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楼主: 本王归来
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远景能源智能风机风能转换效率远超同行成为领头羊 [推广有奖]

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本王归来 发表于 2017-4-25 08:39:13 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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说起智能风机,人们可能不会太了解。但一提到远景能源,很多人就会想起把“为人类的可持续未来解决挑战,承担责任”当做使命的公司。今天我们就来了解一下远景能源产品开发工程副总裁刘曙源讲解的智能风机为什么好。

刘曙源在《风能》上曾说:远景能源智能风机不仅有先进的硬件传感器,更有大量的软件传感器和在航空航天以及汽车行业成功应用的先进控制算法,相比传统机组几万行的控制软件代码,远景能源智能风机控制系统搭载的软件系统代码超过200 万行。

目前,叶片安装导致的桨距角对零误差还停留在过去的水平上,正负1 到2 度的误差在目前的制造和安装工艺中不可避免,这对于100 米以下风轮直径的机组问题不大,但对直径超过105 米的风轮,叶片不对称所产生的疲劳载荷会急剧增加,远景能源在110 米风轮机组上做过载荷测量,1 度以上的桨距角对零误差导致的疲劳载荷增加已显著超出设计标准,这对其长期安全性运行带来巨大风险。这不难理解远景能源智能风机控制软件中仅桨距角误差补偿算法的软件代码量就超过1 万行。

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低风速风场风能量小,远景能源智能风机领先行业的风能转换效率成为业主在低风速风电场得以盈利的决定性因素。对于低风速风能的转换,行业内还存在一些误解:面对年风频分布图分析低风速风电场风资源时,我们会发现低于6 米/ 秒风速的时间超过50% ,不足4 米/ 秒风速的时间超过30% ,从而认为低风速技术一定要降低机组的切入风速,提高500kW 以下功率段的功率曲线效率。

说到智能风机针对低风速的技术特点,远景能源智能控制技术中有一个基于神经网络的样本训练预测模型,这个有数十万行代码的在线运行软件模型能够不断通过历史样本训练,实现对风电场风速模式的识别,这在很大程度上避免远景能源智能风机在低能量转化工况下运行的几率。

其实,这项技术在汽车行业已得到广泛应用,比如发动机控制系统可以通过历史的过程,识别出驾驶者的驾驶习惯,从而提升发动机的控制性能。风电场也是一样,尽管下一时刻的风速难以预测,但只要风电场的风速特点有所不同,远景智能风机就能识别,这也是远景能源智能风机在低风速风能蕴含量最大的风速区间风能转换效率行业领先的重要原因。


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