智慧風電場發展現狀及規劃建議

王進

魯能新能源集團有限公司河北分公司 河北張家口 076650

1 智慧風電場發展現狀

風能資源取決于風能密度和可利用的風能年累積小時數。風能資源受地形的影響較大，我國風能資源比較豐富。根據全國900多個氣象站將陸地上離地10m高度資料進行估算，全國平均風功率密度為100W/m2，風能資源總儲量約32．26億kW，可開發和利用的陸地上風能儲量有2．53億kW，近海可開發和利用的風能儲量有7．5億kW，共計約10億kW。如果陸上風電年上網電量按等效滿負荷2000h計，每年可提供5000億kWh電量，海上風電年上網電量按等效滿負荷2500h計，每年可提供1．8萬億kWh電量，合計2．3萬億kWh電量。中國風能資源豐富，開發潛力巨大，必將成為未來能源結構中一個重要的組成部分，建設智慧風電場有著良好的發展前景[1]。

目前，國內外對智慧風電場建設及其關鍵技術的研究十分活躍，其相關技術也隨之不斷發展。智慧風電場關鍵技術包括：風機關鍵設備狀態智能監測技術、智能故障診斷技術、風力機智能控制技術、智慧運維技術、大數據智能分析技術、精準風功率預測技術、備品備件智能管理技術、風電場信息智能管理技術等。其中，風力機智能控制技術已進行了大量的研究，并取得了較好的成果。目前，兆瓦級風機已普遍實現了自動啟停、自動偏航、自動變槳、自動功率調節等功能。目前，國內外主要的風機廠家如遠景能源、金風、明陽、運達、GE、西門子、Vestas等，都開發有自己的數字化、智慧化風電場數據及信息管理服務平臺及系統，相關科研機構如西安熱工研究院、大唐新能源研究院、德國Fraunhofer等，工程設計單位如華東勘察設計研究院等也在開展相關研究工作，且開發有智慧風電場數據及信息管理系統。這些系統各有側重，但均未達到智慧風電場的要求。各風機廠家開發的系統通過大數據、云服務來分析并提供風電場規劃、測風方案管理，以及風資源評估、微觀選址、風場設計優化、風功率預測、經濟性評價、資產后評估分析等全方位的技術解決方案，還可以對風機、測風塔、升壓站等設備進行遠程集中監控、遠程機組在線狀態檢測、遠程故障診斷與修復、機組健康管理及性能評估，并能進行能量管理和報表管理。而科研機構及工程設計單位則偏重數據分析、設備故障智能診斷及預警、設備性能智能分析、智能巡檢、智能運維等系統功能的開發及應用。

2 智慧風電場規劃建議

2.1 山地風電場規劃關鍵技術要點

（1）山地風電場測風塔選址需要把握的原則。擬選測風塔位置的風況應基本代表擬選風電場場址的風況。(擬選測風塔位置附近應無高大建筑物、樹木等障礙物，與單個障礙物距離應大于障礙物高度的3倍，與成排障礙物距離應保持在障礙物最大高度的10倍以上。擬選測風塔位置應選擇在擬選風電場主風向的上風向位置。測風塔的數量依擬選風電場地形復雜程度而定。對于簡單地形，可設置一座測風塔；對于復雜地形，應考慮設置兩座及以上測風塔。

（2）測風塔選址具代表性。測風塔在風電場內應具有代表性，盡可能選擇在今后布機較多的區域內。山地風電場的山脊起伏較大，對于不超過10km的單一山體，測風塔宜布置在山脊中間區域，選在位于整條山脊平均海拔高度偏上的位置，超過10km的連續山脊，在起伏較大的位置加密測風塔。對于連片的山體和多道山脊組成的風電場，測風塔首先考慮布置在海拔較高的主山體，然后在迎風面和可能存在前端擾動區域的中等高度山體分別布置測風塔，還要在可能布置風電機組的海拔較低處布置測風塔，使測風塔的測風數據能反映出整個區域的平均風能資源情況[2]。

（3）測風塔選址應具備可操作性。風電場風能資源較好的地方，往往是人煙稀少、無通訊信號、施工困難的偏遠山區。在滿足代表性的基礎上，測風塔選址還需滿足測風塔的施工條件要求，盡量選在靠近道路、搬運方便、有足夠拉線范圍的位置，便于測風塔安裝和后期維護。對于無通訊信號的地方，要盡量保證人員容易到達，實現定期人工收集測風數據，對于無通訊信號且人工收集測風塔數據成本較高的地區，建議在測風塔配置中考慮衛星傳輸設備[3]。

2.2 深海智慧化風場

風力發電機技術的重點在于離岸安裝。海上的風能資源豐富，風速較大，適合大功率風機的安裝。挑選在較淺水域中安裝風力發電機，離岸風力發電機能夠產生較大的能量，超過岸上發電的一倍。如果要較好地解決風電場和電閥之間的連接問題，就需要通過熱量流通空氣調節輸電系統，此舉可以較好地把電量輸送到負載中心。高壓直流輸電接入電網技術擁有以下幾個優勢：一是電纜上基本不會出現功率損耗的問題；二是離岸安裝風力發電機與陸地之間的擾動互補影響；三是接收端與發電端的頻率相互獨立；四是系統功率流量是能夠掌控的，也十分穩定；五是每根電纜運輸的電量較多；六是電流通過電纜時對直流輸電的距離不會造成影響。深遠海域風電場監控使用集中、遠程監控的方法，通過智能化的監控方式，科學地利用大數據的優勢，在集控總部安排很少的值班工作者，利用集控部門指令管理風電場，降低由于人員安排不科學與決策失誤產生的費用與運維時間的浪費。海上風電場的機組潛在問題較多，規模較大，備件、設備以及運維工作者的信息透明度影響了整個機組運維的相應效率。在風電場的運維管理中設備數據十分重要。利用信息化技術以及大數據的思維方法，能夠對設備的維護、巡檢等信息展開透明、更新管控，并和其他信息展開共享，展開風電機組全生命周期的管理。

3 結語

雖然，目前建成的或在建的數字化智慧風電場還處于較初級階段，但隨著“互聯網+”、信息化與人工智能等技術的飛速發展，大型數字化智慧風電場建設必將成為未來風電場的發展趨勢。