IP67 生存温度マイナス40°Cから65°Cの停電シナリオのために設計されたフード・フォワード制御システム

製品説明：

Molas NL シリーズは、当社が独自に開発した高度なナセル風力ライダー システムであり、特にインテリジェントな風力発電アプリケーション向けに設計されています。この革新的なデバイスは、風力タービンのナセルの上部に設置されるレーザーベースのリモート センシング ソリューションです。レーザードップラー周波数シフトの原理に基づくコヒーレント検出アーキテクチャを利用して、レーザーパルスを放射し、大気エアロゾルからの後方散乱信号を分析します。このプロセスにより、ローター面の前方のさまざまな距離（NL200 モデルでは 50 m ～ 200 m、NL400 では 400 m、NL500 では 500 m、NL750 では 70 m ～ 750 m）での高精度のベクトル風場測定が可能になります。

このシステムは、データ リフレッシュ レート 4 Hz で最大 10 個の同時測定レイヤーをサポートできます。 0.1 m/s という優れた風速精度と ±0.5° 以内の風向精度を実現し、動的な風の変化を正確に追跡できます。 4 つのビーム構成が用意されています。すべてのモデルの水平角は 30°ですが、垂直角は異なります (NL200 では 25° または 10°、NL400、NL500、および NL750 モデルでは 10°)。これにより、さまざまなタービン設計や設置場所の条件に合わせた最適な空間範囲が確保されます。

風力タービンのメイン制御システムとの統合はシームレスであり、Profibus DP、Modbus TCP、Modbus RTU、CANO​​PEN などの複数の産業用通信プロトコルによって促進されます。この広範な接続により、リアルタイムの風速プレビュー データを利用する高度なフィードフォワード制御戦略がサポートされます。その結果、タービンは風がローターに影響を与える前にピッチとヨーを積極的に調整することができ、極端な負荷と疲労負荷の両方を大幅に軽減します。さらに、これらの調整は年間エネルギー生産量 (AEP) の増加にも貢献します。フィードフォワード制御を超えて、Molas NL シリーズは、ヨーのミスアライメント補正、出力曲線の検証 (従来のメット マストの代替として機能)、後流の検出と分析、さらには風力発電所全体のインテリジェントな協調制御において重要な役割を果たします。

このシステムは、過酷な環境条件に耐えるように設計されており、IP67 定格の光学ヘッドと IP65 定格のデータ処理ユニットを備えています。その耐腐食保護は ISO C5 規格に適合しており、海洋、陸上、高湿度または塩水噴霧環境に適しています。動作温度範囲は -40 °C ～ +60 °C で、停電時の生存温度は -40 °C ～ +65 °C、通常の通電動作では -45 °C ～ +65 °C です。最大 75 m/s のサバイバル風速に耐え、最高 3,500 m の高度でも機能します。光学ヘッドの重量は 17.5 kg 以下、データ ユニットの重量は 3.6 kg 未満であるため、設置が簡単でクレーンの費用も削減できます。

堅牢な設計、卓越した測定精度、多彩な通信オプションを提供する Molas NL シリーズは、単なる風力測定装置の枠を超えています。これはスマート風力発電所運営の基本要素として機能し、事業者が効率の向上、メンテナンスコストの削減、再生可能エネルギー業界における持続可能な競争上の優位性を達成できるようにします。

特徴：

技術パラメータ:

アプリケーション:

ブレード負荷解析は、動作中に風力タービンのブレードに作用する力を評価することに重点を置いています。この解析は、構造の完全性を確保し、ブレード設計を最適化し、さまざまな風条件下でタービン全体の性能を向上させるために非常に重要です。

出力曲線テストは、風速と風力タービンの出力の関係を判断するために実施されます。このテストはタービンの効率と性能を評価するのに役立ち、オペレーターがエネルギー生産を最大化できるようにします。

後流解析では、上流のタービンによって引き起こされる空気流の乱れが下流のユニットに及ぼす影響を調べます。風力発電所内のタービンの配置を最適化し、エネルギー損失と機械的ストレスを最小限に抑えるには、後流効果を理解することが不可欠です。

ヨー補正には、風力タービンのローターの向きを正確に風向きに調整することが含まれます。適切なヨー調整により、エネルギーの捕捉が強化され、タービン部品の摩耗が軽減され、タービンの動作寿命が延びます。

インテリジェント ファーム グループ制御とは、風力発電所内の複数の風力タービンを調整して管理することを指します。高度なアルゴリズムとリアルタイム データを利用するこのアプローチは、エネルギー生産を最適化し、信頼性を高め、農場全体のメンテナンス コストを最小限に抑えます。