我国的风电运维市场规模不断扩大,智能化成必然趋势
目前,我国的风电已成为继火电、水电之后的第三大电源。根据中电联最新发布的数据,我国累计风电并网容量已达1.8亿千瓦。从新增装机情况看,2018年前9个月,全国风电新增并网容量1261万千瓦。由此,我国的风电运维市场规模也随之不断扩大。
据国家能源局发布的《风电发展“十三五”规划》提到,到2020年底,全国风电累计并网装机容量将达2.1亿千瓦以上,约占全国总发电量的6%。按照年利用小时数2000小时,每千瓦时运维费用0.05元计算,未来三年内风电运维市场总量将高达252亿。业内人士估计,到2020年,我国风机制造企业将有40%的收入和60%的利润来自运维服务。
发展现状及问题
行业的发展势必会从无序竞争到逐步规范的过程。目前而言,风电行业门槛偏低、参与方良莠不齐、缺乏统一的标准,在经历了大跃进式的发展后,疏忽了对质量的严格把控,引发风电机组在实际运维中存在运行不稳定、故障频发等问题,直接造成风电运营商的经济损失。
其中,设备是基础。早期的风电机组存在一定的质量缺陷。在日后的正常运营里,由于部件自身的质量或者其他原因影响了机组的正常运行,造成了发电量损失。有的自身缺陷在现场很难根本解决,给运维团队带来了很多困难和繁重的技改任务。
其次,缺少完整的质量管理体系与行业标准规范,也是导致重大事故的主要原因。同一企业,不同的风场运维质量参差不齐,企业无序竞争现状明显。风电场的多样性和特殊性决定了质量运维的重要性,针对不同的风场环境、不同的机型,针对性的运维策略和标准化的作业模型是保证风电场高效发电的关键。
此外,专业运维人才流失也是不容忽视的问题。中国大多数风电场地处偏远地区,条件艰苦、工资低、危险系数高,年轻人对如此强度的工作接受程度大打折扣。一个几百台的风电场,只有3-5名工程师运营维护,有经验的也只有项目经理1人。运维人员的不稳定性,也将带来相当大的隐性成本。
发展趋势及前景
随着大数据、云计算等新兴IT技术的广泛应用,运用新兴互联网技术提高风机运行稳定性和风电场发电效益成为风电行业新趋势,智慧运维将成为风电运维服务的重要组成部分。而大数据是“智慧运维”中的重要应用,包括运行和故障数据收集和储存、大部件的检测、实时天气和功率预测、故障诊断、故障预判等。其中,故障预判将成为监测系统的重要功能之一,也是大数据的重要应用领域之一。
大数据的关键应用还在于帮助提供从被动运维转向主动运维的可能性。优化的故障后诊断可延长风机检修的周期,确定风机潜在故障,而非等到风机故障停机。诊断模型可令诊断专家从系统层面或子部件层面确定运维状态。故障预判则能够帮助用户提前发现退化趋势,估算资本构成的剩余周期,也可帮助工程师及时优化维修服务。诊断分析及故障预判可节省数以万计的突发性维修费用,减少故障时间,通过预警预防性服务,延长零部件使用时限。
目前的运维模式仍主要停留在描述性分析和故障后诊断的阶段。而故障预判将成为未来运维主流分析模式,也是风场智能运维不可或缺的一个环节。
随着物联网、大数据概念的愈发火热,“救火式”的运维方式逐渐淡出历史舞台,智能化成必然趋势。
行业预测指出,到2020年,中国风电存量市场将占93%。风电场存量资产的高效经营、增收节支将成决定风电投资收益实现的关键。
免责声明:
1、本站部分文章为转载,其目的在于传递更多信息,我们不对其准确性、完整性、及时性、有效性和适用性等作任何的陈述和保证。本文仅代表作者本人观点,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。
2、中金普华产业研究院一贯高度重视知识产权保护并遵守中国各项知识产权法律。如涉及文章内容、版权等问题,我们将及时沟通与处理。