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制图 张利昌一组来自市经信委的最新统计数据，人口印证了我市光伏行业发展态势良好。异常国产精品亚洲𐰢ˆ襤饠‚免下载 besta8.com

这些太阳能光伏板就像给房子打了一把伞，强劲夏天屋子里比以前会凉快一些，可以说是一举多得的好事。小镇位于秀洲国家高新区内，希腊东至秀新路、希腊南至返修港、西至新塍大道、北至东升西路，规划空间独立连片，规划面积2.99平方公里，建设面积1.99平方公里。再度国产精品亚洲𐰢ˆ襤饠‚免下载 besta8.com新南威尔士大学—上海交通大学(嘉兴)光伏联合创新研究院、出场朗新—新耀新能源、索罗威新能源等60多个项目已落户小镇。晶科能源从2009年开始布局垂直产业链，美国目前已经实现了产业链全覆盖。

“我们公司的业务涵盖信息技术研发、人口技术咨询服务、系统运营管理等，致力于‘互联网+新能源’的生态体系构建。其中，异常全市已受理分布式光伏项目1336个，装机总容量753.316兆瓦，已并网分布式光伏项目1253个，并网容量716.23兆瓦，并网容量占受理容量比例为95.08%。4月12日至14日，强劲根据《滕州市城乡环卫一体化管理工作考核办法》的要求，强劲市委宣传部、市委市政府督查局、市财政局、市环保局、市综合行政执法局等部门抽调工作人员组成联合考核组，对各镇街3月份城乡环卫一体化工作开展情况进行集中考核，促进了城乡环卫一体化工作的规范化运作。

从考核情况看，希腊多数镇街在财政压力非常大的情况下，希腊努力克服困难，积极筹措资金，竭尽全力保障环卫一体化工作正常运行，全市城乡环卫一体化市场化保洁效果开始显现，保洁质量大幅提升，镇驻地、村居、路域在考核中均未发现积存面源垃圾，城乡环境卫生面貌明显改善从考核情况看，再度多数镇街在财政压力非常大的情况下，再度努力克服困难，积极筹措资金，竭尽全力保障环卫一体化工作正常运行，全市城乡环卫一体化市场化保洁效果开始显现，保洁质量大幅提升，镇驻地、村居、路域在考核中均未发现积存面源垃圾，城乡环境卫生面貌明显改善。经过综合考核，出场西岗镇、北辛街道、东沙河镇成绩突出，位居本次考核前三名。在考核过程中，美国各考核组始终严格把控考核标准，美国一把尺子量到底，保持不偏不倚的态度，不受外界因素干扰，始终客观评定镇街工作成绩，做实做细考核项目，所有的扣分都均有理有据，每一堆扣分的垃圾详细记录，确保做到有据可查。

本次考核实行百分制，分为保障组、现场一组、现场二组、暗访组等四个小组，通过查阅资料、现场检查和暗访抽查等方式对21个镇街的城乡环卫一体化工作机制体制建设、镇驻地保洁(街道背街小巷)、村居及连接线道路保洁等情况进行了系统考核，共检查村居179个、中转站17座、背街小巷及村居连接线42条，暗访抽查村居63个。4月12日至14日，根据《滕州市城乡环卫一体化管理工作考核办法》的要求，市委宣传部、市委市政府督查局、市财政局、市环保局、市综合行政执法局等部门抽调工作人员组成联合考核组，对各镇街3月份城乡环卫一体化工作开展情况进行集中考核，促进了城乡环卫一体化工作的规范化运作。

考核结束后，将依据考核成绩对镇街进行排名通报，指出各镇街存在的主要问题，并持续跟踪整改落实情况下图清晰地诠释了这一“三七”原则。从2015年该风电场运行数据上可以看出，风场全年平均故障间隔时间约为2583小时，相当于每台机组平均约107天才触发一次停机故障，远远高于行业内240小时无故障试运行验收标准。但问题是，如何规避上述风险呢?这需要对低风速场景规律有一个清晰的认识。

该风电场于2014年10月5日完成吊装，4天内所有风机完成并网工作，并于2014年11月初顺利通过240预验收。这么高发电水平的风电场，到底是由什么决定的?这座风电场位于宣城市漪湖西北山丘陵上，海拔150m-300m，共安装23台远景EN-110/2.1MW智能风机。宣城风电场机组2015年的平均时间可利用率为99.16%，并不比其他品牌的机组高多少，可为什么2015年该风电场的利用小时数却如此超出期望，究竟是什么让采用远景机组的低风速风电场利用小时数远高于平均呢?其秘密在于，针对低风速风电场特点，远景智能风机控制技术中有一个基于神经网络的样本训练预测模型，这个在线运行的软件模型能够不断通过历史样本训练，实现对风电场风速模式的识别。图中红色柱状图代表风电场实际风频分布。

如果你是风电开发者，请别错过这个能给你带来真金白银的案例。否则，会怎么样呢?一个得到业主认同的基本结论是：低风速风电场发电量对风速有着很强的敏感性，在风电场设计过程中0.1m/s的风速误差对应4%的发电量误差，这一点是低风速风电场设计实践中血淋淋的教训。

因此，风机低风速切入并不能带来风电场整体收益的大幅度提升，而且有些风电场由于低风速段风速和风向的稳定性差，过早切入反而带来偏航自耗电过大，以及并网开关的频繁动作。远景能源针对低风速风电场提出了“三七”原则，即30%的时间所蕴含的能量超过全年的70%以上，而70%的时间所集中的能量还不足全年的30%。

宣城风电场高可靠性运行水平值得注意的是，宣城低风速风电场除了优秀的“出生基因”及正确的机组选型，风电场后期的运行管理同样对发电水平起到关键作用。实际上，这张图还告诉你一个常常被大家误解的真相，即使在一个年均风速这样低的风电场，6m/s以下风速尽管在全年的时间占比上超过50%以上，但其在全年的能量分布还不到全年的15%。如果将该风电场风频分布转化为风能量分布后(即下图中蓝色柱状图)，会发现有两大秘密隐藏在风能量分布图中：其一，风机切入风速并非越低越好。看下图就会发现，2m/s风速度段对整年的发电量贡献微乎其微，这段风能量占低风速风电场全年风能量的比例小于0.5%。其二，风电场70%以上的风能量主要分布在6m/s-12m/s风速区间，而不幸的是，由于这一区间风速处于非满发和满发的“膝部”拐弯段，需要风机控制系统执行动作兼顾最大化捕获效率又要确保机组安全，造成这个区间的风能是最难以捕获的，这也是实际风能转换效率与理论功率曲线所推演的风能转换效率偏差发生最大的风速区间。根据上面功率与风速的关系可知，风电场的风能量与风速的3次方近似呈正比例关系。

与业内分享是，相关的优化技术已集成至远景能源格林威治平台。它不仅能够使机组在低风速区间有效捕获风能量，同时在6m/s-12m/s蕴含70%以上风能量的风速区间，可以避免风机在低能量转化工况下运行的几率，这也是远景智能风机在低风速风能蕴含量最大的风速区间，其风能转换效率行业领先的重要原因。

须要强调的是，“三七”原则是对能量可利用率进行管理的基点所在，也可以理解为，在70%的时间里做好风电场运维管理的各种规划，好让所有的机组整装待发且处于最佳工作状态，好在30%的时间里一门心思的发电!还须说明的一点，宣城风电场实行无人值班、少人值守管理模式：一方面，远景智能风机平均107天触发一次故障，机组的高可靠性水平可以让现场工程师从传统的日常检修工作中释放资源，花更多的时间对风电场运维管理进行规划，对现场机组实行基于运行状态的维护模式;另一方面，现场工程师基于云平台的远景智慧风场管理系统及其高级应用，通过实行“中央厨房”标准化作业模式，来量化提升低风速风电场运行水平，切实实现宣城风电场资产最大化增值。与此相反，在8m/s至12m/s风速区间，风能量全年占比高达70%，这才是风电场收益的关键风速段。

安徽宣城风电场规划图为什么同在安徽相似的地形、类同的风资源，而不同风电场的利用小时数差距却如此之大呢?其原因在于低风速风电场的出生基因，也就是说，一座低风速风电场发电水平的高低是由其出生基因的优劣决定的。构成低风速风电场的出生基因有诸多因素，但有一点最为关键，那就是它的基因必须是在低风速风电场的场景中孕育并形成的。

宣城风电场风机运行散点图同时，远景智能风机基于载荷的控制策略及风场定制化的参数标定能够保证机组对低风速地区复杂的风况提前预判并做出及时响应，降低机组各子部件失效频次，提升机组大部件运行寿命。因此，在低风速有更高效率的机组，就是这种看似符合形式逻辑的观点着实给行业带来很大的误导，真正的低风速机组应是能够更加有效的在最丰富的区间捕获能量，而这恰恰又是能量最难捕获的风速区间，因为这段风速恰恰是在额定风速上下的区间范围,这时智能风机的优势就得以充分发挥。如下图所示，该风电场机组的实际运行功率散点一致性处于行业领先水平，这一点受益于远景智能风机的控制策略。还有一点，低风速风电场风机间的附加湍流、尾流明显大于传统风电场，可能导致5%-10%的发电量评估误差。

据《中电联工业统计快报》的最新数据：安徽省2015年6000kW及以上风电场的平均利用小时数为1742小时，宣城南漪湖风电场2015年全年利用小时数2598小时，超出安徽省平均发电水平约49.14%，位居安徽省第一。值得一提的是，机组选型对风电场后期的实际运行表现也起到关键性作用。

低风速风电场风频分布与风能分布图具体到宣城南漪湖风电场，在其前期设计阶段，远景设计团队与客户进行多次迭代优化，充分挖掘并利用低风速风电场的风资源，并对传统设计软件的适用性进行技术优化，使流体、湍流、尾流推算符合低风速风场的运动规律因此，风机低风速切入并不能带来风电场整体收益的大幅度提升，而且有些风电场由于低风速段风速和风向的稳定性差，过早切入反而带来偏航自耗电过大，以及并网开关的频繁动作。

根据上面功率与风速的关系可知，风电场的风能量与风速的3次方近似呈正比例关系。如下图所示，该风电场机组的实际运行功率散点一致性处于行业领先水平，这一点受益于远景智能风机的控制策略。

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据《中电联工业统计快报》的最新数据：安徽省2015年6000kW及以上风电场的平均利用小时数为1742小时，宣城南漪湖风电场2015年全年利用小时数2598小时，超出安徽省平均发电水平约49.14%，位居安徽省第一。安徽宣城风电场规划图为什么同在安徽相似的地形、类同的风资源，而不同风电场的利用小时数差距却如此之大呢?其原因在于低风速风电场的出生基因，也就是说，一座低风速风电场发电水平的高低是由其出生基因的优劣决定的。

因此，在低风速有更高效率的机组，就是这种看似符合形式逻辑的观点着实给行业带来很大的误导，真正的低风速机组应是能够更加有效的在最丰富的区间捕获能量，而这恰恰又是能量最难捕获的风速区间，因为这段风速恰恰是在额定风速上下的区间范围,这时智能风机的优势就得以充分发挥。宣城风电场机组2015年的平均时间可利用率为99.16%，并不比其他品牌的机组高多少，可为什么2015年该风电场的利用小时数却如此超出期望，究竟是什么让采用远景机组的低风速风电场利用小时数远高于平均呢?其秘密在于，针对低风速风电场特点，远景智能风机控制技术中有一个基于神经网络的样本训练预测模型，这个在线运行的软件模型能够不断通过历史样本训练，实现对风电场风速模式的识别。

其二，风电场70%以上的风能量主要分布在6m/s-12m/s风速区间，而不幸的是，由于这一区间风速处于非满发和满发的“膝部”拐弯段，需要风机控制系统执行动作兼顾最大化捕获效率又要确保机组安全，造成这个区间的风能是最难以捕获的，这也是实际风能转换效率与理论功率曲线所推演的风能转换效率偏差发生最大的风速区间。构成低风速风电场的出生基因有诸多因素，但有一点最为关键，那就是它的基因必须是在低风速风电场的场景中孕育并形成的。