。

那么在这个案例当中，在低风速下面增加的这个性能，然后它在高风速的时候就会下降，这是什么意思呢？就是说年发电量的提升，它完全取决于这个风速频率的分布，你可以看一下在这个案例当中，它整个的渐进性的功率还有它两个功率曲线之间的区别，它可能会有五十千瓦，这个实际上它的整个敏感度就会比一般的功率曲线低一点，在这个案例当中年发电量强烈的依赖于A值还有K值，包括像A值如果它是7的话，那么我们实际上这个AEP就会增加2.2%，如果是11%的A值，这个年发电量就没有增长，所以这个就是说性能提升实际上是很重要的，但是同时它也会影响一些新的项目，就是新增项目的影响，所以我们一定要了解它的一些特征，并且理解它，在这个案例当中呢，根据这个风机队我们所选择的机队，还有包括像日期范围，以及这个方向扇区的情况，我们有不同的年发电量的提升，那么我们可以看到在这个情况当中最多可以提升2%，甚至有一些地方是降低了一些，0.55%，那这个的话实际上在我们去评估相关的性能的时候，我们要在这里做出一个最好的判断，那么这个判断它必须要是能够体现出风电场的最佳的一个表现，我们一定要把所有的变量都考虑进去。

那么如何去计算不确定性，我们会用这个蒙特卡罗仿真确定不确定度，以及这个分布和结果，这样能够确定不确定度的情况。我们再来看另外一个不同的案例，在这个案例当中有另外一个不同的空气动力学附加装置装到这个上面，它们不一样，它们的年发电量的提升和之前那个是很相似的，但是在相反的风速，也就是说在较低风速下它的性能会降低，较高风速下会增加，这个量值就是二十千瓦，这个实际上差异就比较小了，风机之间的差异比较小，但这个结构也是很重要的，因为它可以告诉我们整个的一个风速的变化，对于它的发电量的影响，这样我们就知道怎么应用到新的风场当中去，那么在这个过程当中年发电量它对于风速的变化没有那么敏感，比之前那个要小一点，敏感度低一些。

我们再来看第三个案例，这个案例当中的风机装了标准的叶片，然后我们将它和一个加了空气动力学附加装置进行比较，在这个情况下呢，之前算是一个比较传统的比较，我们不比较功率，我们比较的是传统的测风感的功率，以此来判定性能的提升，然后我们发现装了附加装置叶片的风机年发电量增加了一些，但是由于我们用的是这种传统功率缺陷的比较，它的基于风速不确定度是5%到6%，所以真的很难确定到底是不是0.4%的增加量是真实的，还是说仅仅只是数据噪音所造成的，在这个案例当中呢，它的增量产量实际上是和高风和低风下面是相同的，因此年发电量不是严重的依赖于风速的平均分布。那么你看一下这里面的数据，它实际上并没有很大的一个差值，A值和K值变化很小，所以我刚刚讲的就是说了并排的方法，这个并排的方法对于风机造成物理的改装会更加的有效，但如果你是去改变了你的控制器，还有包括你可以去开、关整个的控制系统，风机，那这样的话你可以去比较一个不发生任何变化的风机，那么在这种情况下，这种所谓的并排，我们叫做一个切换方法，当我们在做这种比较的时候一定要很小心，首先第一个就是切换的频率，我们有个客户它在当时想看一下尾流管理，然后他用了这个切换，每十分钟切换一次，但是这个风场太大了，所以他花了很长的时间才做完切换，那么它控制区的这个变化会造成尾流的变化，然后这些尾流的变化又要很缓的传到整个风场当中去，所以实际上就误会了，混淆了，它的数据有点混，这样的话没有办法去区分不同的控制设置下的不同的情况，所以我们根据它不同的类型的这种情况，我们把它的切换时间，把它增长了，它可以是变得更长一些，这样的话24小时，我们把它定位5小时切换一次，因为一天中的时间是循环进行的，这样的话我们就需要制造厂去参与切换控制器，这样我们需要明确的数据才能知道是否提升了性能。

那么控制器的设置虽然很好做，但是它也很容易就是没有办法检测，所以我们也可以用其他的方法，我们需要非常明确的，必须确保这些控制器的设置是一致的，这样才可以衡量它的有效性，我前面讲了很多性能提升的问题，而实际上荷载也是很重要的，我们要非常仔细的去检测这些荷载，才能够知道它的有效性如何。还有就是要关注控制器，这个控制器它实际上是要保持连续性，包括像它可以是不小心的时候发生了一些变化，有可能只是这个技术人员忘记重设了，比如说断电之后忘记重新设置，这些都要考虑在内。

总结一下，我们可以用不同的方式去提升性能，比如说前面的发言人所提到的控制装置，同时也可以用加速的仪表，还有可以包括像叶片延长器等等，我们可以用不同的方式去改变它们的性能，很多的这些性能提升是比较小的，可能只有1%到2%，这个也是很追求的，但是很难去测试，IEC的测试没有办法去解决，就是证明这些非常小的差距，但是我所说的这种并排方法是可以去证明这种非常小的差距，我们同时也用很多不同的方法进行比较，比如说有一些是对于风机的物理性的改造，还有一些是像这种设置的改造，后面我们用的所谓切换，切换的方式就是要对于那些比较容易开关的数据去做，非常感谢大家，如果大家有问题的话可以提问。

（发言为能见APP整理，未经本人审核）

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