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图3:度电成本计算公式
随着风机采购成本的不断压缩,金风科技认为创新的风机技术带来的单机兆瓦数提升、发电量和效率提高、逐步优化的运维实践是辅助降低项目成本的关键。开发商也在积极探索与产业链的协同协作以达到降本增效目标,如通过合作方式做外包服务、风电场资产托管、大部件全国集团化维修集采模式、购买软件及数字化服务、绑定风机运维合同等。
在这种趋势下,到2027年,国内的风电运维容量378GW中,近半数将交到设备商的手中[6](图4),这对整机制造商来说将是可预见的转型。开发商的需求不断释放,设备质量好、发电效率高、运维成本低的产品及服务将更具备竞争力,而低价竞标、使用非原厂配件等现象也将逐渐从市场上淡出。同理,在主要的欧洲风电国家如德国、西班牙、法国、英国,整机制造商在风机运维服务中均占据绝对性优势地位。
图4:Wood Mackenzie 《2019年全球陆上风电运维趋势》预测整机制造商运维服务市场份额
这与金风科技一直以来提出的成为全寿命周期资产管理解决方案提供者的目标是高度一致的。对零部件、风机设计与制造、风电场设计与开发(图5)、风电机组运行状态监测与维护、风电场资产管理与性能评估等流程进行统筹规划,已成为金风科技优化自身能力的阶段性目标。金风科技多年坚持对风电技术的自主研发和创新,开发风机机组更好的性能和更大的单机功率。这些持续进步的特质一旦与全寿命周期项目管理平台融合,风机运维成本将被大幅降低。通过差异化定位和精细化资源利用,风电的产业链各环节都可以取得相对合理的利润,同时服务提供商的高附加值商业路线也将快速在中国及国外市场铺开。
图5:GOLDFARM平台,风电场工程设计全局寻优示意图
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深信数字化和智能化是未来运维服务的制胜之道
金风科技相信,伴随着开发商累计风电场资产的增加,机组变得大型化、智能化,传统低效的人工运维方式逐渐被取代,覆盖风电机组故障智能诊断和预警、风电智能运维、风电智能监控等功能的数字化产品和服务的需求也越来越将得到充分挖掘。
金风科技结合软件、服务、技改三大系列解决方案,构建安全高效、高质低成本的核心竞争力。智能化、数字化运维已经深入到运维服务全价值链,对物流、运输、人工调度、成本和风险管控、能效预测、资产管理、经济性运行均有智能化的运行管理能力。
卓有成效的首先是风电智能监控。通过风电场监控系统信息模型的建立,整合及快速搜集风电场的数据。即使是不同制造商的风电机组,也可以建立兼容的解决方案。同时开发风电场之间的通信协议及数据可视化展示平台。以此减少对风电场的监控带来的人力物力浪费,实现智能化、无人值守的数据监控。
图6:金风科技气象预报平台可实现全球任意经纬度未来7-15天逐15分钟滚动实时预报
其次是从数据收集中衍生出的风电智能运维模式。结合风电场群运行数据、气象数据(图6)、电网信息等物联网大数据平台,综合分析风电机组运行状态及工况条件,对机组运行参数进行实时调整,实现风电设备的高效、高可靠性运行。因此将数据分析范围覆盖风场从设计建设扩展到状态监测、故障诊断以及运营维护的全流程等方面,全方位减少风电场的建设成本、提升发电监测效率和整体运维成效。
第三是对风电机组故障智能的诊断和预警。当前在役风电场均配有监控与数据采集系统(SCADA),具备多年运行积累的历史数据;2010年以来,新增风电机组都配有振动状态监测系统(CMS)。结合机组主控制系统、SCADA数据和CMS数据,开展风电机组状态预测与故障诊断方法研究(图7),对风电机组进行健康状态监测、故障诊断、寿命评估及自动化处置。变风电机组“被动”维修为“主动”维修,提高风电运维效率,增加风电开发收益。
图7:CMS系统提取30万个振动数据的信息,建模识别异常振动模式并行化分析
为了应对未来服务市场大规模快速发展要求,金风科技正在利用自身多年积累下来的全产业链优势,多样化、多维度地结合风电运维团队的资本、人才、体系、管理平台,在海内外市场同时发力。
路漫漫其修远兮,中国风电运维服务的未来任重而道远。作为中国风电设备产业的领军企业,金风科技不仅在持续锤炼自身的硬实力,也正积极推动中国风电运维服务产业的综合软实力提升。金风科技和所有产业同仁都希望看到,在平价上网时代之时,未来风电运维产业的各主体将共同建立长期共生、各自分工、紧密合作的关系,搭建更为健康和一体化的风电行业产业链,助力中国风电行业步入下一个快速发展的新时期。
参考资料:
[1]Daniel Liu,Digital technology in wind power operations and maintenance, Wood Mackenzie Power & Renewables, 30 May 2019.
[2]Annual Report 2018, Vestas, 7 Feburary 2019.
[3]Daniel Liu,Global Onshore Wind Operations and Maintenance (O&M) Trends 2019, Wood Mackenzie Power & Renewables, 30 May 2019.
[4]《2014年中国风电装机容量统计》,中国可再生能源学会风能专业委员会,2015年3月.
[5]《金风科技2018年度业绩演示材料》,金风科技,2019年3月.
[6]Daniel Liu,Global Onshore Wind Operations and Maintenance (O&M) Trends 2019, Wood Mackenzie Power & Renewables, 30 May 2019.
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