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遠(yuǎn)景能源:風(fēng)場大數(shù)據(jù)的價值創(chuàng)造

2015-03-31 來源:中國電力報 瀏覽數(shù):504


  遠(yuǎn)景能源以全生命周期為視角,開發(fā)了如下資產(chǎn)后評估功能模塊:設(shè)計后評估、運(yùn)行后評估、產(chǎn)品后評估、技改后評估及風(fēng)場對標(biāo)后評估五大體系。
  以Wind OS™能源互聯(lián)網(wǎng)平臺為依托,完成不同區(qū)域、不同設(shè)備制造商、不同運(yùn)維團(tuán)隊(duì)等不同類型風(fēng)電場的能量可利用率橫向?qū)Ρ?,為宏觀管理、科學(xué)決策提供依據(jù)。通過資產(chǎn)評估,找到電量損失原因,通過遠(yuǎn)景一體化智慧風(fēng)場解決方案,針對絕大多數(shù)風(fēng)場,可以獲得5%-10%的發(fā)電量提升。
  實(shí)現(xiàn)對風(fēng)場尾流的有效控制
  尾流效應(yīng)是影響風(fēng)電場發(fā)電量的重要因素之一,其造成的真實(shí)能量損失高達(dá)10%以上,部分海上風(fēng)場真實(shí)尾流損失甚至接近20%。因此在進(jìn)行風(fēng)場機(jī)位排布時,在主風(fēng)向上會盡可能增加風(fēng)機(jī)間的距離,以減小尾流效應(yīng)影響。但在主風(fēng)向以外的其他風(fēng)向上,仍然可能由于尾流效應(yīng)產(chǎn)生較大的能量損失。因此,風(fēng)機(jī)間的協(xié)同控制在降低尾流損失方面就顯得尤為重要。
  基于大數(shù)據(jù)技術(shù),有效整合風(fēng)場實(shí)時流場模型數(shù)據(jù),風(fēng)電場流場預(yù)測數(shù)據(jù),風(fēng)機(jī)與測風(fēng)塔量測數(shù)據(jù),真正建立工業(yè)級的風(fēng)電場協(xié)同控制能力,實(shí)現(xiàn)對風(fēng)電場尾流的有效控制。
  風(fēng)場中每臺風(fēng)機(jī)運(yùn)行情況的變化會引起自身尾流的變化,進(jìn)而影響風(fēng)電場實(shí)時流場數(shù)據(jù),最終體現(xiàn)在其他風(fēng)機(jī)所能捕獲的風(fēng)能及全風(fēng)場發(fā)電量的變化上。基于風(fēng)電場運(yùn)行產(chǎn)生的大數(shù)據(jù),包括風(fēng)場實(shí)時流場模型數(shù)據(jù),風(fēng)電場流場預(yù)測數(shù)據(jù),風(fēng)機(jī)與測風(fēng)塔量測數(shù)據(jù)等,遠(yuǎn)景通過有效地整合,并結(jié)合風(fēng)機(jī)模型,最終建立起風(fēng)場級的數(shù)學(xué)模型。
  結(jié)合風(fēng)場的流場模型,便可以利用非線性尋優(yōu)算法對風(fēng)場中各風(fēng)機(jī)發(fā)電情況進(jìn)行最優(yōu)規(guī)劃,綜合考慮風(fēng)況實(shí)時的動態(tài)變化和風(fēng)機(jī)運(yùn)行的物理限制(如風(fēng)機(jī)輸出功率對風(fēng)速和風(fēng)向變化的響應(yīng)時間等),實(shí)現(xiàn)風(fēng)場級協(xié)同控制以減小尾流影響帶來的損失。同時,遠(yuǎn)景的智能協(xié)調(diào)算法將各風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)閉環(huán)反饋到風(fēng)場流場模型中,實(shí)時在線進(jìn)行系統(tǒng)學(xué)習(xí)并調(diào)整模型,消除外界環(huán)境的隨機(jī)干擾因素,從而進(jìn)一步提高風(fēng)場模型的精度,取得最優(yōu)全場發(fā)電量。
  通過對零部件故障信息的挖掘,優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計和零部件選型,實(shí)現(xiàn)預(yù)防性維護(hù)
  利用大數(shù)據(jù)技術(shù),可以通過數(shù)理統(tǒng)計、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等深度數(shù)據(jù)挖掘算法,在海量數(shù)據(jù)中,挖掘出零部件故障信息,追溯其在設(shè)計、制造、裝配、運(yùn)輸、安裝各個環(huán)節(jié)的潛在缺陷,快速找尋引起故障或失效的原因。一方面從產(chǎn)品全生命周期角度考慮,可以閉環(huán)形成對設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)和預(yù)測性維護(hù)策略,同時可以進(jìn)一步閉環(huán)到產(chǎn)品設(shè)計與零部件選型;另一方面,基于零部件的大量數(shù)據(jù)失效積累,可以理性推進(jìn)預(yù)防性維護(hù),真正提升現(xiàn)場維護(hù)工作的計劃性。

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