近日，2021年第五届新能源电站运营及后服务研讨会在北京隆重召开。中国光伏行业协会、水电水利规划设计总院、龙源电力集团股份有限公司、中国华能集团有限公司贵州分公司、国家电投北京公司、润阳能源技术有限公司等企业代表参加了本次会议。

 

图一 会议现场

 

本次会议以共同探讨“新时期、新发展、新业态”下，如何运用综合技术手段提升电站的效益为主题。与会现场，领导、专家及各企业代表针对“2020年新能源电站运营技术进展分析”、“运维体系建设及优化探讨”、“储能设施运维要点及经验分享”、“光伏电站技改及后服务探讨”、“风电场运维及技改分析”等议题进行交流探讨。

 

在此次会上，润阳能源技术有限公司副总经理刘昊针对发电量分析、故障分析、时间可利用率、能量可利用率、运维管理优化、技改方案的选择等主题与现场领导、专家、企业代表进行分享和交流。

 

图二 数据驱动的风电机组技改提效方法探讨

 

此次演讲主要包括：风电场数据分析方法；数据分析的应用；运维技改方案介绍三个部分。

 

以下为演讲全文：

 

- 数据分析方法 -

 

机组发电量的主要决定因素包括：风资源和能量可利用率。能量可利用率分为时间可利用率和发电性能。时间可利用率和停机次数、停机时长、发电性能和机组的功率曲线、转矩曲线还有一些其他的性能指标有关，所以需要提高风机的运行可靠性还有增加风机的效率。

 

 

提质可以通过运维管理优化和可靠性技改来提升，通过增功技改和控制策略优化可以增加风机的发电性能。提高时间可利用率的方式一般分为三种，分别是日常消缺、状态检修以及故障预警。

 

时间可利用率的分析可以通过故障停机次数分析，通过风机不同的故障部位和故障次数进行分类或者具体的故障类别举例分析。但停机时长往往跟风机的各部件性能有关，一般电器类故障的停机次数非常多但是停机时长未必多。但机械系统类的故障一般是停机次数未必多，但停机时长比较多。所以需重点关注的是停机时长。

 

时间可利用率叠加上功率曲线就能体现能量可利用率，停机时长如果在低风速区域，损失的能量不是特别多，但是在中高速区域损失的能量会急剧增加，所以通过这种分析方法可以规避能量损失多的故障。

 

关于机组功率曲线，我们关注的目标在额定风速以下尽量贴近于最优Cp值来运行。在额定风速以上是沿着额定功率来运行，所以在这段区域内如何提升功率曲线是对于提升发电量最重要的指标。

 

关于发电量的计算，通过风频分布和功率曲线这两个数据的叠加可以进行一段时间内或者年发电量统计。

 

机组的损失电量一般包括场内损失和场外损失。场外损失一般由于调度限电和场外受累所引起的，最值得关注的则是场内损失。场内损失一般分为故障停机、计划停机、场内受累和机组自降容，这些和运维管理以及机组自身的状况有关。所以需尽量避免场内损失，尽可能的提高风场发电小时数。

 

- 数据分析的应用 -

 

根据时间可利用率可以对不同的故障进行时间上的分析，对短时间内频繁报出的故障进行重点排查。进行机组的运检计划时尽量选择在小风的时候进行，但故障发生的时候往往不取决于制订的运检计划，故引入了一些状态监控的方式和设备，尽早的发现机组的异常，在小风的时候提前进行备件的采买和维护，确保不在大风期停机损失更多的电量。

 

功率曲线的应用也有很多种，第一种是利用全场的功率曲线统一来分析，能够找到同一种机型功率曲线的差别，能够具体分析功率曲线低的原因。另外一种就是做完技改优化后可以为同一台机组技改前后进行对比分析技改的优化效果。通过分析单台的功率曲线和转矩曲线可以找到一些异常点，从而找到性能损失的原因。

 

 

十分钟功率曲线是从宏观概念上可以更明确的显现出机组的状态，但是一秒的数据也能体现出功率曲线和转矩曲线，这种点更散更加能体现一些短时间内控制细节。

 

除了以上性能指标之外还可以利用SCADA数据进行时间维度上的故障分析，比如一秒钟的SCADA数据、PLC（20ms）数据进行具体的故障分析。

 

- 技改方案介绍 -

 

在2019年发布的中国风电后市场报告里面的一些统计数据中，国内所有的主流厂家做的一些技改方案大概有196个，到了2020年数据量增加了70%以上，达到了300多个。技改种类繁杂，方案数量又多，对于风电场的运营来说如何选择是一个难题。

 

但基于数据的分析之后可以更明确的选择一些技改方案，根据风电场的资料、风机的运行数据以及一些管理数据可以进行分析评估，从而提出针对性的解决方案，其中包括发电量的提升方案、可靠性的提升方案和运维管理的优化方案等。

 

功率曲线的计算是和叶轮的扫风面积、风速、Cp值以及空气密度有关。其中除空气密度以外的其他维度都可以通过技改的方式进行一定的提升。如叶轮扫风面积可以通过叶片的加长来实现，对于风速可以通过提高利用风速的范围来实现，对于Cp值可以利用新的控制策略包括叶片的气动优化方式来提高。

 

以下的案例就是叶片类的提效。分别是增加叶轮扫风面积后和增加叶轮的气动性能。

 

 

叶根加长可以在地面施工可以在空中单叶片吊装施工，对于MY1.5/82机组增加叶根加长2米，提效能到6% 以上。

 

另外一个风场是MY2.0/110的机组在叶尖加长的2米，经北京鉴衡认证中心评估，此项技改提效达到6.313%。

 

另外一种方式是偏航对风，这种传统的方式利用激光雷达测风，缺点是成本相对较高。

 

现在我们采用的是自校正的方式，通过机组出力、风向、风速等运行数据进行合理筛选，采用神经网络算法动态获取最优风向测量角度校准量，补偿风向测量数据，实现偏航精准对风。

 

该方案采用智能算法自动辨识偏航对风偏差，校准过程通过软件自动实现，系统无需人工干预，无附加硬件成本，且系统可以根据风向仪更改等情况自动唤醒，能够保证机组的发电量。

 

 

另外一部分是提高风速范围，功率曲线虽然范围有限，但尽可能的让风机在低风速段的尽早切入，在高风速段的尽晚切出，这样就延长了功率曲线对风速的利用范围。对于启动阶段可以进行待风模式的优化和并网速度的优化，让风机尽早并网。在高于切出风速的时候我们可以进行软切出的控制，充分利用风资源。

 

接下来是控制策略优化，采用智能机器人领域的最优算法，人工智能算法，使机组的算法智能程度提高。能够根据环境变化或者前期风资源条件的输入，自行进行控制策略及参数的定制化选择优化，提升性能，从而真正意义上的脱离人为干预。

 

机组安全可靠性的技改主要分为可靠性运维、防振动技改和防超速技改。对于日常消缺可以充分利用数据分析的工具，精确定位故障。

 

如超速的原因有很多，通过数据分析的方式，如联轴器打滑可以在PLC（20ms）数据里清楚的看到差值，定位故障。还有转速跳变引起的超速，风机并没有真的超速，而是由于编码器发生了跳变故障。以及变流器故障引起的超速，故障并不在于风机的机舱里，而是在于变流器。

 

上述这三类故障可以通过数据分析的方式进行检测，发现故障及时处理。

 

振动的故障类型很多，简单介绍下通过风机自身的故障数据和传感器来进行的一些分析。如信号的干扰、偏航、变桨控制、在启动过程中、控制频率穿越过程中引起的振动故障都可以通过风机自身的PLC存储故障数据分析出来。

 

另外故障检修方式是状态检修，可以充分利用健康管理平台和专家诊断的方式提前发现机组的异常情况，从而进行检修的规划。

 

以上是故障的分析排查方面，当遇到这些故障问题可以用技改的方式去规避故障，包括防超速的技改，其中一种技改方式是应急偏航。应急偏航分为两种类型，第一种是硬件，在超速的情况下通过手动的方式强制偏航。第二种是软件，在风机超速的时候，风机自动识别自身状态，从而让风机停下来。

 

对于行业内发生过的事故，有些是因为人员的误操作而导致，为了规避这种事故，可以通过桨叶互锁技改方式，使操作更加简单安全。

 

对于防振动方式，可以通过传动链加阻的方式，或者通过修改控制策略来规避掉一定类型的故障。通过主控程序的优化，加入震动滤波的算法，可以在振动达到一定值但未报警前就把引起故障振动控制上的一些数据滤除。

 

最后总结一下，数据分析是基础，这些数据方便获取且适用于所有机组。目前技改项目类型数量比较多，较为繁杂，不能盲目的执行，基于数据分析的技改将会更有针对性。