CN103348135B - 用于确定损失能量的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于基于以节流或无节流的方式运行的至少一个参考风能设备的记录的功率来建立数据库的方法，所述数据库包括多个相关规则、尤其是相关因子以用于确定在第一风能设备的静止状态或节流状态期间不能由其转换成电能的损失能量，所述方法包括以下步骤：同时检测第一风能设备和至少一个参考风能设备在节流或无节流运行时的瞬时功率；分别确定描述第一风能设备的功率和至少一个参考风能设备的功率之间的关联性的相关规则，尤其是相关因子；以及保存与至少一个边界条件相关的至少一个相关规则或相关因子。

Description

用于确定损失能量的方法

技术领域

本发明涉及一种用于确定风能设备在静止状态或节流状态期间不能从风中得出的损失能量的方法，但是，风能设备在不处于静止状态或节流状态的情况下能够得出所述损失能量。此外，本发明涉及记录能够用于确定所述损失能量的数据。此外，本发明涉及一种风能设备，其中能够确定这种损失能量。此外，本发明涉及一种风力发电站，在所述风力发电站中，至少能够确定风能设备的损失能量。

背景技术

风能设备是广泛已知的。风能设备例如包括塔，所述塔具有设置在其上的吊舱，所述吊舱包括具有转子叶片的转子，所述转子叶片设置在毂或旋转体上，如在图1中以实例示出的。主要包括转子叶片和旋转体的转子通过主导的风而转动从而驱动发电机，所述发电机将所述动能转换成电能或者根据瞬时值转换成电功率。所述电功率或电能通常馈送到电网中并且相应地提供给负载。通常，彼此相邻地安装多个这种或其他的风能设备从而能够形成风力发电站。在此，风能设备例如能够以相互远离几百米的方式安装。在此，风力发电站的特征通常、但是不必在于具有共同的馈入点。由此，风力发电站的所有分别产生的功率、也就是风力发电站的所有风能设备的总和能够在一定部位的中心、即在馈入点上馈入到电网中。

偶尔能够出现的是，尽管风力条件允许风能设备的运行，尤其是允许风能设备的无节流的运行，但是风能设备仍被停止或节流。风能设备的这种停止例如能够在保养工作时或在故障时是必要的。也能够出现的是，为了控制供给网络，运营供给网络的网络运营者为风能设备预设，持续特定的时间间隔馈入节流的功率或根本不馈入功率。例如也出于控制污染因素来考虑节流运行，尤其用于通过降低噪音的运行来限制噪音污染，或者用于避免或降低阴影闪烁(Schattenschlag)。对于减速的其他可能的实例是网络运营者的预设、冰沉积物或者维修设备时的减速或断路。原则上，减速或断路出于安全因素能够是重要的，例如在冰瀑的危险情况下；和/或出于控制污染因素是重要的，例如为了降低噪音，和/或出于内部技术因素是重要的，例如在温度提高的情况下，或者出于外部技术因素是重要的，例如在连接的供给网络中的超压的情况下，或者当空气动力学由于冰沉积物而减小时。

尤其地，风能设备的停止通常是风能设备的运营者所不期望的，因为在此由于没有电能馈送到供给网络中而出现失去补偿。根据关断或减速的原因，能够出现相对于第三方、例如网络运营者的针对损失能量的补偿要求。因此，有意义的是，确定基本上为假设值的所述损失能量。在此，值得期望的是，尽可能准确地确定所述能量的数量，因为否则不能准确地确定所产生的补偿并且对风能设备的运营者是不利的或有害的。

这种损失能量的检测也称作基于生产量的可用性或能量的可用性，所述基于生产量的可用性或能量的可用性通常关于在没有中断的情况下能够产生的能量而作为百分比的值给出。所述术语也用于与基于时间的可用性的术语进行区分，所述基于时间的可用性仅——例如关于一整年以百分比的方式——给出其中风能设备停止进而不可用的时间间隔。

为了确定基于生产量的可用性或者为了计算所述基于生产量的可用性而确定损失能量，运行特性曲线例如能够基于有关的风能设备。运行特性曲线与风速相关地给出所产生的功率。如果将风能设备停止或节流，那么由于主导的且基于测量已知的风速，能够从所述功率特性曲线中读出相关联的功率，风能设备根据所述功率特性曲线输出所述相关联的功率。在此，有问题的尤其为，难于可靠且准确地检测主导的风速。虽然风能设备通常具有风测量仪，例如风速计，但是实际上，这种风测量仪通常没有或仅以非常受限的方式用于控制风能设备。如果风能设备具有转数可变的设计或是转数可变的风能设备，那么通常例如与转子转数或转子加速度相关地设定风能设备的运行点。换言之，风能设备或其转子是唯一的可靠的风测量传感器，但是，所述风速传感器在静止状态下不能够得出关于风速的信息。

另一个可能性是，使用用于测量风速的测量杆，以便应用由其测量的风速或经由所述的功率特性曲线来确定按照特性曲线能够产生的功率。但是，在此，测量杆的精度是不可靠的。此外，测量杆与有关的风能设备隔开地安装从而产生测量杆上的风速和有关的风能设备上的风速之间的偏差。此外，虽然在上述功率特性曲线中仅考虑风速，但是风速不能够充分地描述风的特性。因此，例如对于——计算上的——平均值而言，风能够根据其是否是非常均匀的或是非常多阵风的，而引起风能设备上的不同效应并且相应地造成不同的功率产生。

也已经提出的是，将测量杆或所谓的气象杆与一个或多个气象站相关联，以便由此改进主导的气候情况的、尤其是主导的风的信息。尤其地，气象杆的测量由此对于局部的风波动不太敏感。

发明内容

因此，本发明基于下述目的，消除或减少上述问题中的至少一个，尤其地，应当提出实现更准确地确定损失能量或基于生产量的可用性的解决方案。至少应当提出替选的解决方案。

因此，根据本发明提出根据本发明的一种用于基于以节流或无节流的方式运行的至少一个参考风能设备的记录的功率来建立数据库的方法，所述数据库包括多个相关规则以用于确定在第一风能设备的静止状态或节流状态期间不能由所述第一风能设备转换成电能的损失能量，所述方法包括下述步骤：同时检测所述第一风能设备的和至少一个参考风能设备的在节流或无节流运行时的瞬时功率，分别确定对所述第一风能设备的功率和所述至少一个参考风能设备的功率之间的关联性进行描述的相关规则，以及保存与至少一个边界条件相关的所述至少一个相关规则；以及提出一种用于建立包括多个功率值的数据库的方法，所述多个功率值用于确定在第一风能设备的静止状态或节流状态期间不能由其转换成电能的损失能量，所述方法包括下述步骤：检测至少一个第一风能设备在节流或无节流运行时的瞬时功率，保存检测到的与至少一个边界条件相关的功率，其中所述边界条件是所述参考风能设备的当前功率。

因此，提出一种用于建立数据库的方法。所述数据库包括多个、尤其大量的用于确定损失能量的相关因子。在此，尤其如本发明那样来检测损失能量。因此，考虑下述情况，其中第一风能设备静止或以节流的方式运行。

为了简化阐述，首先以静止的风能设备为出发点。在该情况下，检测在无节流运行时工作的至少一个参考风能设备的当前功率。原则上，也能够将以节流的方式运行的参考风能设备作为出发点。然而，为了更好的阐述，首先将以无节流的方式运行的风能设备作为出发点。所述以无节流的方式运行的风能设备输出功率，所述功率能够被测量或者所述功率的值以能调用的方式包含在所述参考风能设备的控制装置中。现在，由所述已知的功率，经由预先记录的相关性、尤其经由预先记录的相关因子来计算当前静止的第一风能设备的期望功率。因此，例如如果参考风能设备在无节流运行时运行并且在此输出1MW的功率以及相关因子例如为1.2，那么当前静止的第一风能设备的期望功率估计为1.2MW。将当前值、例如功率或诸如风向的环境条件在原则上理解成瞬时值或瞬时的主导的条件的值。

所述相关因子针对特定的运行点来记录，并且就此而言不仅基于参考风能设备和第一风能设备之间的相关因子，而是基于多个、尤其大量的相关因子。原则上，参考风能设备的功率和第一风能设备的功率之间的相关性除了通过因子来描述之外，例如也通过一次函数或多次函数来描述。然而，应用因子是相对简单的解决方案。基于参考风能设备的相应的当前功率来测定第一风能设备的期望功率的精度通过确定和应用相应多的因子是可能的，所述因子用于相应多的情况并且相应地被预先记录。

因此，本发明涉及不仅检测损失能量而且检测对此必要的相关因子进而建立相应的数据库。

优选地，与边界条件相关地检测并且相应地保存也能够称作相关规则的所述相关性、尤其是相关因子。在此，能够记录第一风能设备和一个或多个另外的参考风能设备之间的相关性。

根据一个实施形式，记录、尤其与风速或风向相关地记录各个运行点的功率的绝对值。记录优选地针对每个风能设备进行，但是，替选地或附加地，也能够作为针对总体的风力发电站的值被记录。优选地，所述值与每个风能设备的相关因子一起被记录并且保存在数据库中。那么，在没有参考风能设备适当地可用时，尤其地，在风力发电站中的所有的风能设备以节流的方式运行或停止时，能够应用所述绝对值。例如在根据通过网络运营者的预设而降低整个风力发电站的输出功率时能够是所述情况。在这种情况或相似情况下，为风力发电站的每个风能设备，与风速和风向相关地从数据库中读出期望功率。由此，能够计算有关的风能设备的和风力发电站的总的期望能量。

通过进行具体的测量以及将实际的功率值与风向和风速相关地保存，实现非常准确并且可良好复制的用于确定期望功率的基础。避免了建立和应用复杂的模型。为了确定风力发电站的期望的总功率，例如将风能设备的各个期望功率相加，或者例如从数据库中读出风力发电站的已保存的期望的总功率。例如在风力发电站的中心点处，尤其在测量杆上检测风力和风向。此外，结合相关因子描述的所有的方面、说明和实施形式也按照意义用于保存和应用绝对的功率值，只要能被使用。

优选地，记录风力发电站的所有风能设备之间的相关性。在保存时，在为了各个相关性而应用多个参考风能设备的情况下，一起保存有关的参考风能设备。例如能够应用多个参考风能设备，以便根据其他的边界条件来选择至少一个特别适合的参考风能设备，和/或能够应用多个参考风能设备，以便冗余地确定期望功率，以便由此执行比较以使错误最小化。也能够应用多个参考风能设备，以便在参考风能设备出于意外因素而中断时，也能够确定第一风能设备的期望功率。

优选地，与边界条件相关地，例如与风向相关地进行参考风能设备的选择。因此，必要时与风向相关地，参考风能设备能够或多或少地代表第一风能设备、即待检查的风能设备的性能。如果，例如在第一风能设备和选择的参考风能设备之间存在障碍物，那么当风从参考风能设备吹向第一风能设备或者反向时，所述障碍物能够导致两个风能设备的性能的至少部分的退耦。如果存在风，使得从风向的角度看去，两个风能设备是并排的，那么这种障碍物的影响是微小的。

在此，参考风能设备——对本领域技术人员是易懂的——是在第一风能设备的附近安装的参考风能设备。所述附近在此能够为几百米或者甚至一千米或几千米的距离，只要参考风能设备的性能仍能够期望在其性能方面与第一风能设备的足够的关联性。这能够与具体的情况、例如与场地相关。场地越均匀并且场地具有越少的障碍物，越早地期望，间隔更远地安装的参考风能设备也还建立与第一风能设备的足够的关联性。

优选地，参考风能设备的当前功率、当前风向和/或当前风速分别形成边界条件，与所述边界条件相关地记录和保存相关性。下面，结合相关因子来阐明方法。阐述原则上也能够转用于其他的相关性。优选地，当前风向和当前风速分别形成边界条件。因此，不仅与风向相关地、而且与风速相关地记录第一风能设备和有关的参考风能设备之间的相关因子。因此，例如在风速为7m/s并且风向来自北方的情况下，能够存在为1.2的相关因子，相反地，在风速相同但是风向来自南方的情况下，例如检测出为1.4的相关因子。如果风速——为了列举另一个实例——在风向相同的情况下为仅6m/s，相关因子例如能够为1。记录并且在数据库中保存所有所述值。在将风向和风速分别作为边界条件的实例中，为每个参考风能设备得出二维的数据库区域。如果为多个参考风能设备记录所述值，——形象地说——得出三维的数据域，其中将参考风能设备标识成另外的可变量。存储器的类型或数据库的结构也能够构成为，使得为风力发电站的所有的风能设备记录相关因子并且在矩阵中保存并且为边界条件的每个值记录这种矩阵。

替选地或附加地，能够将参考风能设备的当前功率用作边界条件。所述功率例如能够替代风速作为基础。因此，首先确定主导风向、例如来自北方的风，和主导功率、例如1MW，作为边界条件。然后，确定参考风能设备和第一风能设备的功率之间的关联性，并且针对所述边界条件，即来自北方的风和1MW的所产生的功率，将所述关联性存储在用于所述第一参考风能设备的数据库中。现在，如果第一风能设备例如为了保养而停止，那么，能够确定所述第一风能设备的期望功率。对此，将针对边界条件的相关因子、也就是例如将针对来自北方的风在风速为7m/s时的相关因子从数据库中读出，或者替选地，当相应地设立数据库或数据库组时，将针对来自北方的风并且所产生的功率为1MW的相关因子从数据库中读出。然后，在两个所述的情况下，将所述相关因子与参考风能设备所产生的功率相乘，以便确定第一风能设备的期望功率。

因此，在第二个描述的替选方案中，参考风能设备的所产生的瞬时功率具有双重功能。首先，应用所述功率，以便将相关联的相关因子从数据库中读出，并且随后应用所述功率，以便借助于读出的相关因子计算第一风能设备的期望功率。

优选地，将参考风能设备的当前功率——至少只要其还用作边界条件、当前风向和/或当前风速划分成离散的区域。由此，能够限制数据库的大小。例如，如果参考风能设备的功率以关于其理论功率的1％的间距来划分，那么针对理论功率为2MW的风能设备得出以20KW的区域或间距的划分。但是，这仅涉及功率，只要将功率用作边界条件，也就是只要将功率用于将相关因子存储在数据库中或从数据库中读出。但是，对于具体地计算第一风能设备的期望功率而言，将相关因子与实际的、并非划分成离散区域的功率相乘。当然，也能够进行与划分成离散区域的功率相乘，尤其当离散区域以功率测量的精度的数量级存在时如此。

风速例如能够划分成0.1m/s的间距或区域，并且风向例如能够划分成30°的扇形区域。

例如，如果对于具有5m/s的初始风速或所谓的“切入(cut-in)”风速并且具有25m/s的理论风速的参考风能设备设有以30°扇形区域的风速离散形式和以0.1m/s间距的风速离散形式，那么得出360度/30度＝12个风速扇形区域乘以(20m/s)/(0.1m/s)＝200个风速间距的数据域，从而得出具有2400个域的数据域，也就是针对所述示例性的参考风能设备得出2400个相关因子。

优选地，在正常运行时记录并且保存相关因子，以便由此逐渐地借助相关因子来填充数据库。可选地和/或根据需要，能够基于已经存在的相关因子来计算、尤其是内插或外插出还不能够通过测量确定的相关因子。在应用除了相关因子以外的其他相关规则、例如一次相关函数时，能够进行内插或外插，例如通过这种相关函数的系数的内插或外插进行。因此，提出的是，第一风能设备和至少一个参考风能设备在不考虑确定相关因子的要求的情况下运行。在此，强制地设定——只要设备总体上运行——特定的运行点进而相应的边界条件，例如风向和风速。对此，记录相关因子并且在考虑主导的边界条件的情况下在数据库中保存相关因子。优选地，这针对风力发电站的所有风能设备在其相互间进行。如果运行点进而边界条件改变，那么重新计算相关因子并且将其保存在新的边界条件下进而在数据库的其他的地址中。

由此，数据库仅包括针对下述边界条件的相关因子，风能设备已经在所述边界条件下运行。如果现在第一风能设备关断并且出现参考风能设备的迄今仍没有记录相关因子的运行点，那么能够基于相邻的、已经保存的相关因子、也就是基于针对相似的边界条件已经记录的相关因子计算出所述运行点的相关因子。例如，能够基于两个相关因子内插出针对扇形区域0°至30°的风向和10m/s的风速的相关因子，所述两个相关因子中的一个针对330至360度的风向扇形区域在风速为9.9m/s时被记录并且另一个相关因子在30°至60°的风向扇形区域中在风速为10.1m/s时被记录。这仅是通过内插法计算的简单的实例。同样能够考虑多个相关因子以用于计算或估算缺少的相关因子。

如果例如因为相关的风能设备还没有长时间运行，尤其在风力发电站运行的第一年中还没有记录许多相关因子，那么，损失能量的计算能够以追溯的方式针对过去的时间间隔，例如针对过去的一年进行。对此，存储参考设备所产生的功率的数据。那么，在决定性的时间间隔结束时，能够基于所存储的功率数据和到那时在此期间所检测的相关因子来计算损失能量。这具有下述优点，至此能够记录更多相关因子从而需要更少的内插或外插或者能够完全不进行内插或外插。

作为其他的边界条件，例如能够记录环境条件，例如温度、空气压力、空气湿度和空气密度。这些部分地在物理方面相关联的示例性描述的边界条件能够影响风能设备的运行并且相应地表现在有关的相关因子中。考虑多个边界条件能够引起相关因子的多维的数据库。

当然，根据本发明的用于检测损失能量的方法容许边界条件的变化并且尤其也容许测量的、例如风速的测量的不准确性。提出的方法即具有至少一个两级的设计。

在第一级中，与边界条件相关地选择相关因子。通过考虑边界条件，所述相关因子描述非常准确并且尤其可靠的相关性。

在第二级中，将相应的相关因子与参考风能设备的功率相乘。由此，能够考虑例如是空气密度的影响因子，而不必将其记录。例如，如果空气密度在选择相关因子时没有被作为边界条件来考虑，那么所述空气密度然而间接地、在没有明确测量的情况下对参考风能设备的功率产生影响。因此，在一定的空气密度下，得出风能设备的相应高的功率，因为具有高密度的空气包含更多动能。因此，在参考风能设备的功率较高时，通过与——空气密度相关的——相关因子相乘，也得出第一风能设备的较高的计算出的期望功率。在经由风速测量和第一风能设备的功率特性曲线来确定第一风能设备的期望功率时，空气密度——为了在该实例中保持不变——被忽略。得出第一风能设备的相应地计算错误的期望功率。

所述方法例如也容许风速的不准确的测量。因此，这已经具有意义，因为刚好风速是难于测量的并且具有大的误差。但是，在提出的方法中，风速仅对确定相关因子产生影响，如果风速总的来说产生影响。如果所测量的风速例如高于实际的风速大约10％，那么这一方面在确定和相应地保存有关的相关因子产生影响，另一方面这也在再次读出相关因子时表现出来，当这与风速相关地进行时。但是，由此，所述示例性描述的系统误差进一步突显。换言之，在此，风速仅用于大概地重新识别所基于的运行点。就此而言，风速的绝对值是有误差的，只要再次产生所述绝对值就不会表现出来所述误差。

如果在测量风速时出现随机误差，虽然这通常不期望以在大规模的形式出现，或许这能够导致读出错误的相关因子。当然，在此，允许读出相似风速的至少一个相关因子，所述相关因子与风速自身相比允许以较小的量改变。因此，在该情况下，所述方法证实为是容许误差的。

迄今针对第一风能设备的静止状态的情况所描述的方法原则上也转用于第一风能设备的节流状态的情况。例如，如果为了降低噪声而将第一风能设备节流，相反地不将参考风能设备节流，因为参考风能设备与第一风能设备相比例如是更小的、原则上更低噪声地构造、或者离居民区更远地安装的，那么能够以在上文中所描述的类型和方法来确定第一风能设备在无节流运行时的期望功率。损失能量从节流运行时的功率和在无节流运行时计算出的期望功率的差值得出。为了完整性，还要指出的是，对于本领域技术人员而言清楚的内容，损失能量基于关于重要的时间间隔求损失功率的积分而得出。在最简单的或最简化的情况下，这表示将损失功率与相应的时间间隔相乘。

优选地提出，为了确定第一风能设备的期望功率而应用多个参考风能设备。在检测相关因子或其他相关性时，如所描述的那样，能够针对每个参考风能设备单独地进行，使得得出对于每个参考风能设备的数据记录。也能够将所有观测的风能设备之间的相关性同时记录并且分别写入到矩阵中。如果随后在第一风能设备的静止状态中计算其期望功率，那么这能够分别借助于参考风能设备中的每一个分别通过将所述参考风能设备的相关因子读出并且与其瞬时功率相乘的方式进行，以便计算第一风能设备的期望功率。在理想情况下，在此，由每个参考风能设备得出第一风能设备的相同的期望功率。如果实现所述理想结果，那么这证实了期望功率计算的质量。但是，如果得出偏差，那么能够应用以多次进而冗余的方式确定的期望功率，以便由此计算唯一的期望功率。对此，例如能够求简单的平均值，也就是通过将所有确定的功率相加并且除以数量。但是，必要时，能够将一个参考风能设备分类成更重要的，并且能够经由加权更多地考虑通过所述风能设备测定的值。其他的可能性在于应用最小二乘法。因此，确定共同的期望功率，其中与单独确定的期望功率的每个偏差的平方的和得出最小值。

优选地，在参考风能设备上、在第一风能设备中和/或在其他的测量点上、尤其在测量杆上检测当前风向和/或当前风速。当第一风能设备处于静止状态时，测量技术的一部分、例如吊舱风速计的评估还仍然能够在运行时从而至少能够确定第一风能设备的大概的风速并且作为其他方法的基础。但是，有利的能够是，应用参考风能设备的风速，因为由此期望与所述参考风能设备的功率的高的相关性。在此，应当尽可能地在检测相关因子并且读出所述相关因子时分别在相同的位置上进行测量。应用测量杆能够是有利的，因为在此通常能够更好地进行风速测量。尤其地，风杆上的风速测量没有如同通常在运转的风能设备的吊舱风速计中那样受到通过转子叶片的暂时遮挡的干扰。此外，当将多个风能设备用作参考风能设备时，测量杆能够表示用于测量的中性点。应用下述测量杆能够是有利的，所述测量杆在风力发电站中并且针对风力发电站安装并且总体上为风力发电站提供有代表性的测量值。将附近气象站的值用作直接的值或者用于调整借助测量杆或风能设备测量的风速能够是有利的并且改进测量结果的质量。

根据本发明，借助所描述的用于检测相关规则、尤其是相关因子的方法和/或借助用于确定损失能量的方法来设计一种风能设备。

此外，根据本发明提出一种风力发电站，所述风力发电站借助上述方法中的至少一种来设计。在这种风力发电站中——但是并非仅在这种风力发电站中——风能设备之间的数据交换例如能够经由SCADA(数据采集与监视控制系统)提供。这种数据交换系统也能够用于交换对于所述方法必要的数据。

因此，提出解决方案，即相应的方法和风能设备或风力发电站，借助所述解决方案能够计算损失能量。对此，计算静止的或以节流的方式运行的风能设备的功率，并且随后能够经由基于的时间确定损失能量，也就是能够根据计算产生、传送并且相应被补偿的能量。在此，基本上为假设的功率或假设的能量，所述假设的功率或假设的能量应当被相应地准确地确定，不仅在期望补偿的人的利益方面、而且在必须支付这种补偿的人的利益方面尽可能合理地进行考虑。

因此，能够计算风能设备的基于生产量的可用性。基于英语术语“production based availability”的、也简化成PBA的这种基于生产量的可用性通常作为测量出的产生的能量(“measured energy production，测量出的能量生产量”MEP)除以期望的产生的能量(“expected energyproduction，期望的能量生产量”，EEP)的商给出，其中基于年时间间隔或月时间间隔。对于基于生产量的可用性PBA例如能够考虑根据下述公式的计算：

PBA＝MEP/EEP

能够不同地定义PBA并且相应地能够应用其他的公式。也能够不同地定义上述公式的参数。下面，阐明上述公式的参数的可能性。

年实际产生能量(MEP)能够通过相应的测量单元在整个年度内来记录，例如通过电流表或电能表来记录。对产生的能量的这种测量通常在风能设备中准备并且能够访问这些数据。

期望的能量生产量，也就是期望的风能到电能的转换(EEP)因此是实际产生的能量(MEP)和损失能量的和，其计算或确定根据本发明进行、尤其改进。根据本发明，即提出一种方法，其中将尤其风力发电站的风能设备之间的功率输出相互关联。一个优选的变型形式在于，建立矩阵，所述矩阵分别包含每个对此考虑的风能设备之间的、也就是尤其发电站的每个风能设备之间的相关因子。这种矩阵在下面示例性地针对下述风能设备来说明，所述风能设备在所述矩阵中表示成WEC1、WEC2、WEC3、WEC4至WECn。记入的值仅为示例性的值。

表格1

所述矩阵能够视作风力发电站的参考生产量相关性。所述矩阵例如包含针对8m/s的风速和例如能够表示0-30°的区域的30°的风向的因子。此外，包含绝对值，必要时、也在其他的参考设备静止或节流时能够应用所述绝对值。

只要现在风能设备静止或以节流的方式运行，所述风能设备的期望功率进而期望的产生的能量能够基于另外的风能设备中的一个的至少一个实际功率或实际能量经由相关因子来计算。

因此，在约定的周期、例如每年或每月结束时，能够计算基于生产量的可用性(PBA)。优选地，作为参考数据，仅以在无节流运行时记录的数据作为基础。风力发电站已经在无节流运行时运行的时间越长——在此，其中能够存在并非这种情况的周期——数据基础能够越完整并且必要时越好。

此外，上面所示出的表格能够针对不同的风向和不同的风速或其他的边界条件来记录，使得针对风力发电站或其他的风能设备集合存在许多这种表格或者共同形成数据库。

附图说明

在下文中，参考附图根据实施形式示例性地阐明本发明。

图1示出已知的风能设备。

图2示出检测相关系数的流程图。

图3示出用于检测损失能量的流程图。

具体实施方式

根据图2对多个风能设备相互间的关系的相关参数进行记录。尤其地，这取决于风力发电站的一些或所有的风能设备的相关性。在测量框200中，测量风能设备中的每个的功率。这通常表示，本来在每个风能设备中可用的功率应用于或提供给后面的步骤。功率的和其他必要的待交换的数据的所述提供例如能够经由所谓的SCADA系统来进行。

在计算框202，计算分别在测量框200中记录的功率之间的相关因子。对此的公式为：

$Kij=\frac{Pi}{Pj}$

因此，因子Kij表示风能设备i的功率Pi和风能设备j的功率Pj之间的相关性。因此，标记i和j是整数的动态变量。

然后，在下一个步骤中以该方式计算出的相关因子Kij在存储框204中保存在矩阵中。矩阵例如对应于表格1。

在根据框200、202和204的所述简化的流程中，发电站的所有风能设备之间的全部相关因子分别在相同的边界条件下记录并保存。根据条件选择相应的矩阵，所述矩阵因此与各个边界条件、例如与风向和风速相关联。所描绘的流程的前提首先为，全部的风能设备在正常运行时运转，也就是以无节流的方式运转。必要时，也能够考虑节流的风能设备，或者不考虑节流的风能设备的功率并且相应地也不计算有关的相关因子。那么，矩阵中的相应的记载留空。

经由重复框206，连续地重复所示出的方法。对此，例如能够确定重复时间T，所述重复时间例如能够为10分钟。那么，图2所示出的过程将每10分钟执行一次。

如果在重复时确定了对其已经保存有值的一个相关因子或多个相关因子，那么或者能够不采纳分别重新确定的相关因子，所述相关因子能够替换已经在其位置上存在的相关因子，或者例如能够通过求所述相关因子的、也就是所述记载的所有迄今记录的值的平均值来改进已保存的相关因子。也能够设为，在此仅考虑一些值、例如最后10个值并且相应地求平均值。

图3示出了首先仅考虑两个风能设备、即参考风能设备和第一风能设备的方法。图3的方法能够扩展到多个风能设备或风能设备组，直到将风能发电站的所有风能设备考虑进去。在此，所示出的方法也能够与不同的风能设备并行地多次实施。计算和/或必要的数据传输在此也能够借助于SCADA来进行。

图3首先示出第一询问框300，其中进行检验：所选择的参考风能设备是否在正常运行中、也就是以无节流的方式工作。如果不是这种情况，那么根据更换框302能够选择另外的风能设备作为参考风能设备。关于所述另外的风能设备，首先再次在第一询问框300中开始。

此外，能够选择刚被检查的没有在正常运行中运转的、尤其处于静止状态的参考风能设备作为第一风能设备。这通过选择框304示出。第一风能设备在此是要为其确定损失功率或损失能量，因此应当为其计算期望的功率或能量的风能设备。

只要所选择的参考风能设备以无节流的方式工作，第一询问框300分支到第二询问框306。第二询问框306基本上检验与第一询问框300所检验的相同、然而针对第一风能设备的内容。如果第一风能设备以无节流的方式、也就是在正常运行中工作，那么第二询问框306继续分支到计算框308。在计算框308中，基于参考风能设备的功率和第一风能设备的功率的系数来计算相关因子K。在随后的存储框310中，将所述相关因子K保存在数据库中。在此，优选地，将边界条件、例如主导的风向和风速一起记录。最后，方法在存储框310之后再次返回到第二询问框306，并且重新地、可能在例如为10分钟的时间延迟之后执行框306、308和310。如果方法在所述三个框306、308和310的这个循环中进行，那么基本上进行专门针对所述两个风能设备、即参考风能设备和第一风能设备的相关因子K的获取。因此，风能设备处于正常运行中并且在此逐渐地建立数据库，所述数据库对非正常运行是必需的。

如果在第二询问框306中确定，第一风能设备不处于正常运行中、也就是以节流的方式工作或在静止状态中，那么分支到读取框312。在该框中，现在根据之前建立的数据库，尤其是在考虑例如为主要的风速和风向的边界条件的情况下读出相关因子K。如果有关的相关因子没有保存在数据库中，那么所述相关因子必要时能够基于其他已经存在的相关因子内插出。

随后，借助读出的相关因子K，在确定框314中，能够基于参考风能设备的参考功率P_Ref确定第一风能设备的期望功率。所述期望功率在此表示成P_1S。

随后，在能量确定框316中，经由将估计的或期望的功率P_1S关于相应的时间求积分来进行相关联的能量的确定。因为在此简化地以对有关的时间间隔而言功率P_1S恒定为出发点，所以能量通过P_1S与相关联的时间值T相乘来计算。所述能量能够加入到之前已经计算出的能量E_S，以便因此合计得出经过观测周期、例如一个月或一年的有关的期望能量。

能量确定框316的时间因子T能够对应于图2的重复框206的时间因子T。但是，这不是强制的前提。尤其可能的是，每隔10分钟重复所描述的步骤并且在确定框314中确定估计功率。但是，在此，第一风能设备能够可能例如在仅5分钟时就不再处于正常运行中。该信息提供给所示出的方法，并且虽然重复周期是10分钟，但是，在该实例中，能量计算仅基于5分钟的时间间隔。

当在能量确定框316中确定或补充能量之后，所述方法再次在询问框306处如所描述的那样开始。

Claims (26)

1.一种用于基于以节流或无节流的方式运行的至少一个参考风能设备的记录的功率来建立数据库的方法，所述数据库包括多个相关规则以用于确定在第一风能设备的静止状态或节流状态期间不能由所述第一风能设备转换成电能的损失能量，所述方法包括下述步骤：

同时检测所述第一风能设备的和至少一个参考风能设备的在节流或无节流运行时的瞬时功率，

分别确定对所述第一风能设备的功率和所述至少一个参考风能设备的功率之间的关联性进行描述的相关规则，以及

保存与至少一个边界条件相关的所述至少一个相关规则。

2.根据权利要求1所述的用于建立数据库的方法，其特征在于，所述相关规则是相关因子。

3.根据权利要求1所述的用于建立数据库的方法，其特征在于，所述至少一个边界条件从下述列表中选择，所述列表包括：

-当前风向，

-当前风速，

-所述参考风能设备的当前功率；

-当前外部温度和

-当前空气密度，

和/或，为所述第一风能设备、所述参考风能设备和/或为另外的风能设备保存与至少一个边界条件相关的瞬时功率。

4.根据权利要求2所述的用于建立数据库的方法，其特征在于，所述至少一个边界条件从下述列表中选择，所述列表包括：

-当前风向，

-当前风速，

-所述参考风能设备的当前功率；

-当前外部温度和

-当前空气密度，

和/或，为所述第一风能设备、所述参考风能设备和/或为另外的风能设备保存与至少一个边界条件相关的瞬时功率。

5.根据权利要求3所述的用于建立数据库的方法，其特征在于，

将

-当前风向，

-当前风速，

-所述参考风能设备的当前功率，

-当前外部温度和/或

-当前空气密度，

划分成离散的区域以用作边界条件。

6.根据权利要求4所述的用于建立数据库的方法，其特征在于，

将

-当前风向，

-当前风速，

-所述参考风能设备的当前功率，

-当前外部温度和/或

-当前空气密度，

划分成离散的区域以用作边界条件。

7.根据权利要求1所述的用于建立数据库的方法，其特征在于，记录和保存正常运行时的所述相关规则，并且，根据需要计算还没有通过测量确定的相关规则。

8.根据权利要求2所述的用于建立数据库的方法，其特征在于，记录和保存正常运行时的相关因子，以便由此逐渐地用所述相关因子填充所述数据库，并且，根据需要计算还没有通过测量确定的相关因子。

9.根据权利要求7所述的用于建立数据库的方法，其特征在于，根据需要内插或外插还没有通过测量确定的相关规则。

10.根据权利要求8所述的用于建立数据库的方法，其特征在于，根据需要内插或外插还没有通过测量确定的相关因子。

11.根据权利要求1所述的用于建立数据库的方法，其特征在于，针对一个或多个边界条件的不同的值或不同的值组合，分别为三个或更多个风能设备记录一组相关规则，其中相关规则分别描述每两个风能设备的相关性。

12.根据权利要求2所述的用于建立数据库的方法，其特征在于，针对一个或多个边界条件的不同的值或不同的值组合，分别为三个或更多个风能设备记录一组相关因子，其中相关因子分别描述每两个风能设备的相关性。

13.一种用于建立包括多个功率值的数据库的方法，所述多个功率值用于确定在第一风能设备的静止状态或节流状态期间不能由其转换成电能的损失能量，所述方法包括下述步骤：

检测至少一个第一风能设备在节流或无节流运行时的瞬时功率，

保存检测到的与至少一个边界条件相关的功率，其中所述边界条件是所述参考风能设备的当前功率。

14.一种用于检测由于第一风能设备的静止状态或节流状态而不能由所述第一风能设备转换成电能的损失能量的方法，所述方法包括下述步骤：

-检测至少一个参考风能设备在节流或无节流运行时的当前功率，

-基于所述至少一个参考风能设备的功率和预先记录的相关规则来计算所述第一风能设备的期望功率，以及

-基于所计算的期望功率和相关联的时间间隔来计算损失能量，

-和/或读出所述第一风能设备的或多个风能设备的与当前风向和/或当前风速相关的预先保存的绝对功率值，和

-基于所述所读出的期望功率和相关联的时间间隔来计算损失能量。

15.根据权利要求14所述的用于检测损失能量的方法，其特征在于，所述预先记录的相关规则是预先记录的相关因子，所述预先记录的相关因子针对所述运行点给出相应的参考风能设备的功率和所述第一风能设备的期望功率之间的相关性。

16.根据权利要求15所述的用于检测损失能量的方法，其特征在于，与

-当前风向，

-当前风速，

-所述参考风能设备的当前功率，

-当前外部温度和/或

-当前空气密度

相关地从多个已保存的相关因子中选择相关因子。

17.根据权利要求14或15所述的用于检测损失能量的方法，其特征在于，与当前主导的风向相关地选择所述至少一个参考风能设备和/或将多个风能设备选作参考风能设备并且应用以便分别计算一期望功率，使得计算多个期望功率，并且基于多个期望功率来计算平均期望功率。

18.根据权利要求17所述的用于检测损失能量的方法，其特征在于，基于多个期望功率通过求平均值或经由最小二乘法来计算平均期望功率。

19.根据权利要求14或15所述的用于检测损失能量的方法，其特征在于，在所述参考风能设备上、在所述第一风能设备上和/或在另外的测量点上检测当前风向和/或当前风速。

20.根据权利要求19所述的用于检测损失能量的方法，其特征在于，在所述参考风能设备上、在所述第一风能设备上和/或在测量杆上检测当前风向和/或当前风速。

21.根据权利要求14或15所述的用于检测损失能量的方法，其特征在于，应用来自根据权利要求2、4、6、8、10、12中任一项建立的数据库中的至少一个相关因子。

22.一种用于将风的动能转换成电能的风能设备，包括控制装置，所述控制装置准备用于执行根据权利要求1至21中任一项所述的方法。

23.一种风力发电站，包括多个风能设备和控制装置，所述控制装置准备用于针对作为第一风能设备的风能设备并且通过考虑将所述风力发电站的至少一个另外的风能设备作为参考风能设备来执行根据权利要求1至21中任一项所述的方法。

24.根据权利要求23所述的风力发电站，包括测量杆以用于检测环境条件。

25.根据权利要求24所述的风力发电站，其特征在于，所述环境条件是所述风力发电站中主导的风速。

26.根据权利要求23或24所述的风力发电站，其特征在于，将所述控制装置设在所述风能设备中的一个中和/或测量杆中，和/或，所述控制装置准备用于选择性地分别为所述风力发电站的作为第一风能设备的每个风能设备计算损失能量。