CN101667226A - 风电场及机组出力损失计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种风电场及机组出力损失计算方法及其装置，涉及风力发电技术领域。是通过参考故障风电机组周围多个正常工作的风电机组在故障时间段内的发电量或利用专家系统来得出故障风电机组在故障时间段内损失的发电量。本发明的积极效果是：可为由于各种原因导致风电场及风电机组无法正常工作而造成的出力损失做出准确计算，有利于提高风电场的运行管理水平；也可为所有需要风电厂输出功率损失数据的应用提供准确的计算基础，可为风电场员工绩效考核、碳减排计算、风电场经济效益分析以及解决由于各种原因导致风电场及风电机组无法正常工作而造成的经济纠纷提供准确的依据。

Description

风电场及机组出力损失计算方法

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域。

背景技术

目前国内尚没有针对风电场及风电机组出力损失的计算方法及系统，因此无法对风电场及风电机组非正常工作而造成的出力损失进行准确计算，所以也无法为风电场员工绩效考核、碳减排计算、风电场经济效益分析以及解决各种导致风电机组无法正常运行而产生的经济纠纷提供准确的数据依据。

发明内容

本发明的目的是提供风电场及机组出力损失计算方法，可为由于各种原因(如人为误操作、风电场意外事件等)导致风电场及风电机组无法正常工作而造成的出力损失做出准确计算，有利于提高风电场的运行管理水平，提高效率；也可为所有需要风电场输出功率损失数据的应用提供计算基础，可为风电场员工绩效考核、碳减排计算、风电场经济效益分析以及解决由于各种原因导致风电场及风电机组无法正常工作而造成的责任、补偿纠纷提供科学依据。

本发明提供一种风电场及机组出力损失计算方法，其主要的基本的技术方案特征在于：

(1)当风电场故障风电机组数量较少，而且周围有大量正常运行的风电机组时，风电场及机组的出力损失的计算采用如下方法：

发电量损失的计算，通过参考故障风电机组周围多个正常工作的风电机组在故障时间段内的发电量来得出故障风电机组在故障时间段内损失的发电量，如有相邻的故障风电机组N台，故障持续时间为T，选取将这N个故障风电机组周围的最相邻的I台正常运行的风电机组作为参考机组，其中I＞N；从风电场监控系统的数据库中分别选取这I台风电机组在故障时间段内所有采样点的输出功率值P_m，若在故障时间段内风电场监控系统的数据库中记录了M个采样点，根据公式(1)可求出第i台风电机组在故障时间段内的平均功率P_i.

$P_i=\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{P}_m}{M}---\left(1\right)$

则故障期间这N台故障风电机组损失的发电量W计算公式为(2)。

$W=N\frac{\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}(P_i\×T)}{I}---\left(2\right)$

(2)当整个风电场发生故障，或者故障风电机组数量较多、或者故障风电机组处在风电场边缘，风电场及机组的出力损失的计算采用如下方法：

①建立专家系统

A、首先通过对风电场的历史运行数据进行数据挖掘，形成一个风电机组输出功率专家系统：该专家系统以风电场的测风塔(参考位置)的风速和风向等气象因素为输入，每台风电机组的输出功率为输出，建立输入、输出之间的映射关系；建立专家系统过程中，当新的输入数据与专家系统中已有输入数据相同时，对相应的输出数据进行求和平均并更新输出数据；当新的输入数据与专家系统已有输入数据不同时，自动将该组数据添加到系统中来；如此，经过一定时间的积累和智能学习，该专家系统能够全面地反映输入、输出数据之间的映射关系，建立的专家系统也会越来越准确；

B、建立专家系统数据库：从风电场的测风塔处获取一定时间间隔的平均风速和平均风向角，同时在风电机组监控系统数据库中获取对应该时间间隔内的所有风电机组的输出功率的采样值，并根据采样值计算出各个风电机组的平均功率，形成专家系统数据库；

调研风速的范围、风向角范围，按风速，风向角分隔；把风速相同、风向角落在某区间内的风电机组功率求均值，每一个风电机组就会得到一张有风向角单位数×风速单位数的查询数据库。由此，只要知道某一时刻测风塔的风速和风向角，查询该数据库即可得到该时刻某一风电机组预期的输出功率；

C、由于受历史数据限制的原因，各个风电机组在某些风速时、或某些风向角时暂没有数据，在查询时，如果遇到这样的情况，可以分为如下三种进行处理：

用s_s表示测风塔实际测量的风速，用a_s表示测风塔实际测量的风向角，用s_c表示风速-风向角-功率表中的已有近似风速，用a_c表示数据表中已有近似风向角，令C、S为常数。

1)风速s_s＝s_c，风向角a_s≠a_c

Step1.在数据库表里找出与该风向角相同，风速s_s-s_c＜C的所有记录集合R；

Step2.如果集合R为空，则C＝2C，转Step1；

Step3.求i使得 $d=\sqrt{{(a_s-a_{c_i})}^2}$ 最小(i∈R)；

2)风速s_s≠sc，风向角a_s＝a_c

Step1.在数据库里找出与该风速相同，风向角a_s-s_c＜S的所有记录集合R；S tep2.如果集合R为空，则S＝2S，转Step1；

Step3.求i使得 $d=\sqrt{{(s_s-s_{c_i})}^2}$ 最小(i∈R)；

3)风速s_s≠s_c，风向角a_s≠a_c

Step1.在数据库里找出与该风速s_s-s_c＜C，风向角a_s-s_c＜S的所有记录集合R；

Step2.如果集合R为空，则C＝2C，S＝2S，转Step1；

Step3.求i使得 $d=\sqrt{{(s_s-s_{c_i})}^2+{(a_s-a_{c_i})}^2}$ 最小(i∈R)；

由此就可以找到与其最相似的记录，作为这次的输出，另一方面把这次的数据作为历史数据加入到数据库中；

②发电量损失计算

设风电机组M的故障时间长为T，在故障时间段内应该输出功率为P_M(kw/h)，查询在T时间内数据库中记录的所有测风塔的风速s(m/s)和风向角a(度)，设共有N组数据，用p(s，a)(kw/h)表示风速为s风向角为a时刻的功率。由此，只要分别计算出各个时刻该风电机组输出的功率，即可知道总共输出的功率；

$\stackrel{\‾}{P_M}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}p(s_i,a_i)}{N}$

则故障期间这台故障风电机组损失的发电量W_M计算公式为：

W_M＝P_M×T

每次发生故障后，获取测风塔在故障时间段内记录的所有风速、风向数据，将这些数据代入到上述专家系统中，分别得出每台故障风电机组所应输出的发电功率P_i，再乘以故障时间T，即可得出损失的发电量W。

本发明的积极效果是：本发明可为由于各种原因(如人为误操作、风电场意外事件等)导致风电场及风电机组无法正常工作而造成的出力损失做出准确计算，有利于提高风电场的运行管理水平，提高效率；也可为所有需要风电厂输出功率损失数据的应用提供计算基础，可为风电场员工绩效考核、碳减排计算、风电场经济效益分析以及解决由于各种原因导致风电场及风电机组无法正常工作而造成的经济纠纷提供准确的数据依据；

1、本方法可计算风电场周边设施损坏使风电机组停运而对风电场产生的经济损失做出准确计算，并作为解决该类纠纷的依据；

2、本方法可对因人为误操作导致的风电机组停运而对风电场造成的经济损失做出准确计算，该计算结果可作为运行人员绩效考核的依据；

3、本方法可为碳减排计算提供准确的数据支持，使碳减排的计算更加合理；

4、本发明可为提高风电场的运行管理水平做出贡献。

以下结合附图及实施例作详述，但不作为对本发明的限定。

附图说明

图1为故障风电机组示意图。

图2为风电机组输出功率专家系统示意图。

图3为风电机组输出功率专家系统工作原理流程图。

图4为本系统装置构架示意图。

具体实施方式

方法1实施例：

如图1所示，101～113均为风电机组组，若故障风电机组数量较小，而且周围有大量正常运行的风电机组，对故障风电机组的出力损失的计算可采用如下方法：

发电量损失的计算，可通过参考故障风电机组周围多个正常工作的风电机组在故障时间段内的发电量来得出故障风电机组在故障时间段内损失的发电量。参考方法如下：

若有相邻的故障风电机组N台，发生故障时间为T，选取将这N个故障风电机组包围的I台正常运行的风电机组作为参考，其中I＞N。从风电场监控系统的数据库中分别选取这I台风电机组在故障时间段内所有采样点的输出功率值P_m，若在故障时间段内风电场监控系统的数据库中记录了M个采样点，根据公式：

$P_i=\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{P}_m}{M}---\left(1\right)$

求出每第i台风电机组在故障时间段内的平均功率P_i，则故障期间这N台故障风电机组损失的发电量W计算公式为：

$W=N\frac{\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}(P_i\×T)}{I}---\left(2\right)$

此种计算方法适用于对较少数量的故障风电机组出力损失的计算。

方法2实施例：

若整个风电场发生故障，或者故障风电机组数量较大、或者故障风电机组处在风电厂边缘，使用本方法则无法实现出力损失的精确计算；针对这些情况本发明又提出了以下出力损失计算方法：

首先通过对风电场过去若干年的历史数据进行数据挖掘，形成一个风电机组输出功率专家系统；如图2所示，该专家系统以风电场的测风塔(参考位置)的风速和风向等气象因素为输入，每台风电机组的输出功率为输出，建立他们之间的映射关系，如表1所示；对过去出现的所有数据建立映射关系，当出现相同数据时对输出功率进行求和平均，并记录两组数据前后时刻的数据以作后续分析，为后续预测结果校正提供依据；当运行中出现过去没有的数据时自动将该数据添加到系统中来；如此，经过一定时间的历史数据的积累和智能学习，该系统能够比较全面的反映各种工况，建立的专家系统也会越来越准确；

建立专家系统数据库：

从风电场内测风塔处获取高度70m时间间隔10分钟的平均风速和平均风向角，同时在风电机组监控系统数据库中获取对应该10分钟内的所有的时刻的输出功率，计算出各个风电机组与测风塔时间相对应的间隔10分钟的平均功率，形成专家系统数据库；

经过调研，风速的范围在0～25m/s，风向角是0-360度，将风速分成每隔0.1m/s，风向角分成每隔5度。把风速相同、风向角落在某以区间内的风电机组功率求均值，每一个风电机组就会得到有一张有250×360条记录的查询数据库，由此，只要知道某一时刻的风速和风向角，查询该数据库即可得到该时刻预期的输出功率；

表1：查询数据表里部分数据

如上表1所示，由于受历史数据限制的原因，各个风电机组在某些风速时、或某些风向角时暂没有数据，在查询时，如果遇到这样的情况，可以分为如下三种进行处理：

用s_s表示测风塔实际测量到的风速，用a_s表示测风塔实际测量到风向角，用s_c表示风速-风向角-功率表中的已有近似风速，用a_c表示数据表中已有近似风向角。C、S为常数；

1)、风速s_s＝s_c，风向角a_s≠a_c

Step1.在数据库表里找出与该风向角相同，风速s_s-s_c＜C的所有记录集合R；

Step2.如果集合R为空，则C＝2C，转Step1；

Step3.求i使得 $d=\sqrt{{(a_s-a_{c_i})}^2}$ 最小(i∈R)；

2)、风速s_s≠s_c，风向角a_s＝a_c

Step1.在数据库里找出与该风速相同，风向角a_s-a_c＜S的所有记录集合R；

Step2.如果集合R为空，则S＝2S，转Step1；

Step3.求i使得 $d=\sqrt{{(s_s-s_{c_i})}^2}$ 最小(i∈R)；

3)、风速s_s≠s_c，风向角a_s≠a_c

Step1.在数据库里找出与该风速s_s-s_c＜C，风向角a_s-a_c＜S的所有记录集合R；

Step2.如果集合R为空，则C＝2C，S＝2S，转Step1；

Step3.求i使得 $d=\sqrt{{(s_s-s_{c_i})}^2+{(a_s-a_{c_i})}^2}$ 最小(i∈R)；

由此就可以找到与其最相似的记录，作为这次的输出，另一方面把这次的数据作为历史数据加入到数据库中；

发电量损失计算：

设风电机组M的故障时间长为T，在故障时间段内应该输出功率为P_M(kw/h)，查询在T时间内数据库中记录的所有测风塔的风速s(m/s)和风向角a(度)，设共有N组数据，用p(s，a)(kw/h)表示风速为s风向角为a时刻的功率。由此，只要分别计算出各个时刻该风电机组输出的功率，即可知道总共输出的功率；

$\stackrel{\‾}{P_M}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}p(s_i,a_i)}{N}$

则故障期间这台故障风电机组损失的发电量W_M计算公式为：

W_M＝P_M×T

每次发生故障后，获取测风塔在故障时间段内记录的所有风速、风向数据，将这些数据代入到上述专家系统中，分别得出每台故障风电机组所应输出的发电功率P_i，再乘以故障时间T，即可得出损失的发电量W。

该计算系统可成为一个独立的软件系统，也可以作为风电场监控系统集成的一个高级应用系统。

该方法装置构架如图4所示。该系统的用户可是风电公司或风电场等所有需要计算结果的终端，为保证系统的安全，在计算服务器和用户间设立硬件防火墙，用户通过终端浏览器向计算服务器发出对风电场或某些风电机组的损失计算请求，系统收到损失计算请求后，选择相应的损失计算方法，通过内部以太网从测风塔和风电场监控系统的数据库中获取所需数据，形成专家系统数据库，系统完成运算后，生成计算结果并将数据运算池清空，最后通过以太网络将计算结果返回给用户终端的浏览器。

Claims (2)

1、一种风电场及机组出力损失计算方法，其特征在于：当故障风电机组数量较小，而且周围有大量正常运行的风电机组时，风电场及机组的出力损失的计算采用通过参考故障风电机组周围多个正常工作的风电机组在故障时间段内的发电量的方法得出故障风电机组在故障时间段内损失的发电量。

2、一种风电场及机组出力损失计算方法，其特征在于：当整个风电场发生故障，或者故障风电机组数量较大、或者故障风电机组处在风电厂边缘，风电场及机组的出力损失的计算采用如下方法：

①建立专家系统

A、首先通过对风电场的历史运行数据进行数据挖掘，形成一个风电机组输出功率专家系统：该专家系统以风电场的测风塔(参考位置)的风速和风向等气象因素为输入，每台风电机组的输出功率为输出，建立输入、输出之间的映射关系；建立专家系统过程中，当新的输入数据与专家系统中已有输入数据相同时，对相应的输出数据进行求和平均并更新输出数据；当新的输入数据与专家系统已有输入数据不同时，自动将该组数据添加到系统中来；如此，经过一定时间的积累和智能学习，该专家系统能够全面地反映输入、输出数据之间的映射关系，建立的专家系统也会越来越准确；

B、建立专家系统数据库：从风电场的测风塔处获取一定时间间隔的平均风速和平均风向角，同时在风电机组监控系统数据库中获取对应该时间间隔内的所有风电机组的输出功率的采样值，并根据采样值计算出各个风电机组的平均功率，形成专家系统数据库；

调研风速的范围、风向角范围，按风速，风向角分隔；把风速相同、风向角落在某区间内的风电机组功率求均值，每一个风电机组就会得到一张有风向角单位数×风速单位数的查询数据库。由此，只要知道某一时刻测风塔的风速和风向角，查询该数据库即可得到该时刻某一风电机组预期的输出功率；

C、由于受历史数据限制的原因，各个风电机组在某些风速时、或某些风向角时暂没有数据，在查询时，如果遇到这样的情况，可以分为如下三种进行处理：

用s_s表示测风塔实际测量的风速，用a_s表示测风塔实际测量的风向角，用s_c表示风速-风向角-功率表中的已有近似风速，用a_c表示数据表中已有近似风向角，令C、S为常数；

1)风速s_s＝s_c，风向角a_s≠a_c

Step1.在数据库表里找出与该风向角相同，风速s_s-s_c＜C的所有记录集合R；

Step2.如果集合R为空，则C＝2C，转Step1；

Step3.求i使得

最小(i∈R)；

2)风速s_s≠s_c，风向角a_s＝a_c

Step1.在数据库里找出与该风速相同，风向角a_s-a_c＜S的所有记录集合R；

Step2.如果集合R为空，则S＝2S，转Step1；

Step3.求i使得最小(i∈R)；

3)风速s_s≠s_c，风向角a_s≠a_c

Step1.在数据库里找出与该风速s_s-s_c＜C，风向角a_s-a_c＜S的所有记录集合R；

Step2.如果集合R为空，则C＝2C，S＝2S，转Step1；

Step3.求i使得最小(i∈R)；

由此就可以找到与其最相似的记录，作为这次的输出，另一方面把这次的数据作为历史数据加入到数据库中；

②发电量损失计算

设风电机组M的故障时间长为T，在故障时间段内应该输出功率为P_M(kw/h)，查询在T时间内数据库中记录的所有测风塔的风速s(m/s)和风向角a(度)，设共有N组数据，用p(s，a)(kw/h)表示风速为s风向角为a时刻的功率；由此，只要分别计算出各个时刻该风电机组输出的功率，即可知道总共输出的功率；

$\stackrel{\‾}{P_M}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}p(s_i,a_i)}{N}$

则故障期间这台故障风电机组损失的发电量W_M计算公式为：

W_M＝P_M×T

每次发生故障后，获取测风塔在故障时间段内记录的所有风速、风向数据，将这些数据代入到上述专家系统中，分别得出每台故障风电机组所应输出的发电功率P_i，再乘以故障时间T，即可得出损失的发电量W。

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