鉴衡认证风能事业部总经理张宇：优化提效的100分应有可量化的标准

2018年10月17日-19日，2018北京国际风能大会暨展览会（CWP 2018）在北京新国展隆重召开。本次大会由中国可再生能源学会风能专业委员会、中国循环经济协会可再生能源专业委员会、全球风能理事会、中国农业机械工业协会风力机械分会、国家可再生能源中心和中国电子信息产业发展研究院（赛迪集团）六大权威机构联合主办。

鉴衡认证中心风能事业部总经理张宇在“风电场运行维护论坛”中发表主旨演讲，演讲主题为《在役机组发电性能评价方法探讨》。

他在演讲中表示，目前业主存在这样一些需求，第一，我们经常说要优化提效，但是提效要提多少，所谓的一百分到底在哪里，希望能做到量化。第二，在业主制造商担保当中经常有95%的可能率，或者更高一些，往往在考核的时候总是有各种各样的客观原因，然后核算下来都是在90%多，供应商给出的评价方法都有了，但给出的结论是不是能够在一致条件下有可比较的可能，这是业主关心的问题。

以下为发言实录：

张宇：风能界的各位朋友大家好，我是北京鉴衡中心的张宇，今天我给大家分享一个我们现在在役机组方面做的一个关于在役机组发电性能第三方评价的工作，主要给大家分享的是一方面介绍一下我们这项工作的内容，另外给大家一个案例，看看我们在这个工作当中的成果，我首先说一下我们关于在役机组为什么放在这个论坛，也主要是它偏于在运维管理这方面是面向我们开发商，面向我们业主的一项业务，实际上我们现在在役机组从量已经很多了，我就不过多介绍了。

通常来讲我们在现场经常遇到业主有这样的一些问题，就是我有些机组可能看起来不是那么好，但是我也说不清楚，反正它还没有坏，但是我可能隐约觉得不是那么理想，还有一些它的处理还算不错，但实际上业主并不知道在那个位置的机组可以做的更好，另外我们经常说我们要优化提效，但是我们提效要提多少，我们所谓的一百分到底在哪里，对业主来说这个量化就是这样的，有的时候自己打到98分，但是还有两分的差距，我总共损失了多少，其中有多少能量是可以通过我们优化找回的，这个是能做到量化也是很多业主关心的问题，另外我们经常发现在业主制造商担保当中有95%的可能率，或者更高一些这样的往往在考核的时候总是有各种各样的客观原因，然后核算下来这个都是在九十多，九十八甚至有更高的，供应商给我的评价方法都有了，它给出的结论是不是能够在一致条件下，它们之间有没有可比较的可能，这里是业主关心的问题。

总结下来这些问题，这个需求在哪儿呢，一个是希望能够客观的总结风电场的表现，能够比较量化的找到一百分到底在哪儿，我们只有知道这个一百分在哪儿，才能有更好的成绩，再一个就是能不能让业主得到公开公正的这样一些信息，然后可以更好的对我们风电场进行评价，进行考核，或者进一步优化。我们介绍我们实施的这项服务里面是怎样达到这项目标的，蓝色部分是我们第三方开展的一些工作，紫色部分是和业主方相关的，它的这个所展示的原理是这样的，我们现在建立了一套这种智能输出的系统，这种系统获取从风电场获取其他的数据，并且未来结合着机组检测数据，同时它不仅仅要坚持我们现在的预警输出，我们还将利用我们之前所掌握的设计的数据，以及他们在之前测试当中的情况，通过这些内容可以更好的让我们知道这个机组它的合理的地位应该在什么地方，那我们现在到我们手里这个机组，它的表现和我们定期相比到底有多大的差距，也就是说后面下面一部分内容是帮助我们来找到一百分在哪儿。

那这个系统的功能，它的理想通过长期检测的方式，不断的为业主提供第三方的月报、年报，并在这个基础上面对发电性能进行总结，这个在总结的同时，我就能锁定我的问题有哪几个，不但要锁定问题，还要找到问题发生的原因。另外还能告诉你这个问题所造成的损失有多少，这个东西做出来有什么用呢，一方面我们业主可以用来考核质保期内的供应商，也可以作为业主集团内部对于下属风电场的考核，也可以对我们优秀的风电场项目，向我们风电场的项目上进行对标，在我们这个技术上有一定的技改方案。在技改方案里面我们是提出问题的找出和协助，我们也会与我们的合作伙伴，包括制造商还有其他提供的服务方来完成这个实施的工作，那么我们将开展后续的对这个技改效果评价，这是一个完整的，接下来分享一些常遇到的问题。就是我们影响发电量的这些因素，包括风资源和功率曲线，还有可利用率，还有可靠性怎么样，这些都能最终影响到我们发电量，我们的分析也都是从这三个方面入手的，在我们分析的时候通常利用什么数据呢，第一个刚才提到的，我们动态功率曲线，这个动态功率曲线不是担保的这种，而是形成我们第三方所公正的一条，它公正的方式是结合我们跟制造商共同掌握的基础的设计数据，也结合着我们测试的这个数据，来提供一条真实的，而且是在不同制造商之间，大家用同一方法获得的曲线，这个代表着我们一百分，可以给出一百分。

在现场需要的数据是我们每台机组主要的数据表现，它是需要一个长期的积累的过程，然后未来我们将加入更加高的信号，以使得我们这个检测的内容会不断的完善，那通常我们这个在SCADA系统里面得到的一个功率曲线，这个功率曲线并不一定是真实的，往往我们这个加速剂是通过一定的函数得到的，这个函数有可能对每一台机组并不适用，也有可能这个出现了因素，所以通常我们需要对这个进行一个说明。这个在我们平价之前把这个已经修订完成了，这样的话在整个过程当中，但是往往我们是秋后算帐，我可能在评价的时候已经运行一段时间了，在这个时候我可能对于这个没有做好，那这段时间的数据怎么用呢？在这个里面也有说明，只不过没有调整过的公正过的函数，我们还可以通过这个机组互相的横向比较以及纵向的比较来进行，我下面就给出，结合着我们实际让它按照我们的流程分析一个案例来讲，比如说在这样一个风电场里面，横向的比较会对不同机组处理表现，那么它表现良好的可以运转到并不是很理想的，然后下一步可以找出这个原因，横向比较还有一个办法就是我这些同期的不同以后的风场这样的一个比较，那纵向的比较是我自己跟自己比，我在这个时间轴上是不是会突破，是不是有前后的差距。

那通过横向比较和纵向比较，即便我在评价之前没有获得很好的一个定价，那在这个也有，但是在之前我们也把这个事情做好，那我们分析的量是要和一百分去比，这个一百分包括理论的功率曲线，以及从里面功率曲线得到的第七个量，那在这个基础上呢，我会得到这个潜在的提升空间，找出我们这个问题的差异，刚才说了，我们这套系统首先是以这个月报和年报的形式提供公开公正这样一个信息，它是鼓励制造商所提供的SCADA的管理系统，平时我们做现场的可以使用它们所提供的系统，那这个评价是独立于进行第三方的评价，那业主可以把这个结果进行比对，这样对我们供应商提出进一步的考核要求，这个就是我们说，我们跟预期的一百分比到底差了多少，形成了第三方的结果，那我们在统计的时候，不管是时间轴上还是空间上给出台机组预期的差异多少有多少，预期大了，我们可以明显的改善，这样的话方便我们用的，出问题的机组也方便我们锁定出问题的空间，在这里边8月份可以看到有明显的预期不好的现象，那在时间上我们就要考虑8月份和10月份到底发生了什么，那么表现不好的机组，比如说6号机组和15号机组，可以考虑这些机组发生了什么情况。

那这些月报和年报还将提供进一步的关于风速的统计，让我这个产生的能量跟我这个预期的能量进行比较，那我们也可以在这里面看到为什么可以进一步分析机组出现了什么问题，它实际的产能比我们期望的要低。这就是我刚才说的，我们要跟一百分比，我们实际的发动量，有的人说可能发的还不错，但是你不知道它一百分还在更高的位置，那通过这样一个从时间轴上的比较，这是针对机组的分析，在时间轴上我们可以看到每个月在发电量上效果到底怎么样，在我们精细化管理的时候可以进一步去那一个月到底有什么样的提升的空间。不仅仅我们要给出我们这个预期的差异，还要给出这些差异都是来自于哪些方面，如果我们把原因进一步给出来的话，在这个案例里面给出三个原因，一个是受齿轮故障的影响，导致的工业损失，红色的是我们建工地群导致的工业损失，还有灰色的是非正常停机导致的工业损失，加在一块是我们一百分的差距，那它们所占的比例就是我们未来工作进行改善的一个空间了，这是我们表达的一种方式，总之各种原因的占比可以通过这样的预报的方式非常清晰的反映出来。

我再给大家详细分享一下一些问题基本的案例，比如说在这个基础里面，我们可以看到有些13号机组有比较明显的异常，在工地上的异常，那还有一种异常是我们经常遇到的在控制设施上的异常，这个在技改做起来也会比较容易，所以说在这方面提高的量是比较大的，我们在这里可以看到比如说在转速上的设置，右边这个图可以明显的看到有一些机组是有明显的差异，那在左边图我们也可以看到有机组设置和其他机组有了差异，然后我们可以进一步的去找这些原因，到底是因为控制参数在哪里出现的问题进行修正，这个修正可以很快的让业主得到收益。那在右边图上还有一个比较明显的问题，就是同样一台机组，灰色的那台机组，它同样一台机组在不同的时间有不同运行的曲线，这是不应该发生的一个现象，那这个可以看到我们这个并不是这台机组随时都在我们这个工作，进一步也可以在明确问题的基础上改善，还有我们传感的异常，那它这台机组明明转速已经有了，这台机组明明有转速，但是它明明有转速功率，但是信号依然有的，这实际上是不可能有的一种状态，我们可以进一步查找原因，是被人屏蔽了，还是传感器的问题，还是数据在传输过程当中被屏蔽了。

那接下来这个案例是刚才咱们讲到的，我们功率发生异常的时候，可以进一步的明确，当我们把这个异常点和这个温度建立联系，我们就会发现所有的异常点发生在74度这样一个状态下，那在这种情况下，我们可以对这个进一步的对温度进行分析，那在这条红线是我们这个温度和我的预期齿轮箱温度差异，当这个差异超过五度的时候，我们的经验应该是会呈现异常的状态，那在这个时间点上呢，当温度预期温度过高的时候，我们可以其实发出预警，去讲述它潜在的可能，避免进一步的危害。这是我们通常这样的一个月报出发到进一步详细分析，到锁定问题机组，到进一步提出技改方案的流程看这个如何分享，我总结一下现在我们所提供的服务呢就是我们SCADA数据所提供的一个是我对发电量，我们有正确的期望，找出偏差，另外还可以看一下这个方面，未来我们将加入控制期内更高的数据以及更加高频的这种检测的数据可以进行更好的辅助。

那这项业务意义在于制造商所提供的系统，保证我们业主能够看到最真实的情况，有的时候很多时候我们制造商除非机组停机了，很多不会反馈到业主身上，业主随时随地可以获得最真实的情况。第二个就是在不同的供应商之间，不会导致一家供应商提供的是这样的，另外一家就是另外一个样子，这样的话对不同的风电厂进行考核的比较是不公平的，那再一个就是我们目标的量化，我们所有发电量的预期差异化和我们寿命都是真实的数字，它可以真实的告诉我们一百分到底是多少的发电量，这些业务可以用来把我们风电场找到问题所在，锁定问题机组，还可以帮助我们发电机组做内部的考核，还可以帮助投资方做外部考核，进一步提高管理的效果，找到优化的方向，并且通过我们这个参数的累计也可以延长我们风电系统的寿命。

最后就是我们为什么鉴衡在做这件事情，刚刚说找一百分的事，主要是利用我们现在积累的数据，当然是在供应商授权跟我们合作的情况下，我们所掌握的这个资料已经接近三百，这是截止今年年终的时候，我们拥有的这个测试的数据已经超过144次，还有大量的事故分析，在这些基础上对我们机组，让我们可以更好的看到这些情况，好，我的分享就是这些，谢谢大家。