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https://www.power-eng.com/renewables/wind-energy/smart-monitoring-is-the-key-to-unlocking-more-value-from-wind-energy/
作者:Gerardo Mu?oz
本文已进行编译。
风力发电厂在向更可持续能源的过渡中发挥着日益重要的作用。根据全球风能理事会的数据,仅在2023年,风电行业的全球装机容量就增加了惊人的117吉瓦(GW)。然而,要保持或加快如此强劲的步伐,能源供应商所实施的解决方案就必须可靠地运行风电厂,并将停机时间降至最低。?
风电厂维护的挑战?
确保风电厂高效运行需要克服无数挑战。这些资产不是“一劳永逸”的投资,成功的关键在于维护,因为忽视维护会导致设备严重受损,产生高昂的成本,并造成能源生产损失。然而,许多风电厂的维护方法很大程度上属于“被动”的,只在问题出现时才解决。
除了能源生产中断不方便且代价高昂之外,仅在问题发生后才着手解决可能会缩短风力涡轮机的使用寿命,因为一个故障点可能会引发一系列其他问题。此外,当涡轮机发生故障时,在冰雪等潜在恶劣天气条件下则会加剧停机时间,从而进一步延长维修时间。
监测涡轮机性能?
虽然并非所有问题都能预测,但访问分析数据、人工智能和机器学习 (AI/ML) 等工具可以更轻松地预测涡轮机发生故障和其他问题的风险,并规定好降低风险应遵循的步骤。通过使用智能监测以及分析历史和其他数据点,操作员可以更好地了解故障可能发生的位置甚至时间,并安排预防性维护和必要措施,以避免故障和运营中断。通过提前对潜在问题做出明智的决策,操作员可以优先考虑最关键的任务,同时在生产中断最少的时间段安排维护。
随着大型风电厂遍布全球,上述技术正在为风电厂更稳定的生产铺平道路。具有分析功能的解决方案,辅以涡轮叶片传感器数据、实时天气状况等,使得能源供应商能持续洞察涡轮机性能,并对其进行优化。
在掌握了涡轮机性能实时信息后,操作员可以专注于如何最大限度地提高能源产量。例如,传感器报告了风量和风向,可能会促使操作员对涡轮叶片角度进行细微的远程调整,以捕获更多风能并保持能源产量。??
规范性维护和改进监控的目标是最大限度地减少停机时间,并确保涡轮机在最需要的时候运行。这样做的好处包括减少中断、延长设备寿命、降低运营成本和减少资源密集型维修。随着停机时间的减少,能源浪费更少,这对于降低风能对环境的影响(减少碳足迹)非常重要。
为未来做更充分的准备
那么,为什么风能如此重要呢?随着各国实现能源结构多样化,不仅要减少碳足迹,还要满足不断增长的全球能源需求,风能就成为该战略的重要组成部分。美国能源部在2024年的一份报告中指出,风能每千瓦时发电会产生约11克二氧化碳,与之相比,煤炭每千瓦时产生约980克二氧化碳。
即使气候目标发生变化,许多政府和企业也致力于脱碳。风能依然将在全球可持续发展中发挥作用。对于许多组织来说,减少运营的碳足迹与生产清洁能源一样重要。根据新西兰皇家学会的一项研究,风力发电厂可以在两年或更短的时间内抵消其建设期间产生的碳排放,与其30年的典型使用寿命相比,这是一个巨大的价值。
可见,预测性维护和智能监测对于确保清洁风能仍然属于可靠、可再生和可扩展的解决方案至关重要。
案例-意大利风电厂优先考虑维护??
位于意大利多大风地区的某风力发电厂就是一个很好的例子。该工厂的总装机容量为126兆瓦,由57台风力发电机组成,每年发电量约为 250吉瓦时。??
随着工厂开始进行数字化维护,运营商为其可再生资源运营设定了各种目标:?
优化运营控制? 在低风期间安排维护以减少停机时间 提高生产率和机械可用性? 不断改进维护程序?
首先,在涡轮机上安装了一个振动传感器和设备数据收集器网络。完成这一关键步骤后,运营商就会有针对性地调整维护方法,以减少停机时间并延长设备使用寿命。分析师审查传入数据并执行一级警报分析,这是简化工作流程的一部分。验证后,警报将被传递给运营维护团队和设备供应商。实施这项数字解决方案有助于运营商制定主动维护策略,即使在无法立即采取行动的情况下也能提出明确的指示来保护设备。?
实现数字化的价值
就像意大利风电厂一样,能源供应商可以通过数字化、人工智能和机器学习 (AI/ML) 等获得许多额外的好处:
主动维护方法:在潜在的设备性能下降窗口期可以更好地预测和完善维护要求。? 提高发电量和涡轮机正常运行时间:加强监控和规划可确保更稳定的能量输出。? 每年降低高达10%的维护成本:减少了不必要的开支。 降低设备更换成本:预测性和规范性维护可最大限度地减少严重损坏,延长设备使用寿命。
毫无疑问,风能是实现能源转型和可持续发展目标的关键要素。通过采用实时数据分析和预测性维护解决方案,能源供应商可以获得更高的可靠性和安全性,降低风电厂生产和运营成本,助力加快实现净零排放目标。
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