基於機組運行特徵數據分析的風電場運行後評估技術應用案例
基於機組運行特徵數據分析的風電場運行後評估技術應用案例隨着風電機組裝機量的不斷增加,2020年在運機組數量超13 萬台,機組在現場的運行狀態和各項指標是否達到設計要求和合同約定的要求,各方都很關注,特別是客戶和設備商都想及時了解機組的運行狀態,挖掘機組的發電性能潛力,從而及時解決機組存在的問題,確保機組各項運行指標滿足設計要求和合同的約定要求。
目錄
一、 背景
隨着風電機組裝機量的不斷增加,2020年在運機組數量超13 萬台,機組在現場的運行狀態和各項指標是否達到設計要求和合同約定的要求,各方都很關注,特別是客戶和設備商都想及時了解機組的運行狀態,挖掘機組的發電性能潛力,從而及時解決機組存在的問題,確保機組各項運行指標滿足設計要求和合同的約定要求。由於缺乏相應的評估技術手段,使得現場問題多數是被動接收,對於風電場發電量收益及運維服務成本投入都有很大影響。因此,需要利用技術手段,在不增加成本的基礎上,基於現有的風電場機組運行特徵數據[1],搭建評估模型和評估方法,及時、主動、系統的對風電場機組的發電性能和運行情況進行評估,從而主動及時識別問題和解決問題,挖掘機組的發電潛能並進行有針對性的優化使機組運行在最佳狀態。
如何利用現有的海量風電場機組運行數據,運用數字化的手段快速實現對風電場機組運行狀態的評估,幫助用戶了解機組的運行風險和發電潛能,並針對風險和潛能制定對應的風險規避和發電量提升方案,對風電場發電量提升以及運行成本降低有重要意義。
二、應用案例
1、項目概述
隨着工程師技術認知的提高以及傳感器技術的進步,基於機組運行特徵數據分析的風電場後評估也隨之不斷拓展和深入,目前金風科技考慮用戶和業務場景需要,結合客戶系統的運算能力和速度,開發了約20 個評估模型,同時評估模型維度和模型可持續拓展增加。
為了滿足擴展或者兼容未來不確定的評估場景,基於機組運行特徵數據分析的後評估應用技術中的評估模型框架,設計時就需要做成模塊化的並且可拓展的,需要對所有模型進行分類,不同用戶可以根據自己關注的焦點或者應用場景的不同,自由選擇評估維度和模型進行定製化的評估,最終做到按需評估。
2、 取得的效益
(一)經濟效益
基於機組運行特徵數據分析的風電場運行後評估,能夠及時了解掌握並解決機組存在的潛在問題,客戶可避免機組長時間帶「病」運行造成更大的質量損失,同時根據評估結果有針對性的開展機組性能優化來提升機組的發電量,增加收益提升滿意度。
2020 年金風基於機組運行特徵數據分析開展了 300 余個風電場的後評估,以發電量、可利用率、可靠性、功率曲線及發電性能維度等評估指標量化項目機組運行狀況,為多個項目的定製化解決方案提供了技術支撐。
(二)提效方面
基於機組運行特徵數據分析的風電場運行後評估,能夠自動從大數據[2]平台獲取所需要的運行數據,並且在較短時間內自動完成數據處理和計算、完成標準的評估報告,相較以往從現場端拷取數 據、發送數據、再通過後台人員分析、編制等一系列工作需要花費的資源和人員投入,自動化的評 估工具大大提高了效率,節省了人員投入和時間。可由原來評估一個5 萬千瓦風電場 3-5 天時間,縮短為 1 小時左右。
三、技術要點
(一)、工作原理
首先,整理數據來源,並獲取我們想要的數據;其次,提取數據關聯關係和特徵,構建數據特徵模型,並實現模型自動運行;再次,量化機組的特徵指標,建立評分評級體系,並根據模型運行結果自動評分;最後,一鍵自動生成評估報告。
具體實現原理及途徑主要包括以下幾點:
1. 通過數字化的手段自動完成數據源的獲取、特徵數據的提取分析評估以及報告自動生成。
2.工程師根據評估結果,針對機組運行狀況的差異性有針對性的出具解決方案,同時運維人員可根據現場實際的工作內容合理安排方案實施。
3. 根據方案執行情況及執行後數據累計時間可以進行再評估,從而確認方案有效性和實施後效果。
(二)、功能實現介紹
從數據端到最後評估結果的呈現端做了邏輯關係梳理和功能分層,並把各個構成要素的功能按照邏輯關係連接起來,繪成功能模型圖。
上位功能主要包含數據承載,也就是數據存儲的載體,載體可以是網絡雲平台、數據服務器、本地電腦等,所以第一步就是要打通數據鏈路,獲取數據接口及權限。
基本功能主要包含數據下載獲取,在數據讀取過程中其實還包含一個輔助功能,即數據完整性的統計功能,並將統計結果進行展示。
因果功能主要是在基本功能基礎上進行的統計計算、分析評價、報告生成等,其實也就是我們搭建的模型算法,也可以根據需求進行功能拓展。
下位功能主要包含用戶端的UI界面展示,主要是將各個維度評估結果通過圖表形式直觀的展示給用戶,提升用戶體驗和友好性。
四、應用前景
基於機組運行特徵數據分析的後評估應用技術是風電工程運維技術中的關鍵技術之一,也是後服務市場提升競爭力的重要手段。
1.從解決方案維度,未來解決方案更加趨向於差異化定製化,而基於機組運行特徵數據分析的結果可以為解決方案的定製開發提供基礎依據和參考;
2.從質量維度,開發了可量化的故障、維修、檢修、修復相關機組可靠性和穩定性指標,可根據運行特徵數據實現機組可靠性評估,同時為指標提升提供依據和參考;
3. 從後服務維度,除了定期檢修和被動的故障維修外,還為客戶提供預防性維護,以規避機組出現重大質量損失,同時為客戶提供主動性維護服務,確保機組運行在最佳狀態。通過基於機組運行特徵數據分析評估可以為預防性和主動性維護提供支撐,為現場運維服務提供指導。
參考文獻
- ↑ 數據的來源以及數據是什麼?,搜狐,2021-07-26
- ↑ 什麼是大數據?我們來科普一下,搜狐,2022-10-21