中国电力科学院新能源研究所主任工程师薛扬做《利用大数据技术提高风电场发电量的实践经验》的发言

    一、现状及必要性分析

　　1.风电装机容量大。截至2013年底，我国风电装机容量已超过9100万千瓦，投运机组近7万台，并网发电的风电场约2100个；

　　2.未来风电仍将快速发展。国家目前的规划是，到2020年，风电装机容量达到2亿千瓦；

　　3.很多风电场发电性能达不到预期目标。虽然装机量大，但是发电量达不到要求，损失了很多经济效益。

　　 二、风电机组发电量提升

　　（1）基于测试数据的风电机组功率曲线优化

　　• 在风电机组历史运行数据的基础上，对风电机组的功率特性开展测量工作。将测试功率曲线与仿真设计功率曲线进行比较分析，提出风电机组功率曲线优化方案。

　　（2）风力发电机组运行状态趋势监测预警诊断

　　• 利用大数据技术寻找对风电发电机组设备异常识别、故障诊断决策有潜在价值的关系、模式和趋势；针对发电设备各类故障，结合风场实际运行经验和数据，分析故障模式、影响及重要度。

　　  三、风电场发电量提升

　　（1）基于运行数据及数据挖掘的风电场运行效率综合提升

　　• 基于风功率预测系统的恶劣天气及突发事件预测预警能力，优化选取风电运行与故障特征参数，利用大数据技术建立风电场特性评估体系，为风电场内的优化调度、运维管理提供辅助决策。

　　（2）基于实测数据的风电场二次规划

　　• 利用风电场实际测风数据，对风电场风速分布情况进行重新分析，对风电场的前期规划与微观选址进行校核。运用实际的测风数据，优化风电机组选型及对应的调整风电机组的控制策略。

　　四、总结

　　1.目前国内风电场的发电量还有很大的提升空间，对于风电机组和风电场的发电性能优化还有很大的潜力可供挖掘；

　　2.造成发电量损失的原因很多，应当对具体风电场开展分析，找到根本原因采取有针对性的措施；

　　3.通过大数据技术提升风电场发电量将会是一个技术发展趋势，下一步需要大量研究和更多的尝试，以发掘更深层次的规律。……………………………………………………………………