风力发电是如何储能的？
储能发展可以说是实现双碳的必由之路。储能，简单来说就是将能量储存起来，以便在需要的时候释放使用的过程。为了实现“30·60”碳达峰、碳中和目标，我国决定将逐步建立新能源为基础的新型电力系统。近年来我国的可再生能源发电的发展迅速，装机占比已经从2011年27.7%提升至2021年45.4%。根据国家能源局的目标，到2025年我国新能源装机占比将进一步提升至50%以上，新能源发电的地位越发重要。
一方面，通过配置储能可以实现可再生能源发电的削峰填谷，即将风光发电高峰时段的电量储存后再移到用电高峰释放，从而可以减少弃风弃光率；另一方面，储能系统可以对随机性、间歇性和波动性的可再生能源发电出力进行平滑控制，从源头降低波动性，满足可再生能源并网要求，为未来大规模发展应用打好基础。
那么储能的应用场景还包括电网侧、用户侧，随着电网灵活性需求的增加和商业模式逐渐理顺，也将一同驱动储能的规模化发展。在电网侧，储能电站目前主要用于提供电力市场辅助服务，比如系统调频。由于电网频率的变化会对电力设备的安全高效运行以及寿命产生影响，储能、尤其是电化学储能的调频效率较高，能在电网侧发挥重要保障作用。除了提供辅助服务以外，储能设备还可以缓解电网阻塞、提高电网输配电能力从而延缓设备升级扩容等。
智能风电解决方案
为了使风力发电得到集中化管控，提升用户企业数字化、智能化水平，实现数据可视化管理，打造一套适配新能源的三维可视化集中管理模块就成了新的主流趋势。Hightopo实现可交互式的 Web 风力发电数字孪生三维场景。可根据时间和天气接口实现白天、黑夜、晴、阴、雨的切换，呈现出与现实世界一致的时空状态。
1、升压站监测
风电场升压站是指将风电机组的输出电压升高到更高等级电压并送出的设施。由于风机大多为异步发电机，风电场在发出有功功率的同时会吸收无功功率，且风电机组大多不能进行持续有效的有功、无功调节，如不采取相应的控制措施，可能对电网的无功、电压稳定性造成影响，或者增加电网的网络损耗。
为解决大规模风电场并网运行时带来的送出系统电压稳定问题，风电场汇集升压站内无功补偿方式一般采用静止无功发生器（SVG）和并联电容器组联合运行的方式。点击升压站三维模型可跳转至升压站视角，展示站内主要观测数据，如环境信息、负荷统计、风功率预测、消防检查信息、巡检车信息等。
2、环境信息
图扑软件数字孪生三维可视化系统中的升压站环境信息监测主要整合了整个风电基地的天气、平均温度、主要风向、平均风速数据，方便实施把控风场大环境信息。
3、风功率预测
用图扑软件丰富得可视化图表组件，双曲线图的形式展现风电基地整体实时功率与预测功率，方便管理人员随时进行决策分析，有效进行节能减排。
4、配电室
点击 Hightopo 智慧风电监管平台的 3D 升压站内配电室建筑模型，可跳转至配电室内部，主场景采用写实风格还原配电室的内部布局，点击相应配电柜可显示不同主变高压侧测控的数据。
5、生产监测
风力发电机因风量不稳定，且对电力系统运行的支撑能力不如其他发电领域，所以对风电基地设施的监测数据更需要具备时效性。将风电场的关键生产数据集中于界面的左右两侧，为管理人员提供直观的数据展示，及时掌控。
图扑软件三维可视化技术采用 B/S 架构，页面自适应多种分辨率，用户可通过 PC 、 PAD 或是智能手机，只要打开浏览器可随时随地访问三维可视化系统，实现远程监查和管控。
利用图扑软件的可视化场景将智能设备的实时运行参数接入两侧的 2D 面板，将项目概况、实时指标、机组状态、环境参数、发电统计、节能减排等复杂、抽象的数据以丰富的图表、图形和设计元素展现，实现集中管控。通过对历史数据的融合分析，管理者可实现资源的优化配置，构建智慧风电管理系统。
6、实时指标
通过图扑软件 HT 2D 面板可以实时观测整个风电场总的风电负荷，从“风机预警处理率”以及“未处理风机数”可及时进行事件决策与处理。
7、环境参数
风速及风向的变化对大型风力发电机的发电量有较大的影响，可将环境监测系统接入图扑软件的可视化场景，完成对能见度、降水量、风速、温度的实时监测，在恶劣天气来临前做好应对措施。
8、发电统计
发电量是生产监测模块管理人员最关注的数据，面板中展示了当日发电量、当月发电量以及累计发电量；用柱状图的形式展现了所有风力发电机日发电量排行情况。
9、节能减排
通过图扑软件的可视化系统远程监测风电基地氮氧化合物的排放数据并作统计，可遵循规律达到节能减排的最优解。
10、机组状态数量
运用图扑软件的多样化图表形式，显示正常发电、带病发电、待机、自身限功率、计划停机、通讯中断的风力发电机数量，方便实时获取全场风机的运行状态。
短期来看，政策是我国储能装机发展的主要驱动力，而系统经济性的提升才能打开中长期规模化发展的空间。因而，随着市场机制的逐步改善。储能系统经济性的拐点也在“渐行渐远”。
新能源长期稳定提供电力保障的能力较差，且受气象数据滚动更新影响，新能源功率预测仍然与实际结果存在偏差。新能源大规模接入使既有常规电源和抽蓄调节能力消耗殆尽，“源随荷动”的平衡模式难以为继，系统平衡调节能力亟待提升，需加快构建“源网荷储”互动的新型电力系统。
从当前以火电为主的用电环境来看，时发时用仍旧是主流。也就是：电厂发出电---传到电网---传给用户使用掉，中间是没有储能这个环节的。少部分电网公司会用抽水蓄能的方式来调峰调频，抽峰填谷。也就是在晚上电量有剩余的情况下，用电(用水泵)把水电站下游的水再抽到上游发电。
而随着能源体系的更新升级，双碳目标的推进，以太阳能、风能为首的可再生能源开始被广泛利用。由于风电、光伏受天气影响较大，具有很大的不稳定性，因此储能技术起到至关重要的作用。有观点认为，风光储结合很有可能成为未来新能源发展趋势。
业内认为，未来几年，新能源储能行业将迎来持续“加速跑”，适应规模化需求的长时储能系统加快部署，多元化的储能技术耦合发展，随之增加的安全隐患应提前防范。
乐驾智慧能源是专注于新能源电力、锂电池应用、储能技术物联网、人工智能的高科技企业，致力于用物联网和人工智能技术改变新能源电力和新能源出行行业。
乐驾智慧能源储能系统产品包括电芯、模组/电箱和电池柜等，可用于发电、输配电和用电领域，涵盖太阳能或风能发电储能配套、工业企业储能、商业楼宇及数据中心储能、储能充电站、通信基站后备电池、家用储能等。
再生能源包括太阳能、水能、风能、生物质能、波浪能、潮汐能、海洋温差能、地热能等。
它们在自然界可以循环再生。是取之不尽，用之不竭的能源，不需要人力参与便会自动再生，是相对于会穷尽的非再生能源的一种能源。
在19世纪中叶煤炭发展之前，所有使用的能源都是可再生能源。除了核能、潮汐能、地热能之外，人类活动的基本能源主要来自太阳光。
像生物能和煤炭、石油、天然气等化石能源，主要通过植物的光合作用吸收太阳能储存起来。其它像风力，水力，海洋潮流等等，也都是由于太阳光加热地球上的空气和水的结果。
水电
一是在做好布局的基础上，落实电力市场水电消纳和输电方案，包括四川、云南水电外送，以及“十三五”投产的重点水电。
二是落实水电与促进地方经济社会发展和扶贫协调机制，研究建立西藏水电的开发协调机制，促进藏东南水电基地的开发。
三是研究制定龙头水库综合效益共享机制与政策，进行抽水蓄能电站作用、效益机制研究，水电电价市场化改革及电价机制研究，探索和制定常规水电和抽水蓄能电站电价机制，促进水电持续健康发展。
四是做好流域综合监测规划，建立监测、监管体系，编制流域梯级水电站联合调度运行规程，优化水电站运行，提高利用效率。
到“十三五”时期，水电投资不足、开发技术难度较大等问题都会基本得以解决，而难点转向消纳、外送、移民、环保等方面。因此要把水电开发好，除了技术研究和积累之外，还应该加强水电开发机制体制等一系列问题研究，促进水电有序有效开发利用。
第一，在数字经济基础建设方面滞后。我国工业网络标准、技术、产业自主可控性仍待提高，且高端工业传感器、工业控制系统、关键工业软件等多被国外垄断，超算中心、互联网新型交换中心、大科学装置、测试试验平台等相对缺乏。
第二，占GDP比重和工业渗透率仍然偏低。2017年数字经济对工业的渗透率我国为17.2％，低于G20国家平均水平的20.45％，韩国、德国、美国都在40%以上。
第三，存在数字安全隐患和行业垄断问题。公共互联网病毒、木马、高级持续性攻击等网络威胁向制造、金融、交通、能源等关系国民经济命脉的重要领域传导渗透。生产装备由机械化向数字化、网络化、智能化演进，并将大量接入工业互联网，会带来新型安全风险，在2018年，网络安全事件造成的损失估计近450亿美元。
根据权威机构预测，到 2050 年，可再生能源发电将占到全球总发电量的 75% 以上。作为清洁能源的典型代表，风电将满足 35% 的电力需求，并为气候目标贡献 27% 的碳减排量。
自 “30·60” 双碳目标颁布后，社会各界已经按下减碳“加速键”，零碳成为了行业热词。随着智能技术进步和风电产业化步伐的加快，我国风电发展已具备规模化开发应用的产业基础。当大数据、人工智能等数字化技术跨界风电行业，智慧风机应运而生。
一套面向大型风力发电机管理的数字孪生系统，涉及在线监测、消防监测和生产监测三大监测模块。不仅提供风机全生命周期可视化管理的解决方案，还能帮助客户降低成本，提升管理效率。
用户可通过不同的监测模块，实现 360 度选择查看对应的监测内容数据，对场景进行放大缩小平移等操作查看场景效果、数据指标、设备状态等。1:1 还原风机的外部结构以及主要部件，并通过对接物理传感器的实时数据，还原风机各个部件的关键数据。Hightopo风电场机组全面的生产感知力，实现环境、电量、性能可视化。风机发电量可视化。
2D 面板展示风机发电相关指标：发电量、风速-功率以及主要发电运行精准指标。并通过曲线图展示发电功率随风速变化趋势，工作人员可以清晰明确地掌握发电规律，及时作出调整，避免因为运维活动安排不当带来的发电量损失。
风机运行中的状态监测和故障判断是保障风电机组安全运行、获得长期稳定收益的重要因素。因此，除对主轴承、齿轮箱、发电机等机舱内设备进行在线监测外，还应对叶片、螺栓等重要部件进行监测。针对不同的应用场景和特征，对风机运行参数实时展示。包括叶片监测、螺栓监测、腐蚀监测、塔筒监测和海缆监测。实时显示、判断风机的运行状况，及时提示告警信息，方便用户第一时间作出应对决策。
通过多维度的数据监测，为智能风机的管理和控制提供准确有效的数据输入。右侧 2D 面板包含风机温度、电流以及机舱设备状态基本信息列表，实时监测风机的健康状态。
数字孪生 3D 可视化系统能实现风力发电机组、升压站、配电室的漫游巡检和远程监测。场景内设置了漫游动画、暂停动画、停止动画、初始视角四个按钮，针对不同的场景可进行第一人称视角漫游或者无人机视角漫游。
风力发电机因风量不稳定，且对电力系统运行的支撑能力不如其他发电领域，所以对风电基地设施的监测数据更需要具备时效性。将风电场的关键生产数据集中于界面的左右两侧，为管理人员提供直观的数据展示，及时掌控。
“源网荷储一体化及多能互补平台”以数据中台为体系，采用微服务架构，利用物联网、大数据、智能 AI 等技术，实现电源侧、负荷侧、储能侧的各类可控资源的数据接入、数据处理，实现数据资源透明感知、特性建模、性能评估和建模应用，为电力系统提供资源信息管理、评估类服务、生产类服务、资源可调控能力及交易能力评估和可调负荷应用服务夯实数据基础，并提供准确的评估手段。
用可视化、大数据、GIS 技术打破数据孤岛现象，挖掘数据背后的价值，帮助发现其中的规律和特征，打造可靠、可担当、可持续的未来新能源世界。共同实现“可持续，更美好”的零碳未来。
