Китайская Dongfang Electric Corporation (DEC) создала первую ветротурбину, устойчивую к тайфунам. Ветротурбина модели DEW-D7000-186, разработанная компанией, была собрана и введена в эксплуатацию на производственной базе компании Fujian.
Мощность агрегата составляет 7 МВт. Как сообщили в DEC, новая ветротурбина предназначена для районов моря, где бывают сильные тайфуны, а также высок риск коррозии механизмов из-за так называемых “солевых туманов”. В настоящее время эта ветротрубина считается самой мощной морской моделью, устойчивой к тайфунам.
Морская ветротурбина повышенной прочности необходима
Стоит отметить, что в 2019 году глобальные затраты на эксплуатацию и обслуживание ветроэнергетических установок на суше достигнут почти 15 млрд долларов. Причем, как говорится в новом докладе Wood Mackenzie Power & Renewables (WMPR), из этого объема средств 57% – или 8,5 млрд долларов – будут потрачены на незапланированный ремонт и исправления, вызванные отказами компонентов.
«Тендерные цены на новые разработки ветряных турбин снижаются во всем мире. Это заострило внимание на эксплуатационных расходах ветряных электростанций (ВЭС). Владельцы ветротурбин ищут новые способы снижения затрат на техническое обслуживание», – отмечает главный аналитик WMPR Дэниел Лю.
«Незапланированные сбои могут стоить владельцу ВЭС до 30 тыс долларов на одну турбину в год, не считая производственных потерь, вызванных упреждающей остановкой или длительным простоем на период доставки материалов и оборудования для ремонта турбины», – указал Лю.
«Запасные части и связанная с ними логистика составляют примерно 50% прямых затрат, связанных с незапланированным ремонтом. Только основные компоненты – коробки передач, генераторы и лопасти – могут обходиться в 10 тыс долларов на турбину в год».
В качестве способа снижения затрат на неплановые ремонты WMPR предлагает развитие сектора цифрового мониторинга состояния агрегатов. Средства удаленного контроля получают все более широкое распространение среди компаний-операторов ВЭС.
Кроме того, передовые цифровые технологии, такие как анализ данных и машинное обучение, позволяют выполнять более сложные действия по управлению ветроэлектростанциями, позволяя оптимизировать затраты на техническое обслуживание, и доставку запасных частей. :///