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The double-set vibrating dredge-unloader of the silo, the introduction of German technology, the built-in high-frequency vibrating lining plate of the silo, the high-efficient dredging of the silo arch blocking, the stop of the silo blocking, the complete solution of the material bonding hanging wall, pile up layer by layer to form the blockage caused by the reduction of bin capacity... also applicable to the chute and the chute under different conditions of dredge discharge..
The double-mounted vibrating dredger is dedicated to solving a series of technical problems, such as coal bunker/silo/arching/clogging/arch-breaking/dredging/discharging, etc. , replace air cannon to solve the difficult technical problems of clearing and discharging materials, such as chute arching blocking/coal bunker arching blocking/raw coal bunker arching blocking/mixed coal bunker arching blocking/buffer bunker arching blocking/raw material silo arching blocking/loading station arching blocking etc. .
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刘永前:注重基础研究与自主开发 增强风电“软实力”

我国是风电大国,但专业软件等目前仍依赖国外。华北电力大学新能源学院教授刘永前表示,可借鉴欧美经验,加强基础研究与自主开发,长期积累,不断完善,逐步增强行业“软实力”。

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受访人:华北电力大学新能源学院、新能源发电国家工程研究中心教授 刘永前

Q :在风电产业发展过程中,智能化会起到哪些作用? 能够产生哪些效益?

A :智能化已经成为风电产业发展的主要趋势之一。在风功率预测方面,应用各种智能算法,可以显著提高天气预报和风功率预测精度。在海上风电场,智能算法应用于设备状态诊断、运维决策,显著减少了运维工作量与运维成本,成为降低海上风电度电成本,提高海上风电场经济效益的必由之路。

近几年,中国风电企业对风电装备智能化方面的投入很大,技术进步很快,多数发电集团都有风电场智能化技术应用案例,并产生了效益:应用智能运维技术,风电场运维正在朝着少人值守,甚至是无人值守的方向发展,大幅减少了现场巡检工作量和劳动强度,降低了运维成本。目前,正在研发的风电场智能控制算法减少了尾流损失,工程应用后有望提高风电场发电量。

Q :在智能化的发展道路上,风电企业有哪些迫切需求?存在哪些技术难题?

A :智能化是一个过程,永远在路上。我认为,由于各种智能化技术总是在不断迭代中,没有终点,需要长时间不懈努力。我看到的风电场智能化有两大难题:一是如何构建一个稳定的智能风电场架构体系。智能风电的基础是信息与通信技术(ICT),而这些技术的发展非常快,因此,很难保证这个架构体系能够满足风电场20~25 年寿命的性能要求。稳定的系统架构和标准体系,是提高数据和软硬件的兼容性和生命周期的关键。二是如何构建有效的算法模型,基于各种数据对系统及其部件的运行和健康状态给出精确诊断,是智能风电场系统的核心技术。

Q :我国是风电制造大国,但专业软件等面临着自主化程度不高的困境,其背后有哪些原因?国外软件公司有哪些可以借鉴之处?

A :风电专业软件主要指风电机组和风电场的设计、运行维护相关的软件系统,是风电的核心技术,也就是风电科技“所以然”的集合。过去十几年,中国风电科技进步非常快,支撑了中国风电产业国际竞争力的提升。国内许多单位研发了风电专业软件,但应用推广的很少。原因之一是这些软件的开发单位不够独立,难以得到全行业的推广应用,及时获得应用效果并不断迭代改进。为了推动我国风电产业进一步提高发展质量,亟需发展自主高水平风电专业软件。

目前,市场主流风电软件几乎都来自欧美企业。这些企业有三个值得我们借鉴的成功之处:一是基于大量工程或实验测试数据建立的工程模型,保证了模型的可靠性;二是专业软件公司相对独立,服务全行业,也得到了行业的支持;三是专业软件公司持续改进,长期积累,不断完善。

Q :风电技术进步涉及哪些基础性、前瞻性研究?

A :应用基础研究是工程技术创新的源头,需要长期持续的努力。与传统发电技术相比,风电技术还远没有达到完善的程度,有许多没有探明的基础性问题。比如,超大型风电机组设计理论,关键部件失效机理与健康状态诊断模型,大型风电场(群)流场的高精度模拟方法,风电场智能运行控制方法,风电设备智能传感技术,风电检修机器人技术等。世界主要风电技术强国不断加大对风电研究的投入,预计未来10 年风电科技进步的步伐会更快。如果我国也继续注重风电基础研究的投入,不断提高技术创新水平,相信中国会为世界贡献更多的风电科学和创新技术。

Q :未来,人工智能在风电领域将出现哪些应用场景?

A :未来的事很难准确预测,不过我们可以确定的趋势是,人工智能必将给风电产业全链条带来巨大的技术进步。设计软件的智能化,将显著提高风能资源评估、风电场选址、机组选型、技术经济分析等设计环节的自动化水平,提高设计质量和效率;施工和安装装备的智能化将保证风电场工程质量,在提高工程建设进度的同时减轻人员劳动强度;风电场智能运行控制系统将提高发电量;风电设备效能与健康智能诊断、智能运维机器人等智能运维技术进步,将降低风电全生命周期成本。

Q :请您介绍一下我国在风电专业人才培养方面取得的成绩,还需要得到哪些支持?

A :自2006 年可再生能源法施行以来,得益于政府的重视和全行业的共同努力,我国建成了国际上规模大的风电专业人才培养体系,涵盖高职、本科、硕士、博士等学历层次,为我国风电产业快速与高质量发展提供了重要支撑。2006 年,经国家能源局和中国可再生能源学会风能专业委员会(CWEA)推荐,教育部批准华北电力大学创办了“风能与动力工程”专业,这是国际上风电本科专业。2010 年,教育部将风电、太阳能、生物能源等专业方向合并设立了首批“新能源科学与工程”专业,目前全国145 所高校设有该专业的本科。在硕士研究生、博士研究生培养方面,许多高校在电气、动力、机械、控制、力学等学科中开设了风电研究方向。多所高职院校也建立了风电专业,培养风电专业技术型人才。中国高等学校每年都培育出成千上万的各类风电专业毕业生,成为风电行业的生力军。

关于风电专业人才培养方面需要的支持,我认为,首要的是解决研究生教育学科专业目录问题。在中国研究生教育学科专业目录中,目前还没有新能源学科。新能源是实现双碳目标与国家能源转型战略的关键领域,没有专门的学科已经成为风电、太阳能、生物质能等可再生能源科学技术创新、研究生培养的瓶颈。期待“新能源科学与工程”早日被列入中国研究生教育学科专业目录,推动我国可再生能源技术进步和高层次人才培养,为国家能源转型战略提供科技和人才支撑。CWEA

来源:《风能》杂志,文:王芳



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