中國電力科學院新能源研究所主任工程師薛揚做《利用大數據技術提高風電場發電量的實踐經驗》的發言

    一、現狀及必要性分析

　　1.風電裝機容量大。截至2013年底，我國風電裝機容量已超過9100萬千瓦，投運機組近7萬臺，并網發電的風電場約2100個；

　　2.未來風電仍將快速發展。國家目前的規劃是，到2020年，風電裝機容量達到2億千瓦；

　　3.很多風電場發電性能達不到預期目標。雖然裝機量大，但是發電量達不到要求，損失了很多經濟效益。

　　 二、風電機組發電量提升

　　（1）基于測試數據的風電機組功率曲線優化

　　• 在風電機組歷史運行數據的基礎上，對風電機組的功率特性開展測量工作。將測試功率曲線與仿真設計功率曲線進行比較分析，提出風電機組功率曲線優化方案。

　　（2）風力發電機組運行狀態趨勢監測預警診斷

　　• 利用大數據技術尋找對風電發電機組設備異常識別、故障診斷決策有潛在價值的關系、模式和趨勢；針對發電設備各類故障，結合風場實際運行經驗和數據，分析故障模式、影響及重要度。

　　  三、風電場發電量提升

　　（1）基于運行數據及數據挖掘的風電場運行效率綜合提升

　　• 基于風功率預測系統的惡劣天氣及突發事件預測預警能力，優化選取風電運行與故障特征參數，利用大數據技術建立風電場特性評估體系，為風電場內的優化調度、運維管理提供輔助決策。

　　（2）基于實測數據的風電場二次規劃

　　• 利用風電場實際測風數據，對風電場風速分布情況進行重新分析，對風電場的前期規劃與微觀選址進行校核。運用實際的測風數據，優化風電機組選型及對應的調整風電機組的控制策略。

　　四、總結

　　1.目前國內風電場的發電量還有很大的提升空間，對于風電機組和風電場的發電性能優化還有很大的潛力可供挖掘；

　　2.造成發電量損失的原因很多，應當對具體風電場開展分析，找到根本原因采取有針對性的措施；

　　3.通過大數據技術提升風電場發電量將會是一個技術發展趨勢，下一步需要大量研究和更多的嘗試，以發掘更深層次的規律。……………………………………………………………………