中国质量认证中心新能源处风能部市场总监赵玉：风电机组性能分析和优化评估

　　

 

中国质量认证中心新能源处风能部市场总监赵玉女士

 

　　赵玉：我讲的主要是性能分析和优化评估，之所以讲这一点是因为业主，现在包括中国的质量强国，业主对这个越来越关注，在型式认证中它解决的仅仅是机组安全性的合格性评价，它解决主要是安全性问题，虽然机组在型式认证做了很多工作，但是所有最终问题基本是为了解决一个问题，就是让这些机组安全的从理论上运行20年，它做测试也是选择一个厂址来做测试，这些测试也不能代表所有厂址测试的结果。

 

　　但是机组本身作为一个系统要运行20年，所以它要从不同的层面分析这个机组是不是好的，它不仅是安全还是性能好的还是质量好的，品质好的机组。

 

　　我讲一下机组的评价，机组性能评价其实最初源于业主对我们第三方的要求，他说你给我们提供了机组，但是你给我提供的这个机组，我拿到的全部都是证书，我还是无法来判定这个机组是好的还是坏的，或者哪张证书含金量更高一些。业主对我们提出这个问题之后我们就着手来做这件事情。

 

　　原因也是由于风电发展比较快，装机量比较庞大，机组类型比较多，所以在这种情况下有了机组的品质比较好可能就是业主给我反应好像半年都不需要维修一次的，也有的机组一个月有八百次的故障记录。所以在这种情况下就有的机组出现性能参差不齐，甚至同一个整机厂不同型号的机组性能也会出现很多差距，有的发电量能满发达到预期指标，有的不能达到预期指标，在这种情况下可能就要对机组本身性能进行一致性真实评价，来解决有没有优化的空间，有没有提升的空间。

 

　　我们从影响性能几个方面来入手，首先是机组的设计水平，好的机组才能达到好的性能，设计水平首先是它的必要条件之一，还有机组的制造能力，有深厚的制造功底的企业往往可以把它的设计实现过程中，并且零部件配件也至关重要，包括好的设计机组对环境的适应性更加宽容一些，这个我们遇到了一个整机的现实案例，就是这个机组叶片设计非常好，但是它的适用性范围不广，可能在某一个环节条件下性能达到最好，但是一旦环境条件恶劣的时候，整体的叶片性能就直线下滑。包括机组运维能力，我们有的部件生命周期要靠运维来维持，以及其他一些条件。

 

　　所以在这个情况下我们分析的时候，包括现在分析讲的是建成的风电场，在建的风电场可能采取评估的方法提前做这项工作，然后假定现在也是比较平常的水平，变速变桨的机组，风速分布也是微摩尔分布，给出了预期发电量计算公式。

 

　　对于一个风电场来说影响发电量的原因就是这些原因，也就是我们本次进行机组性能评价的条件，就是各机位的风况条件，机组功率曲线，在型式认证中骑士队功率曲线有一个测试，但是型式认证目前的规定是一个比较奇怪的事情，型式认证中所有的设计评估，包括安全功能实验，包括载荷测试关注点都是在这个机组的安全性上，维度功率曲线测试其实是一个性能方面的测试，但是型式认证的功率曲线测试中有一点就是它测的这个功率曲线只可以上下浮动一个层级的风况等级，越到两个等级的风况它的功率曲线已经不再适用了，这也是我们为什么在分析的时候作为一个关键性能机组的输入。机组的可利用率，包括其它的限电损失，机组维护成本。

 

　　主要评价也是从这些方面来考虑，把它实际功率曲线和保证功率曲线的偏差做个对比，然后机组可利用率也是时间可利用率和能力可利用率来进行分析。

 

　　然后我们在做的过程中其实最关键的一项工作是我们会逐条来分析它哪些是故障维护，哪些是正常维护。我们遇到一个月有800条不正常记录，我们要逐条分析它到底是把它归到故障维护中还是归到正常维护中，这一点直接关系到在机组性能分析中的故障率的那一条曲线。在这时候我们就会参考机组的故障记录，还有事件日志，运维记录，还有工程师自己的经验，把明显属于故障维护的时间记为机组的故障，其他的我们目前暂定为它的维护，所以我们给出的可利用率其实是一个区间值，相对来说是比较准确的区间值。

 

　　如何确定机组可用下由于其它原因造成的发电损失，我们会选择一个标杆机组，让风况条件相同的与标杆机组进行对比，然后参考这个时间段的标杆机组的发电量，来根据这个时间段的风速分布和机组的功率曲线计算它的发电量，来分析它的发电损失。

 

　　主要工作就是那个报告中的工作，就是机组的可利用率分析，机组的就有几项主要的工作还有其他的，就是机组的可利用率的分析，机组的工作内容和相关参数，还有故障频次、故障统计，还有机组发电量相关参数，SCADA功率曲线、SCADA风速分布、预期发电量、满发小时数。所需资料就是机组运行数据、事件及状态任职，运行统计数据和相关设计资料，我们会要机组总体设计参数、事件代码手册，还有机组相关运维记录。

 

　　相关案例因为前面是给业主做的，所以基本上我们的主流整机厂和主流机型都做过了，后面是由整机企业单独委托我们做的，前面是业主委托的，所以我们是分析了不同型号的，不同厂家的机组的性能，所以也有好的，就是两个月也没看到一条故障的，也有遇到一个月出现几百条故障的，这种事情都有发生，也有的就是机组的同一家厂家的不同型号的机组的性能差价很大，也有的2.5兆瓦的机组发电量和它的故障率，发电量不如2兆瓦，然后故障率远远2兆瓦的机组这个事情发射。这是刚才说的区间就是可利用率是用浅蓝色的，SCADA可利用率是在红色的。

 

　　我们还说了一个特别复杂极性，现在我们基本上是以分频的方向来分析，如果特别复杂的情况下也测不了怎么办？我们就相当于推算了一下，把SCADA数据做了个推算，就给了测风塔和机舱风速做测算，当时取的是两兆瓦机组，用了一年的测风数据，轮毂高度是80米。然后讨论它在复杂地形的可行性，有两种方法，一种就是我们用线性的方法，看它的分值、风速对它这两个数值有没有影响，然后我把预期发电量做了个对比。结论基本上是影响不大的，而且分析是可行的，但是这个数据量比较少，这种方法我们只做了将近5个场，剩下的我们就采取了另一种方法，我们采取了用分频做累计。

 

　　然后我又讲了机组的优化后的评估，就是因为现在已经安装的机组没有什么办法了，又想提升一些发电量，或者机组本身不安全有没有可能更安全一点？所以只能对机组进行优化，优化有两个方面，一个方面是增加它的安全性，另一方面是提升它的性能。业主更多精力关注的是我优化之后加入机组故障率降低了，业主可能忽略的问题就是优化之后的机组安全吗？但是对于我们来说我们建议业主从两个方面都要考虑，一方面是优化后的机组确实降低故障率，提升发电量，第二保证它运行20年。然后我们就看一下机组的技改的整体方案，我个人觉得我们先是从控制的小范围优化开始，至于加长叶片我们也在探索，但是加长叶片的，我总是感觉连接出的长度至少还没有得到时间上的认证。

 

　　目前也是我觉得比较赞成的一个方法我们可以从珠孔的方法进行一些优化，相对锐意一点，然后就是主控的平台，控制器的设置，故障率、故障逻辑的优化，是目前操作起来对整机长来说对安全影响比较小，而且正机场也比较熟悉的方法来优化，而且效果也很好，至少发电量能提升3%左右，目前对于长叶片机组来说变桨力距包括变桨性能比短叶片难控制多了，所以目前变桨是长叶片机组面临的比较关键的问题。

 

　　前面两项主控和控制器的机组，主要是对提升机组性能和降低机组故障率有更好的帮助。一般我们都会根据一些之前数据的积累，所以有大数据挖掘的概念，相当于把实际结合，实际风场的实际环境和运行条件我们建立了一个故障模型和相关的分析，通过设计和将为的分析和项目的提取来进行故障，然后再统计这个问题，基本上这是降故障的一个好的方法。

 

　　机组控制优化主要就是从风资源，已经优化的机组已经真实存在了，从它的风资源考虑当地的环境条件，地理条件、海拔，环境微观选址，它的并网条件根据不性能来分析最优区间，控制关键参数，实现控制参数最优。这是目前用得最多的，我目前可能实行起来比较容易的也比较安全的一个方式。这个就是把一个历史数据的提取，对我们后期运用起来也比较。通过对机组优化的主要的目的就是说我可以把发电量提升上去了，对业主来说也得到了更好的经济效益。主要工作基本上还是通过发电量。

 

　　实际风电场厂址的外部条件往往与标准中规定的外部条件有较大的差异，同时风电场中所安装的风力发电机组也会对该厂址的湍流强度等产生一定影响。因此，当按照IEC标准中规定的外部条件设计的风力发电机组应用在某一特定风电场厂址时，为了保证风电机组的安全性。

 

　　基本上主要还是讲的风况条件。其他的就是对已超出的部分结构是需要加强的，如果分析之后发现强度不够是需要加强的。好，谢谢大家！