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以下为发言全文:
大家上午好,今天非常荣幸能有机会和各位业界同仁一起探讨关于机组寿命评估技术话题,对于风电技术人员来讲,寿命评估不是一个新话题,但随着风电行业的发展,基于新的业务场景和诉求,回归对基础技术的研究和尝试,在这个过程中,形成了新的解决方案,因此,在这里和大家做一个分享。
第一部分,现状与诉求。
简单看两组数据,第一组,新装机趋势变化,从数据可看出机组大型化趋势明显;第二组,机组台数-运行年限分布,截止2022年,运行10年以上的机组台数达到近5万。两组数据背后的诉求是什么呢?
针对“新生”风场,大型化趋势下是对安全性越来越重视,过去的方法可靠程度是否有降低?同时针对电价周期波动,资源差异项目,是否能在满足安全性的基础上通过精准的寿命调度提升风场的收益?
针对“中年”在役风机的困扰在于面对“千场千策”局面,改造如何开展?如何优选方案?如何为运维提供更精准的维护策略指导?如何来挖掘风机的能力等。
基于以上两种场景,归为一类问题。从技术角度来看,如果能建立一套更为精细、可靠的寿命评估体系,那么以上问题将迎刃而解。
第二部分,总体技术路线。
左图表示随时间变化,风机剩余寿命变化的曲线。为方便理解,我把风机的一生也定义了不同阶段:新生、中年和老年。绿色的线是通常基于确定性的方法评估机组剩余寿命变化曲线。然而事实上,由于风机面临的外界环境千变万化,图中这条“曲折”的曲线才是机组真实的剩余寿命曲线,那么如何才能获得这条真实的曲线呢?把目光移到右图,整体方案包含三个必要环节:数据分析、技术实现、在线监测。
进而继续具象技术路线,1模型驱动的评估方法:也就是我们仿真模型;2.数据驱动评估方法:摆脱仿真软件,但要建立机组SCADA数据与载荷关系的预测模型,进而对寿命进行评估。以上两种方法还是以确定性的方法评估机组寿命,即绿色的剩余寿命评估曲线。为了得到或更接近真是情况,我们在寿命评估中引入了3.概率的评估方法:可以简单理解为输入的每个变量都是一个概率分布,而不是一个确切的值。这样就回答了前面的问题,即针对“新生”风电场,用不确定度+X的评估方式,获得更精准的寿命预测。对于“中年”机型,通过不确定性+X的评估方式,获得风机过去寿命的消耗曲线,以及预测以后的寿命变化。
要实现以上不确定度+X的评估方式,还有两个基础条件。一是数据量要足够大,金风注重对数据积累,在手10000+实测原始风数据,每天产生GB级风机运行数据和TB级的业务仿真数据。这为概率分析方法,打下非常坚实的数据基础。二是要消除黑匣子,得益于金风自研GTSim仿真软件,使得从机理上理解动力学评估模型,使模型不确定度的量化有了可行性。金风始终坚持技术创新,在大量数据分析和自研软件加持下,获得风机真实的寿命曲线。
第三部分,技术实现
模型驱动的方法:如图包含四个基本的方面,这里需要重点关注的是,针对在役机组历史SCADA数据能否建立快速分析标准,并使其自动化、平台化,这是做的过程中遇到的挑战。
数据驱动方法:如图包含五个基本方面,这里值得注意的是如何使得预测模型更准确,更强的泛化能力。下面是我们在河南某项目的结果,同时和第三方机构也做了背靠背对标工作,从结果上看,金风自研寿命预测模型达到了很好的效果。
概率评估方法:第一类,风参数-寿命的概率模型,通过确定风参变量的概率分布,模型参数的概率分布,获得载荷及强度概率分布,再进一步得到寿命的概率分布,也就是真实的剩余寿命曲线。第二类,基于风险系数评估方法,把输入变量分为两大类,确定每个输入量的不确定度等级,并量化其对关键载荷的敏感度等级,再通过加权平均获得其风险系数,同时建立对应风险系数下的安全系数,从而或者寿命的不确定度。以上不仅对数据分析要求较高,也对动力学机理有更高的要求。至此,其实我们回归到了寿命评估的本质,即风险概率的评估。概率设计方面,未发布的IEC61400-09、IEC61400-28均已经提出在相关方向的标准,这也为我们的技术探索指明了方向。
第四部分,业务实践。
关于业务的实践,金风获得了相关的技术认证,并且搭建了智能化SCADA数据分析平台等。
最后作为一名金风人,我有一个小小展望。
在风电这场长跑中,我们要:
更懂风机:以技术为双脚,脚踏实地,和风机交个朋友
拥抱变化:以技术为工具,具象不确定,展现其真实性
创造价值:为风电场提供更可靠,更安全的定制化方案
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