智慧风电场发展现状及规划建议

2019-11-28王进

商品与质量 2019年42期

王进

鲁能新能源集团有限公司河北分公司河北张家口 076650

1 智慧风电场发展现状

风能资源取决于风能密度和可利用的风能年累积小时数。风能资源受地形的影响较大，我国风能资源比较丰富。根据全国900多个气象站将陆地上离地10m高度资料进行估算，全国平均风功率密度为100W/m2，风能资源总储量约32．26亿kW，可开发和利用的陆地上风能储量有2．53亿kW，近海可开发和利用的风能储量有7．5亿kW，共计约10亿kW。如果陆上风电年上网电量按等效满负荷2000h计，每年可提供5000亿kWh电量，海上风电年上网电量按等效满负荷2500h计，每年可提供1．8万亿kWh电量，合计2．3万亿kWh电量。中国风能资源丰富，开发潜力巨大，必将成为未来能源结构中一个重要的组成部分，建设智慧风电场有着良好的发展前景[1]。

目前，国内外对智慧风电场建设及其关键技术的研究十分活跃，其相关技术也随之不断发展。智慧风电场关键技术包括：风机关键设备状态智能监测技术、智能故障诊断技术、风力机智能控制技术、智慧运维技术、大数据智能分析技术、精准风功率预测技术、备品备件智能管理技术、风电场信息智能管理技术等。其中，风力机智能控制技术已进行了大量的研究，并取得了较好的成果。目前，兆瓦级风机已普遍实现了自动启停、自动偏航、自动变桨、自动功率调节等功能。目前，国内外主要的风机厂家如远景能源、金风、明阳、运达、GE、西门子、Vestas等，都开发有自己的数字化、智慧化风电场数据及信息管理服务平台及系统，相关科研机构如西安热工研究院、大唐新能源研究院、德国Fraunhofer等，工程设计单位如华东勘察设计研究院等也在开展相关研究工作，且开发有智慧风电场数据及信息管理系统。这些系统各有侧重，但均未达到智慧风电场的要求。各风机厂家开发的系统通过大数据、云服务来分析并提供风电场规划、测风方案管理，以及风资源评估、微观选址、风场设计优化、风功率预测、经济性评价、资产后评估分析等全方位的技术解决方案，还可以对风机、测风塔、升压站等设备进行远程集中监控、远程机组在线状态检测、远程故障诊断与修复、机组健康管理及性能评估，并能进行能量管理和报表管理。而科研机构及工程设计单位则偏重数据分析、设备故障智能诊断及预警、设备性能智能分析、智能巡检、智能运维等系统功能的开发及应用。

2 智慧风电场规划建议

2.1 山地风电场规划关键技术要点

（1）山地风电场测风塔选址需要把握的原则。拟选测风塔位置的风况应基本代表拟选风电场场址的风况。(拟选测风塔位置附近应无高大建筑物、树木等障碍物，与单个障碍物距离应大于障碍物高度的3倍，与成排障碍物距离应保持在障碍物最大高度的10倍以上。拟选测风塔位置应选择在拟选风电场主风向的上风向位置。测风塔的数量依拟选风电场地形复杂程度而定。对于简单地形，可设置一座测风塔；对于复杂地形，应考虑设置两座及以上测风塔。

（2）测风塔选址具代表性。测风塔在风电场内应具有代表性，尽可能选择在今后布机较多的区域内。山地风电场的山脊起伏较大，对于不超过10km的单一山体，测风塔宜布置在山脊中间区域，选在位于整条山脊平均海拔高度偏上的位置，超过10km的连续山脊，在起伏较大的位置加密测风塔。对于连片的山体和多道山脊组成的风电场，测风塔首先考虑布置在海拔较高的主山体，然后在迎风面和可能存在前端扰动区域的中等高度山体分别布置测风塔，还要在可能布置风电机组的海拔较低处布置测风塔，使测风塔的测风数据能反映出整个区域的平均风能资源情况[2]。

（3）测风塔选址应具备可操作性。风电场风能资源较好的地方，往往是人烟稀少、无通讯信号、施工困难的偏远山区。在满足代表性的基础上，测风塔选址还需满足测风塔的施工条件要求，尽量选在靠近道路、搬运方便、有足够拉线范围的位置，便于测风塔安装和后期维护。对于无通讯信号的地方，要尽量保证人员容易到达，实现定期人工收集测风数据，对于无通讯信号且人工收集测风塔数据成本较高的地区，建议在测风塔配置中考虑卫星传输设备[3]。

2.2 深海智慧化风场

风力发电机技术的重点在于离岸安装。海上的风能资源丰富，风速较大，适合大功率风机的安装。挑选在较浅水域中安装风力发电机，离岸风力发电机能够产生较大的能量，超过岸上发电的一倍。如果要较好地解决风电场和电阀之间的连接问题，就需要通过热量流通空气调节输电系统，此举可以较好地把电量输送到负载中心。高压直流输电接入电网技术拥有以下几个优势：一是电缆上基本不会出现功率损耗的问题；二是离岸安装风力发电机与陆地之间的扰动互补影响；三是接收端与发电端的频率相互独立；四是系统功率流量是能够掌控的，也十分稳定；五是每根电缆运输的电量较多；六是电流通过电缆时对直流输电的距离不会造成影响。深远海域风电场监控使用集中、远程监控的方法，通过智能化的监控方式，科学地利用大数据的优势，在集控总部安排很少的值班工作者，利用集控部门指令管理风电场，降低由于人员安排不科学与决策失误产生的费用与运维时间的浪费。海上风电场的机组潜在问题较多，规模较大，备件、设备以及运维工作者的信息透明度影响了整个机组运维的相应效率。在风电场的运维管理中设备数据十分重要。利用信息化技术以及大数据的思维方法，能够对设备的维护、巡检等信息展开透明、更新管控，并和其他信息展开共享，展开风电机组全生命周期的管理。