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北京天潤新能賈世政:如何依托技術和管理創新提升風電場發電的可靠性?

2017-12-22 瀏覽數:905

北京天潤新能投資有限公司資產管理中心副總監賈世政出席會議并發表了題為“依托技術和管理創新提升風電場發電的可靠性——以天潤某區域為例”的主旨演講。

  12月21日-22日,由中國可再生能源學會風能專業委員會主辦的第二屆風電設備質量與可靠性論壇在北京裕龍國際酒店隆重召開。
  
  北京天潤新能投資有限公司資產管理中心副總監賈世政出席會議并發表了題為“依托技術和管理創新提升風電場發電的可靠性——以天潤某區域為例”的主旨演講。
  
  以下為發言內容:
  
  賈世政:感謝主辦方的邀請,來參與質量和可靠性的論壇。下午大家剛開始可能有點瞌睡,關于運維這塊兒也是比較枯燥。還是希望在今天這個論壇過程中,能跟大家針對天潤這幾年,在可靠性管理方面的一些想法,以及一些具體的措施,能跟咱們業內同行做一個分享。
  
  今天我的演講大概分成三個部分,第一個,對天潤做了一個簡介。第二個,我們對可靠性怎么認知的,基于我們認知做了哪些事情。天潤是業內并不算是非常新的發電企業,所以說我想在這兒給大家做一個簡單的分享。
  
  天潤公司是建立于2007年,重點想做風電的投資開發這些業務。隨著天潤的推進,到了2009年以后開始逐漸進入了經營,風電場的經營,天潤真正發電這塊兒的業務起步,是在2009年。現在我們公司整個戰略是希望打造一流的清潔能源服務共享平臺,有四個分公司,呼和浩特、南京、成都、烏魯木齊。主要做資產管理的人員總共124個人,我們目前,截止到今年11月底,我們的規模是達到了413萬,按照人效來說在3.3萬千瓦一個人,人效比還是相對比較高的。
  
  下面轉到這次論壇的主要議題,我們想談談對于可靠性的主要認知,可靠性的定義都是產品在規定條件下一級規定時間內,完成規定的功能,作為一個發電商的角度來說,除了關注元器件的壽命,元器件的老化情況,他更多是關注發電系統到底給業主,或者給發電商帶來多少價值和效益。基于此,對于可靠性這塊兒來說,我們一直秉承的一個是應發能發,什么概念,就像可靠性指標一樣,基于時間計算的指標更多一些。因為他基于時間計算,更希望我們能夠可利用的時間更長,這也是我們作為發電商關注的一部分。除此之外,我們更希望在能量上面更多利用風能,能夠獲得更多的發電量,所以這里面我們關注的,第二個就是我們能量效的問題,在能量的可利用率方面也能夠做一些更多的深入,所以基于此,對于發電商來說,包括調整檢修時間,包括調整運行策略,他都是基于能量方面的考慮。所以我們希望除了在時間的可靠性考慮問題以外,還希望在能量的角度更多考慮可靠性的問題。
  
  我看這次論壇里面也有很多設備供應商,包括元器件供應商。但是對于我們發電這塊兒,除了要關注設備方面的問題以外,更希望把發電廠整個系統連在一起看,對于一個發電廠來說,并不僅僅就是有咱們的風機設備,還有輸電線路,比如針對風電場來說,SVG,集電線路也是經常出問題的點。從發電角度來說,對于風機供應商,風機是一個系統,但是對于我們來說風機的設備。不管是設備的可靠性,還是系統的可靠性,更多要從技術管理兩個層面串起來,能夠提升我們風電場的指標。
  
  下面我們想談一談,基于剛才我們對可靠性的認知,我們在可靠性方面,我們做了哪些方面的工作,以及他呈現出來什么成果。這個是我們歷年風機可利用率和風電場可利用率的結果。對于我們利益系統來說,可利用率指標依然是他最核心的關鍵指標環節,而且在這里面,我們除了有風機可利用率以外,更多的引入了風電場的可利用率,除了風機可利用以外,除此之外還要關鍵輸變電設備給我們風機造成的停運時間。所以風電場可利用率比風機可利用率低一些。2017年我們風電場可利用率達到了99.41。
  
  關于指標這塊兒,我們從2015年和2016年兩年,參加了相關的對標。從這幾次的對標來看,特別在可利用率指標上,我們在31個相對來說比較大的風電運營商,把他們參與到周邊對標的企業,平均可利用率的水平拿出來比較,天潤的可利用率相對來說有限的,行業的水平也在逐年增高,通過對標的企業,達到了99.52%。而且這兩年,整個來說一般情況下,咱們參與對標的獲獎率,一般情況下在23%,22%左右,天潤通過這兩年的對標基本上在52%、55%的水平,而且相對來說一二三等獎,我們的中獎比率也是比較高的。
  
  基于這個,后面轉到我們今天可靠性提升方面,就像剛剛主持人提到的,我們認為可靠性,必須要通過管理和技術兩個層面,共同的提升我們的可靠性能力。剛才我也說了,我們的可靠性并不僅僅是可用時間的提升,我們關注可靠性這塊兒,還關注能量可用。下面針對管理和技術方面的措施跟大家做分享,首先按照全壽命周期的理念來說,就像剛剛說的,我們的可靠性并不是說只是后端生產,后端的運維產生的可靠性。其實我們所有可靠性都是應該說是設計出來的,然后運行后面保障出來的。基于此,我們在設計階段,在公司內部一般都會從接收系統,初設這個過程中,后期運行管理人員,就已經介入到相關評審,希望通過評審過程中,把后期生產過程中遇到的問題,能夠在我們工程的設計過程中,把他改善,比如說浮冰的情況,哪些地方氣象條件浮冰情況相對比較嚴重,再就是有些地方雷電比較多,在防雷措施方面做一些改進等等。在這些方面,在設計方面我們都可以提出建議。
  
  另外在設計選型方面,基于環境情況,以及電網要求,包括安全的要求,我們也會在設備選型方面提出相關要求。我們在工程驗收方面,比較注重啟動前的驗收。我們會針對每一種設備,詳細的作業指導書的標準,按照作業指導書的要求進行嚴格的驗收。另外在我們的生產運行階段,更多的我們強調故障的響應,以及措施進行相關的工作。
  
  基于上面說的,在管理方面,更多的是先構建我們的指標管理體系,指標管理體系一樣分成兩個層面。第一個風電場時間的可利用率相關的指標,另外就是能量可利用率相關指標。基于這個,我們把他分成了輸變電設備和風機兩個維度,進行了架構的搭設,同時針對這個指標體系管控我們的生產運維工作。同時剛才說了這么多的指標,包括情況,所有這些指標的信息,必須要依托相關的信息化的系統,才能把數據真正的抓回來,否則的話,我們談的一些指標,等我們看到這個指標有問題的時候,可能已經滯后于現場的很多時間了。基于此,我們在這個過程中開始著手,在一些區域開始建設我們的疾控系統,以及資產管理系統。
  
  疾控主要是在新疆和太原,分別在華北分公司和西北分公司建設疾控中心。這兩個疾控中心核心任務其實第一個是監控,也就是能夠實時的掌握咱們現場的設計運行工況,起到少人值守的作用,另外更希望他成為一個數據接入的節點,為我們數據中心提供數據支撐。這個系統承載的更多的是人機之間如何解讀對話功能,所以在這個系統里面,更多是一些業務流程,以及物料管理,包括缺陷,故障等等這些方面,和人,和機之間的管理方面內容,所以我們是基于疾控和管理系統來共同支撐運維的模式。在這兩個系統支撐下,我們現在正在朝著集中運行和區域化檢修方式進行后續的資產管理工作。
  
  這是整個的系統構架,底下有疾控,同時有資產管理系統,最終形成數據中心,我們是想在數據中心的基礎上,加載一些相關的分析模塊,包括我們集團也在做的故障預警,狀態檢修,指標分析,性能提升的子模塊,會夾雜在數據中心之上,最終也能實現數據化服務的能力。
  
  這個就是我們剛才說的,我們數據中心能夠展現出來的東西,這是其中的一個界面,在這個界面下可以看到我們的故障次數,包括這一行,是我們所有公司分析的狀態情況,都可以在這個數據上可以看到。同時包括數據預警,數據分析等等,都會在這上面可以體現。另外就是我們檢修的標準優化工作,我們檢修標準優化,為什么做這個優化工作呢?是因為我們在檢修的時候,大家都知道,一年檢修,咱們在現場可能有巡檢四次,另外還有半年一檢,全年一檢。通過我們針對不同的檢修項目和元器件不同的故障頻率,我們是不是可以把他分解一下,是不是不需要這么頻繁,否則這樣一年大大小小檢修次數就會有六次,基于此,我們把檢修相關的作業手冊,所有標準,包括巡檢標準,半年檢的標準,全年檢的標準,對所有的檢修項分類。一個人員安全類,機械安全,電工安全類,機組的性能,分成這四類指標。基于這四類指標,我們把他的時間要求和檢修標準,檢修質量要求進行重新分類。所以我們現在目前來說,把他分成基本上一年大概做了兩次檢修,第一次是半年巡檢和全年的定期保養檢修,主要分成了這兩次,六次大大小小的檢修變成了兩次。這是首先我們針對標準梳理以后做的工作。
  
  這是我們檢修情況的對比表,原先我們巡檢14次,半年檢是一次,全年檢一次,現在優化成兩次。另外通過這個,我們獲得的經濟效益情況。我們不光是針對檢修大的次數減少,同時對檢修項目也進行了合并和縮減,每臺風機,停機時間減少30%以上,單臺機組運營成本也有所減低,在我們區域已經開展兩次檢修,另外運維人員處理故障的時候,我們在要求的過程中,做臨時性的巡檢。這是我們檢修后和檢修前的可利用率指標的對比,從去年開始,通過近一年用了這種方式以后,在檢修前和檢修后,并沒有看到我們可利用率指標明顯下降,基于此,我們怎么樣把這種模式繼續延續下去,后期進一步跟蹤和評估。另外提升發電量技術上的提升,在我們場里面,現在已經應用了200多萬千瓦的裝機容量,都在采用這種方式。其實這個也是集團和集團研發一起在開展的一項工作,這個控制器最主要實現幾個功能,第一個自校正,另外最大功率追蹤自校正,第三個我們的功率柔性控制。這幾個策略,針對功率曲線不同的位置,可能會起到不同的作用。比如說偏航背風的自校正,主要是針對中低風速。另外最大功率追蹤自校正,功率柔性他提高功率的內容,最主要是使我們這條曲線不至于下塌。他最主要使顯得參數是隨著當地的環境,他是具有自學習能力的,自我調整,總的來說,經過我們使用后的評估,基本上我們平均效率可以達到1.78%的樣子。
  
  另外我們在能量利用率方面,同時也在啟用暴風算法方式,暴風算法會在27米風速以后就切出了,風就沒法使用了,通過我們載荷的計算,能夠降低我們的載荷,雖然在27米以后我們能發電,但是我們把載荷降下來以后依然能讓風機繼續發電,現在27到31米已經可以發電的風速了,但是需要把這個載荷做適當的調整。
  
  根據我們這個區域的5萬千瓦的風電場,會可能增發上百萬的電量,這種情況下,大面積大家都切出的時候,有可能他還真的能夠把電發出來。另外我們現在做的這個項目,這個技術以前大家也知道,他更多的是加在業根這塊兒,我們基本上加到葉尖這兒,如果葉根家的話,會把葉片吊下來,但是在葉尖只需要用吊籃就可以上去工作。發電量效果非常好,基本上可以達到8.5%。而且他引用有激光雷達的介入,他可以通過激光雷達提前感知風速的變化,可以及時做調整,提前做調整。所以在載荷方面,并沒有大家想象得那么大,整個載荷并沒有太大影響,會有所增加,但是還是在我們安全范圍之內。這張曲線圖就是整個的情況,另外我們在做的,還有一個風機的無風補償管理系統,感知電網電壓變化,能夠及時挖掘風機控制容量,做系統的補償工作,減少SVG的負擔,因為SVG這樣的設備,電力電子設備,大家在現場都知道,這種設備其實他的耗電非常大,另外他的故障率非常高,基于此,我們用風機,讓SVG少處理,可以降低SVG的故障率,同時減少廠用電。這是我們現在做的工作,基本上在節電方面,基本上每年節省到70-100萬電量的水平。
  
  另外我們在做的,現在做的故障預警的內容,故障預警,必須要有積累風機的知識經驗,同時基于故障認識,能夠找到故障背后的機理,通過這些工作的機理,能夠形成我們數據的算法,經過這種方式,不斷的去到一些試點的地方跑,跑的時候經過不斷的迭代,最終形成風機的預警模型,更多的預警模型的加入,其實就是我們健康管理很重要的部分。最近除了集團在做以外,我們結合現場發現的情況,天潤也在做一些預警的工作,這是我們今年做的天潤情況,標黑的字是我們現在準確率還比較高的模型,下面的相對來說還需要進一步優化。
  
  我們在現場開始試用無人機葉片巡檢內容,通過無人機葉片巡檢,我們確實發現了很多問題,在我們驗證的區域,甚至有一些雷擊,雖然不是很嚴重,但是潛在微微的有一些點,可能會有一些問題。通過無人機的巡查可以明顯的發現的,以前人去巡查的話,不但效果不好而且還費人工。所以無人機我們做的也還是可以給大家介紹一下的,另外在輸備電設備方面,風電場現在有四期項目,去年風電場投產以后,一二期投產也是,也是頻繁的遭到雷擊,一二期四次,在今年開春的時候,我們進行了改造。我們引用了避雷器以后,效果還是非常明顯的。通過今年運行,我們覺得改善效果非常明顯。以上是在電器方面給大家分享的內容,我今天的分享內容主要就是這些,有一些東西,因為對可靠性也不敢說很深入,但是表達了我們自己企業對可靠性粗淺的認識,以及我們做的相關工作,希望我們做的這些工作,能夠給同行有一些幫助和支持,謝謝大家。

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