智慧風電場及其“能效潛力”探析

崔煒 艾斯卡爾

過去十幾年間，風電產業得到了快速發展，各種創新技術陸續實現了工程化應用，風電機組性能得到了顯著提升，產業裝備制造業迅速崛起，產業鏈逐年成熟，開發投資成本不斷下降，我國風電產業的長期發展基礎已經形成。但是，在發展過程中，由于各種原因，也曾出現過“消納難”“棄風率高”等問題，導致一部分風電場的盈利能力達不到預期。與此同時，隨著風電裝機規模的不斷增加，我國風電的開發理念逐步從重視規模向重視效益轉變，關注重點也從風電機組選型、風電場開發等“前端工作”向風電場運維等“后端工作”延伸。在此背景下，智慧風電場應運而生。

為風電場注入“智慧”特性實際上就是為了實現風電場綜合效益的最大化。目前，關于智慧風電場的有關研究和工程示范已經比較常見，但少有關于智慧風電場節能增效方面的詳細論述。本文從智慧風電場的運行、維護、管理等維度，對我國智慧風電場能效管理存在的問題進行淺析，研究智慧風電場能效管理的可行方案，并對智慧風電場的能效管理發展前景進行展望。

智慧風電場及其優勢

一、智慧風電場簡述

從風電場運營角度來看，“高效”“可靠”“低成本”始終是備受關心的核心問題。近年來，風電機組供貨商、風電場開發商以及處在產業鏈上游的部件供應商、科研院所等單位都圍繞著這三點，不斷給風電場注入“智慧”的元素。歸納發現，通常所談及的智慧風電場的核心功能是：依托先進傳感技術和感知技術，感知外部環境和自身狀態，并利用互聯網、智能控制、大數據等先進技術，實現信息與信號的快速、準確交互，提高自身的自我學習、修正能力，使系統運行更加智能，使維護等運營工作更加便利，助力系統級協同決策，最終實現風電場綜合效益的最大化。

二、智慧風電場優勢

風電場“智慧化”最終是為了實現風電場綜合效益的最大化。從此角度來看，智慧風電場的優勢如下：

設備或系統的“智慧化”將帶來顯著效益。實際上，智慧風電場還有一個潛臺詞，即：“前期規范化、設計數字化、設備智能化、建設標準化”。可見，“智慧”已開始貫穿于風電場的設計、建設、運行、維護和管理等多個層面。僅從設備角度來看，隨著傳感/感知技術和智能控制技術的進步，已有設備或系統開始得到“智慧化”改造，也出現了具有“智慧”特性的部件或子系統，使風電場變得更加“智慧”，并具有更低的成本和更高的效益。如，近幾年開始采用的激光雷達方案，使風電機組設備更好地感知風速變化，在降低載荷、提升發電量、提高機組運行穩定性等方面起到了非常顯著的作用。像風電場功率預測系統、風電場無功功率電壓控制系統（AVC，Automatic Voltage/Var Control）等場級控制系統也在不斷引入智能控制、大數據等先進技術，使風電場運行在最佳模式下，進而降低發電成本，降低損耗，提高發電量，提升效益。

“智慧”運維是降本增效的利器。風電場的運維模式基本上包括三個類別，即：故障檢修、定期檢修和狀態檢修。其中，故障檢修的成本不僅取決于運維人員的操作熟練度、天氣情況、備件儲備情況等多種因素，而且還與整個風電場的發電量收益、故障后設備可靠性等緊密關聯：定期檢修的成本與運維頻次、運維間隔等因素有關;狀態檢修是指利用風電機組在線或離線狀態監測系統所獲取的相關狀態信息，結合在線或離線診斷系統的診斷結果而制定的運維工作，難度比較大，更需要“智慧”。可見，從風電場的運維模式角度來說，無論是故障檢修、定期檢修還是狀態檢修，都與當時的天氣情況、備件儲備情況、數據管理、設備狀態感知系統和后臺管理等有關。目前，智慧風電場所使用的功率預測系統，通過大數據、云計算等技術手段，已經把天氣預報、功率預測的精度和準確度提高到較高的水平：可視化的運維手冊、視頻對話等措施較好彌補了運維人員在操作技能上的不足：基于設備健康狀態的備件管理方式、預報式/預警式運維管理平臺等系統使智慧風電場運維工作變得更加“智慧”，已經帶來了可觀的經濟效益，未來還會得到長足發展。智慧風電場能效問題淺析

智慧風電場一次系統如圖1所示。由圖1可知，從智慧風電場系統角度來看，與風電場能效問題高度關聯的子系統有：風電機組、風電機組自用電變壓器及其下口的風電機組內部負荷、風電機組電網側端口的箱式變壓器系統、風電場升壓變電站配電變壓器及其下口的場內各類負荷、風電場主變壓器、風電場無功補償設備和各回送電線路。

在智慧風電場條件下，能效管理的最終目標其實就是實現內部用電量和內部損耗的最小化。其中，用電量主要與場內的各用電設備或子系統的智慧設計、智慧選型、智慧運維、控制智能化水平等因素有關：內部耗電主要與整場的規劃設計、場內子系統或電氣設備的設計指標、場內子系統或電氣設備的運維智慧化水平等因素有關。當然，用電量和內部耗電緊密關聯，用電量大，內部耗電也大。

本文暫不考慮智慧風電場能效管理中的設計因素，僅從設備的用電量和損耗角度，對已有智慧風電場能效管理所存在的問題展開剖析，并給出方向性建議。

一、提高PWT-out

在智慧風電場條件下，提升風電機組單機的發電量有很多種思路，應視具體情況而定。經研究分析可知，可以嘗試的辦法有如下幾類：

（一）硬件的清洗與修補

對于運行時間較長的風電機組而言，關鍵部件的老化或受損將會對風電機組的發電量產生顯著影響。以葉片為例，當表面出現污跡、腐蝕、砂眼或出現局部損傷的時候，葉片的氣動性能將會下降。進而使葉片的輸出功率下降。以變流器、發電機等功率部件為例，灰塵、污跡等必將影響其散熱效果，導致絕緣老化，損耗增加，進而影響機組的發電量和可靠性。可見，必要的清洗和修補有利于機組發電量的提升。一般風電場的運維工作通過“肉眼”檢查，不夠智慧，不講效率，不重視“預警”，風電機組及其內部硬件的清洗與修補同發電量和能耗之間的關系被忽略。在智慧風電場條件下，我們可通過先進的感知能力或通過更加智能的數據分析能力。自動識別出設備部件的受損情況和老化趨勢、灰塵的堆積程度等信息，以便進行對應的清洗和修補操作。

（二）硬件的更換或升級

過去，技術的更新換代需要較長的時間。近年來，尤其是進入21世紀以后，技術的更新換代變得迅速，更替速度前所未有。以葉片擾流發生器為例，通過有關文獻可知，如果把葉片擾流發生器安裝在合適的位置，可使年捕獲功率顯著增加。再以風速測量用元器件為例，技術更先進的激光雷達的使用，能夠準確獲取風速和風向的變化，對風電機組單機發電量提升的效果比較明顯。可見，部件的更換或技術的升級。對風電機組發電量提升的影響相當顯著。目前，多數場內設備的智能化水平低，設備的節能特性差，系統控制不夠“智慧”;此外，受風電機組可利用率指標和新設備投運所需的樣機檢驗周期的限制，基于新技術的硬件設備批量應用的時間成本較高。在智慧風電場條件下，信息獲取更加容易，海量數據的分析處理更簡單、快速，我們可通過模擬計算風能資源的流場分布。確定出更加合理的硬件設計指標，如葉片長度、塔架高度、機組間距等。此外，機端儲能裝備、激光雷達等諸多硬件更換和升級類技術措施若能與整機控制有效匹配，也能顯著提高風電機組發電量，并收獲節能效益。

（三）設計或算法優化

從設計或算法角度來看，風電機組整機的平臺化設計和風電機組整機控制的MPPT（Maximum Power PointTracing，最大風能追蹤）等控制算法或啟停機等控制流程如果能夠被注入“智慧”元素，則必將帶來一定的發電量提升，但其關鍵在于能否在工程實踐中得以應用。對此，部分制造廠家已進行了較為深入的研究并初見效果。以風電機組待機流程為例，對于風冷變流器而言，可根據當時的電網情況、環境溫度來確定IGBT調制的最佳開啟時刻，并根據IGBT溫度來智能控制冷卻風扇的變頻控制，以達到節能增效目的。目前，受制于基礎科學方面的認知水平，我國研制的風電機組度電成本還偏高，整機控制軟件的“智慧”特性還有偏差，智慧風電場所提供的信息資源沒被充分利用，在確定的硬件條件下的發電量和節能潛力未被充分挖掘。

二、降低△P_demand

一般而言，從智慧風電場電氣設備選型設計角度，△P_demand實際上就是風電場內部各用電負荷額定功率之和，并不是用電負荷實際的用電需求（按照目前的智慧風電場運行管理方式，并沒有統一、連續、系統地針對風電場內部各電氣設備實際用電量數據的在線監測和長時間跟蹤分析）。可見，我們并不清楚實際△P_demand的變化規律，更不知道△P_demand的各個特征量，故無法通過實際的△P_demand統計數據來優化后期同類電氣設備的額定參數。可見，△P_demand只取決于設備供應商或設計院早期的選型設計和相關的廠內模擬實驗。因此，目前使用的△P_demand數據是存在偏差的，曾經選用的電氣設備并不是最優的，更何況有關單位使用的是“設計終身責任制”制度，產品的安全裕度因設計理念、內部管理等因素也大不相同，產品設計依據的技術規范不統一，優質設備（是指可利用率高、效率高、可維護性高的產品）和劣質設備在系統中并存。此外，智慧風電場的信息資源沒能得到有效利用，工程實踐中的海量數據未被“智慧”處理，產品的設計和工程應用實踐沒能形成有效閉環。以風電機組內部用電負荷為例，其節能潛力非常大。風電機組內部用電負荷實際的用電量與環境條件、風電機組設計、風電機組運行控制、風電機組部件選型等諸多環節有關，但無論是在設計環節還是在后期的產業化環節，風電機組整機制造商一般都更重視設備的度電成本和產業化成本，都會選取成本低、可靠性高的部件，不輕易更改運行多年的成熟控制邏輯。實際上。對風電機組而言，冷卻風扇的變頻控制、待機模式下的負荷控制、節能電機等諸多措施能夠為風電場的精細化經營帶來可觀的節能空間和節能效益，但由誰來承擔使用節能電機所增加的額外成本，又由誰享受因此而帶來的節能效益，值得反思。

三、降低△P_demand

電氣設備的△P_demand實際上正比于設備的用電需求△P_demand用電量大，用電時間長，則△P_demand也會大。但是，決定電氣設備△P_demand大小的不僅僅是電氣設備的△P_demand，△P_loss還與設備所使用的材料、工藝。甚至設備的運行控制方式、設備的管理等諸多因素有關。以風電機組網側端口的箱式變壓器為例，也存在一定程度的△P_loss可降低空間。其中，容量的合理選擇最為關鍵。在智慧風電場條件下，設備狀態信息資源比較豐富，可以對其進行長期跟蹤，形成閉環，最終確定最佳容量。

四、降低P_pay

降低P_pay本質上取決于風電場用電管理和風電場用能環節的技術改進，但應避免“得不償失”現象的出現，畢竟其最終的衡量標準就是“效益”。從技術改進角度來看，可以考慮采用“微電網”解決方案，以此降低無風條件下的用電需求，也可采取“熱儲能”等措施來降低風電場的用能成本。

智慧風電場能效潛力有待挖掘

目前，智慧風電場關注點主要是在運維的智能化、管理的數字化和信息化等方面，風電場的“智慧”并沒有在節能增效方面起到明顯作用。下面將淺析智慧風電場能效管理的可行方向，并對智慧風電場的能效管理發展前景進行一定的展望。

一、已有的狀態數據應得到深度分析.能效潛力要有效釋放

隨著智慧風電場的逐步發展，風電場場內可利用的數據資源變得非常豐富。如何有效借助風電場的“智慧”功能，即：通過大數據思維和相關技術，充分分析被采集的海量數據，通過智能控制、智能辨識、設備健康在線監測與智慧管理等技術手段，發現所存在的能效問題，使設備工作在最佳能效狀態，實現降本增效，值得我們深入研究。實際上，節能降耗符合時代主旋律，符合我國政府倡導的生態文明建設思想，不僅要鼓勵，而且要主動采取措施，讓風電場的“智慧”功能在能效管理和節能增效方面充分發揮作用。

二、先進技術的應用理應得到節能效果

目前，先進的感知技術、信號處理技術和控制技術在一定程度上已經應用到風電場內各種設備的控制和風電場的整體運維當中，設備自身狀態信息的準確獲取變得更加方便，各個子系統之間的信息與信號交互更快、更準確，控制環節更加智能，甚至具備一定的自我學習和自我修補功能，完全可以兼顧節能效益。

結論

對于智慧風電場而言，還有很多需要解決的問題，例如，如何實現“無人值班或少人值守”，如何讓集控系統真正實現“區域統籌運維”功能，如何構造最佳的運維模型等都是近期應該設定的目標。而從長期目標來看，尤其是在海上風電、分散式風電等新的應用場景條件下，如何實現借助無人機、機器人、vR等技術手段的運維方式，降低運維人員安全事故發生率，提高運維效率：如何通過大數據思維增強風電場運營的“智慧性”，并強化設備壽命管理等都是需要攻克的重要課題。在工程案例中，已經投運的在線狀態監測與分析系統、風電機組基礎監測系統、風電機組螺旋載荷在線監測報警系統、槳葉狀態監測系統、發電機絕緣電阻自動監測系統、雷電監測系統、變壓器運行狀態監測系統等都需要不斷優化，不斷提高精準性。

在解決這些問題，關注運維智能化和技術創新的同時，應該認識到，深化風電場能效問題有效管理的研究，是風電場實現綜合效益最大化的重要環節，行業有必要為此付出很多的努力。