高電量背后，是這個項目從風機到風場的綜合智能化應用，代表著風電發(fā)展的方向。
風機、風場智能化是風電最本質(zhì)的方向。遠景智能風機的智能化運行是由設計層面的智能基因決定的?；谶h景EnOSTM平臺上的AIoT（智能物聯(lián)網(wǎng)）技術，遠景能源將更多的事實數(shù)據(jù)用于風機產(chǎn)品設計，并通過數(shù)字模型為風機植入智能化元素，增強其對實際風況環(huán)境的感知力和已知性，發(fā)揮更優(yōu)的發(fā)電性能和更高的可靠性。這也是遠景智能風機發(fā)電量高于傳統(tǒng)風機10%的技術邏輯。
先進的智能算法是遠景智能風機的顯著特點。比如智能補償算法解決了大風輪不平衡載荷帶來的安全挑戰(zhàn)，保障風機運行安全；基于極值搜索算法的變槳自適應控制優(yōu)化可提高風機發(fā)電量0.5%至3%。
具體到濱海三期項目，場區(qū)平均剪切高達0.29。如此高的剪切使得風輪面上下風速差異很大，其不平衡載荷對風機的控制和安全性提出了極高的挑戰(zhàn)。遠景智能風機通過變槳自適應、偏航自學習等控制算法，在保證風機運行安全的基礎上實現(xiàn)最優(yōu)發(fā)電量。
AIoT帶來的數(shù)據(jù)“透明化”，為風機智能化運行提供了生態(tài)系統(tǒng)，彰顯從風機到風場的產(chǎn)品化進階特性。歷經(jīng)幾年的智能化、數(shù)字化發(fā)展，遠景智能風機接入AIoT后，通過EnOSTM操作系統(tǒng)實現(xiàn)了風場智能化管理，比如通過運行數(shù)據(jù)訓練機位氣象預報，更準確地預測風速與有功出力，不僅提升了風機的發(fā)電收益，也降低了因為風機維護帶來的電量損失。
2018年8月1日濱海三期風場99號風機報出故障后停機。當時正是高風速時段，立即檢修會損失較多電量。在查看孔明預測系統(tǒng)后，運維工程師發(fā)現(xiàn)8月9日這天的風速較低、更適合運維作業(yè)。因此，在檢查確認風機各參數(shù)均正常后，運維工程師恢復了風機正常運行，并在9日完成了檢修。此舉為業(yè)主避免發(fā)電量損失32702kWh，相當于增加近2萬元電費收入。
數(shù)據(jù)顯示，2018年，濱海三期風場平均時間可利用率（TBA）為99.62%，全場能量可利用率（EBA）為98.5%，平均故障間隔時間（MTBT）為10220h，相當于平均每臺風機426天觸發(fā)一次故障。由于風機故障、檢修、維護、升級等原因?qū)е碌耐C損失電量只占理論應發(fā)電量的0.15%，比行業(yè)平均水平少損失5個百分點的電量，相當于當年幫助業(yè)主多賺取800萬元電費收入。
AIoT帶來風機和風場運行狀況的透明化，也讓風機健康度管理預警更精準，整場運維可靠性可提升1個百分點的發(fā)電量。更重要的是，從風機到風場的智能化方向，可以讓風機突破越做越大的“大塊頭”瓶頸，進而向輕巧高效和更高的功率性價比轉(zhuǎn)型，優(yōu)化和降低風電產(chǎn)業(yè)鏈的整體成本，提升風電市場競爭力。
從風機產(chǎn)品看，AIoT生態(tài)化使得工程師設計風機不再過于依賴仿真模型和試錯，完全可以從AIoT結(jié)構(gòu)模塊上提取已被清洗和實際驗證的閉環(huán)數(shù)據(jù)，直接應用于風機產(chǎn)品設計，基于平臺的計算資源，實現(xiàn)風機部件設計環(huán)節(jié)的實時計算。這樣，也就不必花費太多的精力和物力去建復雜的仿真模型，也不必糾結(jié)模型邊界條件的假設和獲取，讓風機產(chǎn)品更安全更可靠，也更易于從實際運行環(huán)境中提升發(fā)電效益。
從風場產(chǎn)品看，AIoT生態(tài)化也能為風場LCOE創(chuàng)新應用提供技術支持。世上沒有風況環(huán)境完全相同的風場，這正是AIoT之于風電現(xiàn)實和未來的價值。在安全可靠的邊界條件下，AIoT可以讓風場項目基于20年、25年或30年的生命周期，來設計風機產(chǎn)品進而確定其他設備的造價以及建設成本，讓一個個風場成為特征鮮明且盈利的商業(yè)項目。
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