美國可再生能源實驗室在 2017 年中發(fā)布了一篇關于「智能風場」的報告，題為： Enabling the SMART Wind Power Plant of the Future Through Science-ba
sed Innovation - 未來科技創(chuàng)新賦能智能風場。
這篇報告的目的是向公眾和決策者提供一個未來風場智能化的發(fā)展規(guī)劃和路線圖，我在這里把其中的重要部分做一個概述。
發(fā)展智能風場的目的
智能風場的目的只有一個：降低風力發(fā)電系統(tǒng)的在整個生命周期內的度電成本，更準確一點說就是平準化度電成本，LCOE。
要降低度電成本，有兩方面手段：一是增加風能利用效率；二是降低設備運行和維護的成本。
智能風場未來研究的主要內容
回歸到問題的根本，如何高效地利用風能，如何在最大化捕獲風能的同時降低設備的疲勞和極限載荷從而節(jié)約成本。
過去，我們都是從一臺機組，一個機型去考慮上述問題；
未來，風場智能化的發(fā)展方向是從場級去考慮這樣的問題，找到解決方案。
過去，我們傾向于把大氣的運動變化過程當成隨機變化的量來考量，我們在設計單機組閉環(huán)控制系統(tǒng)時，都是把風速作為一個干擾項來對待的；
未來，從場級智能化的角度，我們應該重新考慮風速這個變量的地位，我們要用新的技術手段和計算方法重塑整個風電場的風能利用方式。
所以，智能風場未來發(fā)展的一個重要內容就是風電場級的高精度建模，以及基于此的場級智能控制。
風電場高精度建模及其檢驗和驗證：這里的建模重點是整個風場的大氣運動過程，用新的傳感技術 (比如 LiDAR 測風)、并行計算技術對風場入流及其變化過程進行建模。從而研究單臺機組和整個風場與場內大氣運動的關系，建立高精度的模型，并對模型進行校驗和驗證。
場級控制系統(tǒng)：場級控制主要突破 3 個方面：
在整場高精度模型的基礎上，考慮風能利用的最大化；
在整場模型和新的測風手段的基礎上，最大限度地降低機組尾流的影響；
特定機位的優(yōu)化控制，以降低機組運行風險，提升機組性能為目標。
另外，一個重要的發(fā)展方向是，在高精度建模和準確測風的基礎上，可以實現特定機位的機組定制化，首先是控制策略定制化，從而提升效率，降低風險。
更多的設想是，未來在生產線上的風電機組都是為特定風場特定機位生產的，因為它們可以基于機位更細節(jié)，更準確的信息評估整個生命周期的運行狀況，從而為該機位定制最低成本，最小風險和最大收益的機組配置。
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