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通知指出到2020年，美国拯吉林省将调整能源结构，美国拯积极发展风能、太阳能、生物质能等清洁能源和可再生能源，推进吉林清洁能源基地建设，建成以西部地区为重点的千万千瓦级风电基地和百万千瓦级光伏发电基地。近日，亿美元特吉林省委、亿美元特吉林省政府印发《关于加快推进生态文明建设的实施方案》通知禁伦H肉高辣网站视频 besta8.com

记者从近日召开的山东省文明委全委会上了解到，朗普该省提前半年实现了城乡环卫一体化全覆盖，全省农村垃圾处理群众满意度达95%。救经济山东省预计吸引和撬动社会资本120亿元投向农村垃圾处理领域。2015年年底开展的山东省农村群众满意度调查显示，震撼债务全省农村垃圾处理群众满意度达95%，震撼债务农村保洁员拥禁伦H肉高辣网站视频 besta8.com有率为98%，生活垃圾收集容器拥有率为99%，农村垃圾及时清运率为96%，四项指标均超过了90%。此外，美国拯山东省农村垃圾处理城乡环卫一体化建设还搭上了PPP的“便车”。据了解，亿美元特2015年设立的山东省城镇化投资引导基金，亿美元特首期规模6亿元，吸引和撬动社会资本投向包括农村垃圾治理、污水处理等基础设施项目，缓解了城乡环卫一体化进程中融资难、融资贵的问题。

全省形成了“户集、朗普村收、镇运、县处理”的农村生活垃圾处理体系，农村人居环境有了突破性改观。也就是说，救经济农村每104户配有1名保洁员，每12.7户设有1个垃圾桶，每个镇街建有1个垃圾中转站。震撼债务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，美国拯风场全年平均故障间隔时间约为2583小时，美国拯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，亿美元特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，朗普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，救经济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。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。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。

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。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%。

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。

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下图清晰地诠释了这一“三七”原则。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。

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。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。

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