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如何让风电场更友好、更智慧?

国际能源网团队 风电头条 2021-10-30

编辑 | 风电头条 风信子

上期《如何让风电机组更聪明、更智能?》一文从单机智能方面展示了中国海装在智慧风场建设方面部分技术,本文拟将视角扩大一步,从风场整体控制角度来谈谈中国海装打造智慧风场之思路。

规模化开发、大功率机组行之有效的降本举措

平价时代,开发商、整机商从不同维度提出的降本策略均指向了同一方向:规模化开发、采用大功率机组。从风电场开发建设角度而言,扩大开发体量可有效均摊造价、运维、管理成本,越来越多的百万基地、千万基地风电项目投入建设。从整机商机组研发设计而言,提供单机容量更大、叶片更长的风电机组能有效提高发电量、并且节约机位点,从而降低风场开发成本。

平价降本之路任重而道远投入与产出的博弈

然而,更大单机功率、更长叶片会让尾流效应更明显。当前陆上风电机组最大风轮直径达160m,海上机型甚至已超过200m,如此大的扫风面积势必让尾流影响的区域大幅增加,而下游机组还会持续对风速造成叠加尾流的影响。有研究显示,在机组间距为7倍风轮直径,入流风速6m/s的情况下,下游机组的风速将受尾流影响降低10%-13%不等,并在下游所有机组位置保持相同的损失水平。湍流强度作为描述风速随时间变化的程度的变量,在尾流中也明显地出现增强。这一系列影响也就直接导致了下游风电机组功率明显降低、疲劳载荷显著增加,下面这张关于尾流效应得图相信大家都不陌生。

尾流效应仿真图

高精准解决尾流难题实现全场发电量最优

当前,精准规划风电场的机位点排布,是尾流效应的主要解决手段,即通过建模仿真选择最优机位点,从而降低尾流影响。随着人工智能、大数据、物联网技术的运用,通过大数据手段提升整体发电量是必由之路,其关键点是针对每台机组的机位点坐标、地形环境信息、实际运行载荷、功率数据库建立相应的模型,通过长时间的运行数据分析得出风场特征,根据风场特征对上游机组进行主动偏航的控制策略优化,一定程度上有效避开下游机组,进而减小对下游机组的尾流影响,这一策略本质上是牺牲部分上游机组的发电量,提升下游机组的发电量,以确保整场发电量达到最高值。同时,减小尾流效应后,机组的载荷也得到了降低,使得风电机组拥有更长的寿命,进而创造更多价值。

中国海装尾流效应解决方案思路中国海装尾流效应解决方案效果图智慧风场犹如一个茁壮成长的少年,需要我们用海量的实际运行数据去不断地培养、充实,让他不断地学习进步,变得更加智慧、更加友好,从而在未来的风电领域发挥更大的作用。来源:中国海装


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