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期刊信息
  • 主管单位:
  • 上海市教育委员会
  • 主办单位:
  • 上海理工大学、上海市能源研究会、上海电气(集团)总公司
  • 主  编:
  • 陈康民
  • 地  址:
  • 上海市军工路516号
  • 邮政编码:
  • 200093
  • 联系电话:
  • 021-55272843
  • 电子邮件:
  • eribjb@usst.edu.cn
  • 国际标准刊号:
  • 1008-8857
  • 国内统一刊号:
  • 31-1410/TK
  • 邮发代号:
  • 单    价:
  • 5.00
  • 定    价:
  • 20.00
基于LCOE最优的数字化风电场及其关键技术研究
Study on the key technologies of digital wind farm based on the optimal LCOE
投稿时间:2018-11-21  
DOI:10.13259/j.cnki.eri.2020.04.003
中文关键词:  LCOE  数字化风电场  数字化  数字孪生
英文关键词:levelized cost of energy  digital wind farm  digitalization  digital twins
基金项目:
作者单位
梁昆 金风科技股份有限公司,北京 100176 
苏实 金风科技股份有限公司,北京 100176 
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中文摘要:
      数字化风电场是风电场综合利用数字化技术的新阶段。在分析风电场建设管理所面临的挑战的基础上,讨论了平准化度电成本(LCOE)的计算公式和内涵,给出了数字化风电场的定义,阐述了基于LCOE最优的数字化风电场的“风、机、场、网、环”五大特征以及数字化技术在降低LCOE中的作用。最后,总结了实现数字化风电场的风资源、大数据平台、数据分析建模、数字孪生和数据安全五大关键技术。
英文摘要:
      Digital wind farm is the new stage of comprehensive digital utilization of wind farm. Based on the challenges of wind farm implementation and management, the calculation and content of levelized cost of energy (LCOE) were discussed. The term of “Digital wind farm” was defined. Five characteristics such as “Wind, Turbine, Plant, Grid, Environment” and their roles of reducing LCOE were described based on the optimal LCOE. At last, five key technologies including wind source, big-data platform, data extraction and modeling, digital twins and data security were summarized to favor achieving the goals of digital wind farm.
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