CN105894391A - 基于scada运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法 - Google Patents

Abstract

一种基于风电场SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其基于风电场SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法其特征在于，利用部署于风电公司内部的数据中心中的SCADA数据库中所保存的每台风力发电机组历史运行数据，即可对风电机组的转矩控制的控制性能进行评估，从而寻找到风场中同类型风机中控制性能存在问题的机组。通过本大型风电机组优化控制性能对比分析方法，可以有效地对风力发电机组阶段性运行控制性能进行对比分析，使得风场运行人员可以对机组性能有实时的了解，针对不同情况对风机进行调节，以优化风电机组控制性能。

Description

基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法

技术领域：本发明属于可再生能源技术领域，涉及基于风电场SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法。

背景技术：伴随着风电产业的迅猛发展，风电场数据采集与监视控制(Supervisory Control And Data Acquisition,SCADA)系统也孕育而生。目前应用于风电行业的SCADA系统的监控对象的内容包含了风电机组的各种运行数据以及测风数据。针对风电场管理的需求，在风电区域总公司内的SCADA系统具有如下功能：风电场实时运行数据的远程传输功能；实现风机的远程监测和控制；风电场试试运行数据的集中存储、显示功能；多风电场运行数据分类统计功能；综合报表功能等。由于SCADA中采集数据量非常巨大，现有的SCADA系统缺少结合机组对数据进行分析及处理的功能。风电运营商往往无法掌握更进一步的风电控制机组性能信息。从而无法对机组进行有效评估，使得机组的运行数据无故沉睡在服务器当中。

发明内容：

发明目的：本发明提供了一种基于风电场SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其目的是解决以往所存在问题。

技术方案：本发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于风电场SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：其基于风电场SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法其特征在于，利用部署于风电公司内部的数据中心中的SCADA数据库中所保存的每台风力发电机组历史运行数据，即可对风电机组的转矩控制的控制性能进行评估，从而寻找到风场中同类型风机中控制性能存在问题的机组。

本方法适应于并网单台水平轴风力发电机组的控制性能评估，利用线性回归拟合算法建立机组转速与转矩的运行数据映射关系。

适用本方法时需要有根据IEC61400标准得到的机组设计最优转矩控制曲线，作为参考曲线。

本方法适合对风电场中相同机型的多台机组进行功率特性评估。

评估所用数据库中的的功率、风速、风向、气压、电机转速以及转矩采集于机组的SCADA系统，且该数据库存储不低于168h连续测量时间的数据，且数据采集频率在4s～10min之内，能够覆盖机组的任意运行状态，包括风机启动区、恒定区、转速恒定区、功率恒定区四个运行状态区段。

评估数据库中的功率、风速、电机转速、转矩等数据进行时间同步，频率为10min。

本方法采用线性自回归拟合法通过对经过数据处理的风力发电机组的转速、转矩值进行拟合，得到机组转矩控制拟合曲线。

通过拟合得到拟合曲线，将其标准曲线进行一致性校验，对其进行显著性分析，如存在显著性差异，则说明转矩控制曲线出现了偏差；通过对比分析拟合曲线与标准曲线，计算得到风机转矩增益系数偏差度，以此为判据来评判机组控制性能。

该方法的具体步骤为：

第一步：对风电场内各台机组进行评估，根据IEC61400标准，每台风机的转矩控制部分的恒定区都有相对于的转矩与转速的最优转矩增益系数K_opt，根据公式(1)计算得出：

$K_{opt}=\frac{{\mathrm{\ρ\π}}^3{R}^5{C}_{p\left(max\right)}}{1800{\mathrm{\λ}}_{opt}^3{N}^3}$

由上式可知最优转矩增益系数是由风力发电机组设计参数叶轮半径R、风力发电机组的最大风能捕获系数C_p(max)、最佳叶尖速比λ、齿轮箱传动比N以及发电机组运行环境的空气密度ρ所共同决定的；这些机组参数在风机设计完成后就为固定值，因此最优转矩增益系数K_opt为固定值；

第二步：同步记录部署在风电公司数据中心的SCADA系统数据库中各台机组的机组运行数据，并建立评估数据库，评估数据库中的功率、风速、风向、气压、电机转速以及转矩采集于机组的SCADA系统，且该数据库存储不低于168h连续测量时间的数据，且数据采集频率在4s～10min之内，能够覆盖机组的任意运行状态，包括风机启动区、C_p恒定区、转速恒定区、功率恒定区四个运行状态区段；

第三步：数据的检验与筛选，根据GB/T 18710-2002并结合风电场的实际情况，进行范围检验、趋势检验，然后进行数据剔除及修正，保证数据可以真实客观地反映风电机组的运行情况，数据剔除是剔除风电机组不工作或是测试系统发生故障的数据；

表1主要参数的合理范围参考值

第四步：数据整理，根据评估数据库中采集到的数据,将其中的功率、风速、电机转速、转矩等数据进行时间同步，频率为10min；如风电机组有效数据采集期间有充足的电机转矩数据则直接将转矩数据进行时间同步，统一为10min频率的数据；若没有电机转矩数据，则根据电机转矩计算公式，通过数据转化得到电机转矩值；

发电机转矩可根据公式由风力发电机组功率和电机转速测量值得出：

$T_{10\min }=\frac{9550P_{10\min }}{n_{10\min }}$

式中：T_10min为10min的平均转矩值；n_10min为评估数据库中经过时间同步的10min平均电机转速值；P_10min为评估数据库中经过时间同步的10min平均功率值；通过此步骤将各台机组的数据分类整合，得到有效数据以每周为一个更新频次永久保存于评估数据库中，以备随时调用；

第五步：数据分类，由风力发电机组转矩控制策略分析得出,转矩控制共有四个运行区域，分别为风机启动区、C_p恒定区、恒定区、功率恒定区四个运行区域，根据不同风力发电机组设计的转矩控制曲线，将评估数据库中经过数据整理的电机转速值与电机转矩值进行数值划分，将不同数据分别存入四个不同的运行区域，进行数据处理；

第六步：拟合分析，选取评估数据库中的发电机转速设为x，选取转矩值设为y，作为拟合输入值，恒定区数据采用线性自回归拟合法得到风机相应的实际运行转矩增益系数K值，风机启动区、转速恒定区、功率恒定区的运行数据采用最小二乘法进行拟合分别得到拟合A₁,B₁,A₂,B₂,A₃,B₃.具体拟合算法由附件1数据拟合法给出；

第七步；转矩控制曲线的绘制，在完成数据拟合后，根据标准控制曲线划分节点，选取合理范围，通过第六步中所得到的参数对风机启动区、C_p恒定区、转速恒定区、功率恒定区曲线进行绘制：

Y＝A₁+B₁X(风机启动区)

Y＝KX²(C_P恒定区)

Y＝A₂+B₂X(转速恒定区)

Y＝A₃+B₃X(功率恒定区)

将式中的各部分绘制于界面上与标准转矩曲线进行比对，可直观的反映出转矩控制性能的偏差；

第八步：一致性校验，通过曲线一致性校验对比方法来对比拟合曲线与标准曲线的回归曲线精密度、剩余标准差、斜率、截距等曲线基本参数，来对曲线进行一致性校验；检验拟合曲线与标准曲线是否存在显著性差异，具体算法由附件2曲线的一致性校验给出；

第九步：控制性能对比，通过将风机实际运行中的由第六步计算得出的K值与由第一步计算得出的风机设计最优转矩增益系数K_opt进行比对：

${\mathrm{\δ}}_1=\frac{K_{opt}-K}{K_{opt}}$

得到风机转矩增益系数偏差度，以此作为风电机组控制性能的判据，对风电机组最大功率跟踪性能进行分析；

根据理论设计的风机启动区控制曲线Y＝A+BX与由第六步计算得出的实际运行数据拟合曲线Y＝A₁+B₁X进行一致性对比：

${\mathrm{\δ}}_1=\frac{\mathrm{\θ}}{\frac{\mathrm{\π}}{2}}=\frac{2}{\mathrm{\π}}arccos\frac{{\mathrm{BB}}_1+1}{\sqrt{1+B^2}\sqrt{1+B_1^2}}$

得到风机启动区控制偏差度，同理计算得出转速恒定区、功率恒定区的偏差度δ₂,δ₃；最终以风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定区转矩控制偏差度δ₃为判据对风力发电机组的控制性能做出评判，判断依据由附件3最优转矩增益系数对发电量的影响给出，对比分析方法由附件4控制性能对比分析方法给出；

第十步：生成报告，通过研究分析，风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定区转矩控制偏差度δ₃在0～10％表示风机最大功率追踪控制运行状态良好，无需调整；风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定区转矩控制偏差度δ₃在10％～30％表示风机最大功率追踪控制运行状态欠佳，需对控制系统进行校准；风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定 区转矩控制偏差度δ₃大于30％表示机组控制系统存在故障，需要对风电机组进行检修。

附件1的方法为：C_p恒定区数据进行非线性自回归拟合法：

取Y＝kx²，由理论可知k＞0.

y＝kx²

求拟合系数k值：

$\min f\left(k\right)=\frac{1}{2}\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{({\mathrm{kx}}_i^2-y_i)}^2$

$\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}({\mathrm{kx}}_i^2-y_i)x_i^2=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}({\mathrm{kx}}_i^4-y_i{x}_i^2)=0$

$\frac{1}{2}\[{({\mathrm{kx}}_1^2-y_1)}^2+{({\mathrm{kx}}_2^2-y_2)}^2\]=({\mathrm{kx}}_1^2-y_1)x_1^2+({\mathrm{kx}}_2^2-y_2)x_2^2=0$

$k(x_1^4+x_2^4)=y_1{x}_1^2+y_2{x}_2^2$

$k=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{y}_i{x}_i^2}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{x}_i^4}$ ，

最后解得式中k即为每台风机相应的实际运行转矩增益系数K值；

风机启动区、恒定区、功率恒定区的运行数据采用的最小二乘拟合法：

使观测点和估计点的距离的平方和达到最小，这里的“二乘”指的是用平方度量观测点和估计点的远近，“最小”指的是参数的估计值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小；选取拟合数据库中风机启动区、恒定区、功率恒定区的运行数据进行拟合，建立回归模型：

Y＝A+BX

(X₁,Y₁),……,(X_n Y_n)为收集到的观测数据，则应用模型

Y'＝A+BX'

来估计Y_i，这里X′_i是X_i的估计值；这样点(X_i,Y_i)的估计就是(X′_i,Y′_i)他们之间距离的平方为：

d＝(X_i,X'_i)²+(Y_i,A+BX')²

进而最小二乘估计量使得

$\mathrm{\σ}\left(\mathrm{\δ}\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(X_i-X_i^{\′})}^2+\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\[Y_i-(A+{\mathrm{BX}}^{\′})\]}^2$

达到最小值的参数，特别当各个X_i和相应的估计值相等，即X_i＝X′_i时，最小二乘估计量就是使得：

$\mathrm{\σ}\left(\mathrm{\δ}\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}\[Y_i-(A+{\mathrm{BX}}^{\′}){\]}^2$

达到最小的参数；如果在这里能够固定结实变量值的前提下观测预报变量，就认为解释变量的观测值和估计值相等，从而可以通过上式求最小二乘估计；已知(X₁,Y₁),……,(X_n Y_n)是变量X和Y的一组数据，要估计的是回归直线方程:

Y＝A₁+B₁X

中参数A₁,B₁,的值；所以这时目标的函数为：

$\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\[Y_i-(A_1+B_1{X}_i)\]}^2$

达到最小于是这使得最小二乘法就是寻求A₁,B₁的值，使在各点的偏差

Y_i-(A₁+B₁X_i)(i＝1,2,3,…,n)

的平方和达到最小；在这种情形下得到直线：

Y_i＝A₁+B₁X_i

一定经过观测数据点的中心进一步，若观测数据全部落在某一直线上，则这个直线方程的截距和斜率必是模型参数的最小二乘估计量；使用该方法求得的斜率与截距即为风机启动区、恒定区、功率恒定区的线性拟合方程的系数；最终分别得到拟合直线；

Y＝A₁+B₁X

Y＝A₂+B₂X

Y＝A₃+B₃X

附件2：

曲线的一致性校验：

二次曲线的一致性校验：

表:曲线的基本参数

回归曲线精密度检验

在一元线性最小二乘法回归分析中，可以用剩余标准差来描述直线的精密度，进一步对y值做近似的区间估计；

设计曲线的标准偏差S₁

$S_1=\sqrt{\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{(y_{1i}-{\stackrel{\‾}{y}}_{1i})}^2}{n-2}}$

数据拟合曲线的标准偏差S₂

$S_2=\sqrt{\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{(y_{2i}-{\stackrel{\‾}{y}}_{2i})}^2}{n-2}}$

计算统计量

$F=\frac{{\left(S_{max}\right)}^2}{{\left(S_{min}\right)}^2}$

式中：S_max为S₁和S₂中较大者；S_min为S₁和S₂中较小者；根据显著性水平α,自由度

f＝f₁+f₂，通过查表得到F_α(f)

表：相关系数显著性检验表

最终通过比较F与F_α(f)的大小来判定和之间是否存在显著性差异；若F<F_α(f)则说明S₁和S₂之间不存在明显差异；

检验二次曲线系数

$S_{\left(x_1{x}_1\right)}=\&Sigma;{\left(x_1\right)}^2-\frac{1}{n}(\&Sigma;{x_1}^2)$

$S_{\left(x_2{x}_2\right)}=\mathrm{\&Sigma;}{\left(x_2\right)}^2-\frac{1}{n}{\left({\mathrm{\&Sigma;x}}_2\right)}^2-\frac{1}{n}(\&Sigma;{x_2}^2)$

计算统计量

根据显著性水平α,自由度f＝f₁+f₂，通过查表得到t_α(f)

t_计与t_α(f)进行比较，若t_计<t_α(f)则说明不存在明显差异，如存在显著性差异则进行下一步判断；

一次曲线的一致性校验

表:曲线的基本参数

回归曲线精密度检验

在一元线性最小二乘法回归分析中，可以用剩余标准差来描述直线的精密度，进一步对y值做近似的区间估计；

设计曲线的标准偏差S₁

$S_1=\sqrt{\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{(y_{1i}-{\stackrel{\&OverBar;}{y}}_{1i})}^2}{n-2}}$

数据拟合曲线的标准偏差S₂

$S_2=\sqrt{\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{(y_{2i}-{\stackrel{\&OverBar;}{y}}_{2i})}^2}{n-2}}$

计算统计量

$F=\frac{{\left(S_{max}\right)}^2}{{\left(S_{min}\right)}^2}$

式中：S_max为S₁和S₂中较大者；S_min为S₁和S₂中较小者；根据显著性水平α,自由度

f＝f₁+f₂，通过查表得到F_α(f)

最终通过比较F与F_α(f)的大小来判定和之间是否存在显著性差异；若F<F_α(f)则说明S₁和S₂之间不存在明显差异；

检验斜率

$S_{\left(x_1{x}_1\right)}=\mathrm{\&Sigma;}{\left(x_1\right)}^2-\frac{1}{n}\left({{\mathrm{\&Sigma;x}}_1}^2\right)$

$S_{\left(x_2{x}_2\right)}=\mathrm{\&Sigma;}{\left(x_2\right)}^2-\frac{1}{n}\left({{\mathrm{\&Sigma;x}}_2}^2\right)$

计算统计量

根据显著性水平α,自由度f＝f₁+f₂，通过查表得到t_α(f)

查得t_计与t_α(f)进行比较，若t_计<t_α(f)则说明B与B₁不存在明显差异；

检验截距

标准曲线

${\stackrel{\&OverBar;}{x}}_1=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{x}_{1i}}{n}$

数据拟合曲线

${\stackrel{\&OverBar;}{x}}_2=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{x}_{2i}}{n}$

计算统计量

根据显著性水平α,自由度f＝f₁+f₂，通过查表得到t_α(f)

查得t_计与t_α(f)进行比较，若t_计<t_α(f)则说明A与A₁不存在明显差异；

由以上检验剩余标准差S，斜率B，截距A可评判出回归直线是否存在显著性差异，如存在显著性差异则进行下一步判断；

附件3为：

根据bladed对风力发电机组进行仿真模拟分析得出风力发电机组最优转矩增益系数K的变化会对机组的发电量造成很大的影响，因此可根据K值来对风力发电机组的控制性能进行评判；

表：转矩增益系数偏差对发电量的影响

可以得出在不同年平均风速下如果转矩增益系数偏差达到10％即对机组发电量产生5％左右的影响需要对机组进行调试，如超过30％则对机组发电量产生巨大影响说明机组产生故障，需要对机组进行进一步的检修；

附件4为：

控制性能对比分析方法：

C_p恒定区控制性能对比方法为：通过将风机实际运行中的由第六步计算得出的K值与由第一步计算得出的风机设计最优转矩增益系数K_opt进行比对：

$\mathrm{\&delta;}=\frac{K_{opt}-K}{K_{opt}}$

得到风机转矩增益系数偏差度δ，以此作为风电机组控制性能的判据，对风电机组最大功率跟踪性能进行分析；

其它运行区域在风机转矩控制运行阶段通常按照逻辑控制执行，即风机启动区、恒定区直接提升转矩，功率恒定区维持在某一区间内运行；分别对应标准直线方程风机启动区实际运行拟合直线为

Y＝A₁+B₁X

标准直线方程为：

Y＝A+BX

对两条直线进行比对：

$cos\mathrm{\&theta;}=\frac{{\mathrm{BB}}_1+1}{\sqrt{1+B^2}\sqrt{1+B_1^2}}$

$\mathrm{\&theta;}=arccos\frac{{\mathrm{BB}}_1+1}{\sqrt{1+B^2}\sqrt{1+B_1^2}}$

最终求得风机启动区偏差度为：

${\mathrm{\&delta;}}_1=\frac{\mathrm{\&theta;}}{\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}}=\frac{2}{\mathrm{\&pi;}}arccos\frac{{\mathrm{BB}}_1+1}{\sqrt{1+B^2}\sqrt{1+B_1^2}}$

同理求得转速恒定区、功率恒定区的偏差度δ₂,δ₃；

风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定区转矩控制偏差度δ₃在0～10％表示风机最大功率追踪控制运行状态良好，无需调整；风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定区转矩控制偏差度δ₃在10％～30％表示风机最大功率追踪控制运行状态欠佳，需对控制系统进行校准；风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定区转矩控制偏差度δ₃大于30％表示机组控制系统存在故障，需要对风电机组进行检修。

优点及效果：本发明提供了一种基于风电场SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其使得机组数据得到有效利用，其目的是从部署在风电公司数据中心的SCADA系统数据库中抽取风力发电机组历史运行数据，通过对风电机组的运行数据能进行分析，最终实现对风电机组控制性能进行对比分析。

本发明可根据SCADA系统数据库中现有的历史数据结合数据挖掘技术与数据拟合技术即可对风电机组控制性能进行对比分析，无需再添加传感器等硬件就能准确地对风力发电机组最大功率跟踪性能进行评判。本方法不局限于直驱型风电机组与双馈型风电机组。

通过本大型风电机组优化控制性能对比分析方法，可以有效地对风力发电机组阶段性运行控制性能进行对比分析，使得风场运行人员可以对机组性能有实时的了解，针对不同情况对风机进行调节，以优化风电机组控制性能。

附图说明：

图1气流经过风轮旋转面前后的状况图；

图2转速-转矩关系曲线图；

图3为数据分类图；

图4为附件3的最优转矩增益系数对发电量的影响图。

实施方式：下面结合附图对本发明作近一步说明：

原理综述：对风力发电机组进行空气动力学分析，进行首要分析的便是风轮旋转面，如图2和4所示为气流流过风轮旋转面形成的风廓线、风速和压力的变化，在气流流经风轮旋转面之前，风速与压力的下角标注释为u，当气流流过风轮旋转面之后，风速与压力的下角标注释为w。

设气流的质量为，则在流经风轮旋转面气流所损失的动量为：

H＝m(v_u-v_w)

设风轮旋转面的面积为，则气流通过风轮旋转面的推力为：

$T=\frac{\mathrm{\&Delta;}m(v_u-v_w)}{\mathrm{\&Delta;}t}=\frac{{\mathrm{\&rho;Av}}_0\mathrm{\&Delta;}t(v_u-v_w)}{\mathrm{\&Delta;}t}={\mathrm{\&rho;Av}}_0(v_u-v_w)$

即

$T=A({\mathrm{\&rho;}}_0^{+}-{\mathrm{\&rho;}}_0^{-})$

根据伯努利方式，压力的变化为

${\mathrm{\&rho;}}_0^{+}-{\mathrm{\&rho;}}_0^{-}=\frac{1}{2}\mathrm{\&rho;}(v_u^2-v_w^2)$

以风速流动的空气的动能为：

$E_k=\frac{1}{2}{\mathrm{mv}}^2$

设空气质量为单位时间内通过风轮旋转面的空气质量，即：

m＝ρAv₀所以此时风轮所捕获的风能为：

$P=\frac{1}{2}{\mathrm{\&rho;Av}}_0(v_u^2-v_w^2)$

风能利用系数C_p的衡量风力机从自然风能中吸收能量的大小程度，由下式表示：

$C_p=\frac{P}{\frac{1}{2}{\mathrm{\&rho;v}}^{3}s}$

式中：p——风力机实际获得的轴功率，单位为W；

ρ——空气密度，单位为kg/m³；

S——风轮的扫风面积，单位为m²；

v——实际风速，单位为m/s；

为了表示风轮在不同风速中的状态，用叶片的叶尖圆周速度与风速之比来衡量，称为叶尖速比

$\mathrm{\&lambda;}=\frac{2\mathrm{\&pi;}Rn}{v}=\frac{\mathrm{\&omega;}R}{v}$

式中n——风轮的转速，单位为r/s

ω——风轮的角速度，单位为rad/s

R——风轮半径，单位为m

v——实际风速，单位为m/s

风能利用系数C_p是评定风轮气动特性优劣的主要参数。风的能量只有部分可被风轮吸收成为机械能，风能利用系数C_p是风力机叶尖速比λ和桨距角β的函数，风能利用系数可近似 用下式表示：

$C_{\mathrm{\&rho;}}(\mathrm{\&beta;},\mathrm{\&lambda;})=0.22\&lsqb;116(\frac{1}{\mathrm{\&lambda;}+0.08\mathrm{\&beta;}}-\frac{0.035}{{\mathrm{\&beta;}}^3+1})-0.4\mathrm{\&beta;}-5\&rsqb;e^{-12.5(\frac{1}{\mathrm{\&lambda;}+0.08\mathrm{\&beta;}}-\frac{0.035}{{\mathrm{\&beta;}}^3+1})}$

风力发电机组在切入风速以上，额定风速以下时的运行状态是定桨距运行，此时叶尖速比决定着风能利用系数C_p的大小，对于同一型号的风机存在唯一的最佳叶尖速比λ_opt，使得风能利用系数C_p达到最大值。当叶尖速比λ偏离最佳叶尖速比时，功率利用系数C_p就会减小，从而降低风能利用率。为了使风轮运行在最佳转速ω_opt上,通常转矩给定值T_g是按照如下方式给定：

$T_g=\frac{E_w}{{\mathrm{\&omega;}}_{opt}}$

式中的E_w为风轮功率，由前面的推倒可知

$E_w=\frac{1}{2}{\mathrm{\&rho;v}}^3{\mathrm{sC}}_p$

式中ρ为空气密度，s为风轮扫掠面积，ν为风速，C_p为风能利用系数，将其代入上式：

$T_g=\frac{\frac{1}{2}{\mathrm{\&rho;v}}^3{\mathrm{sC}}_p}{{\mathrm{\&omega;}}_{opt}}$

叶片的叶尖圆周速度与风速之比称为叶尖速比λ：

$v=\frac{\mathrm{\&omega;}R}{\mathrm{\&lambda;}}$

将其代入上式得

$T_g=\frac{1}{2}{\mathrm{\&rho;\&pi;R}}^5\frac{C_p}{{\mathrm{\&lambda;}}^3}{\mathrm{\&omega;}}^2$

将风轮最优转速ω_opt；最佳叶尖速比λ_opt；风能最佳利用系数C_P(max)；最优发电机转速ω_g(opt)；将其代入上式得

$T_g=\frac{1}{2}{\mathrm{\&rho;\&pi;R}}^5\frac{C_{p\left(max\right)}}{{\mathrm{\&lambda;}}_{opt}^3}{\mathrm{\&omega;}}_{opt}^2$

式中N为齿轮箱变速比，所以：

$T_g=\frac{1}{2}{\mathrm{\&rho;\&pi;R}}^5\frac{C_{p\left(max\right)}}{{\mathrm{\&lambda;}}_{opt}^3{N}^3}{\mathrm{\&omega;}}_{g\left(opt\right)}^2$

T_g为发电机给定转矩；令

$K_{opt}=\frac{1}{2}{\mathrm{\&rho;\&pi;R}}^5\frac{C_{p\left(max\right)}}{{\mathrm{\&lambda;}}_{opt}^3{N}^3}$

因此转矩给定值如下式所示：

$T_g=K_{opt}{\mathrm{\&omega;}}_{g\left(opt\right)}^2$

从风场采集回来的数据中电机转速n单位通常为r/min而公式中的ω为角速度，单位为rad/s,即：

$\mathrm{\&omega;}=\frac{2\mathrm{\&pi;}n}{60}=\frac{\mathrm{\&pi;}n}{30}$

将ω代入前式可得

$T_g=K\frac{{\mathrm{\&pi;}}^2}{900}{n}_{g\left(opt\right)}^2$

由此可得

$K_{opt}=\frac{1}{1800}{\mathrm{\&rho;\&pi;R}}^5\frac{C_{p\left(max\right)}}{{\mathrm{\&lambda;}}_{opt}^3{N}^3}$

由上式可以得到最优转矩增益系数K_opt。如上式所示它是由风力发电机组运行环境的空气密度ρ、叶轮半径R、风力发电机组的最大风能捕获系数C_p(max)、最佳叶尖速比λ以及齿轮箱传动比N所共同决定的。因此根据实际采集数据转矩给定值如下式所示：

$T_g=K_{opt}{n}_{g\left(opt\right)}^2$

由上式与图2可知风力发电机组在低风速运行时，如AB段所示为风电机组并网后的低风速运行区；在风速高于切入风速后转矩-转速控制中转矩给定值通常与转速反馈值时按照二次型函数关系给定的(如BC段所示)，通过调整发电机转矩与转速的比例，使风电机组运行在C_p(max)上，实现最大风功率捕获；CD段是风轮恒转速运行区，转矩爬升阶段；到达D点后转矩达到额定值；在D点机组保持恒功率运行。但是由于机械和电气极限转子速度与输出功率必须维持在额定值以下，需要通过调整桨距角使功率输出恒定。因此可从数据中心的SCADA系统数据库中抽取出风机的转速与转矩的历史值，通过数据挖掘定位最大风能追踪区的历史运行数据，再将定位到的数据提取到相应的数学模型中进行数据拟合，从而得到风机实际运行过程当中的值，再对同一型号的风机所得的不同值进行比对，以此作为风电机组控制性能的判据。

其基于风电场SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法其特征在于，利用部署于风电公司内部的数据中心中的SCADA数据库中所保存的每台风力发电机组历史运行数据，即可对风电机组的转矩控制的控制性能进行评估，从而寻找到风场中同类型风机中控制性能存在问题的机组。

本方法适应于并网单台水平轴风力发电机组的控制性能评估，利用线性回归拟合算法建立机组转速与转矩的运行数据映射关系。

适用本方法时需要有根据IEC61400标准得到的机组设计最优转矩控制曲线，作为参考曲线。

本方法适合对风电场中相同机型的多台机组进行功率特性评估。

评估所用数据库中的的功率、风速、风向、气压、电机转速以及转矩采集于机组的SCADA系统，且该数据库存储不低于168h连续测量时间的数据，且数据采集频率在4s～10min之内，能够覆盖机组的任意运行状态，包括风机启动区、恒定区、转速恒定区、功率恒定区四个运行状态区段。

评估数据库中的功率、风速、电机转速、转矩等数据进行时间同步，频率为10min。

本方法采用线性自回归拟合法通过对经过数据处理的风力发电机组的转速、转矩值进行拟合，得到机组转矩控制拟合曲线。

通过拟合得到拟合曲线，将其标准曲线进行一致性校验，对其进行显著性分析，如存在显著性差异，则说明转矩控制曲线出现了偏差；通过对比分析拟合曲线与标准曲线，计算得到风机转矩增益系数偏差度，以此为判据来评判机组控制性能。

该方法的具体步骤为：

第一步：对风电场内各台机组进行评估，根据IEC61400标准，每台风机的转矩控制部分的恒定区都有相对于的转矩与转速的最优转矩增益系数K_opt，根据公式(1)计算得出：

$K_{opt}=\frac{{\mathrm{\&rho;\&pi;}}^3{R}^5{C}_{p\left(max\right)}}{1800{\mathrm{\&lambda;}}_{opt}^3{N}^3}$

由上式可知最优转矩增益系数是由风力发电机组设计参数叶轮半径R、风力发电机组的最大风能捕获系数C_p(max)、最佳叶尖速比λ、齿轮箱传动比N以及发电机组运行环境的空气密度ρ所共同决定的；这些机组参数在风机设计完成后就为固定值，因此最优转矩增益系数K_opt为固定值；

第二步：同步记录部署在风电公司数据中心的SCADA系统数据库中各台机组的机组运行数据，并建立评估数据库，评估数据库中的功率、风速、风向、气压、电机转速以及转矩采集于机组的SCADA系统，且该数据库存储不低于168h连续测量时间的数据，且数据采集频率在4s～10min之内，能够覆盖机组的任意运行状态，包括风机启动区、C_p恒定区、转速恒定区、功率恒定区四个运行状态区段；

第三步：数据的检验与筛选，根据GB/T 18710-2002并结合风电场的实际情况，进行范围检验、趋势检验，然后进行数据剔除及修正，保证数据可以真实客观地反映风电机组的运行情况，数据剔除是剔除风电机组不工作或是测试系统发生故障的数据；

表1主要参数的合理范围参考值

第四步：数据整理，根据评估数据库中采集到的数据,将其中的功率、风速、电机转速、转矩等数据进行时间同步，频率为10min；如风电机组有效数据采集期间有充足的电机转 矩数据则直接将转矩数据进行时间同步，统一为10min频率的数据；若没有电机转矩数据，则根据电机转矩计算公式，通过数据转化得到电机转矩值；

发电机转矩可根据公式由风力发电机组功率和电机转速测量值得出：

$T_{10\min }=\frac{9550P_{10\min }}{n_{10\min }}$

式中：T_10min为10min的平均转矩值；n_10min为评估数据库中经过时间同步的10min平均电机转速值；P_10min为评估数据库中经过时间同步的10min平均功率值；通过此步骤将各台机组的数据分类整合，得到有效数据以每周为一个更新频次永久保存于评估数据库中，以备随时调用；

第五步：数据分类，由风力发电机组转矩控制策略分析得出,转矩控制共有四个运行区域，分别为风机启动区、C_p恒定区、恒定区、功率恒定区四个运行区域，根据不同风力发电机组设计的转矩控制曲线，将评估数据库中经过数据整理的电机转速值与电机转矩值进行数值划分，将不同数据分别存入四个不同的运行区域，进行数据处理；

第六步：拟合分析，选取评估数据库中的发电机转速设为x，选取转矩值设为y，作为拟合输入值，恒定区数据采用线性自回归拟合法得到风机相应的实际运行转矩增益系数K值，风机启动区、转速恒定区、功率恒定区的运行数据采用最小二乘法进行拟合分别得到拟合A₁,B₁,A₂,B₂,A₃,B₃.具体拟合算法由附件1数据拟合法给出；

第七步；转矩控制曲线的绘制，在完成数据拟合后，根据标准控制曲线划分节点，选取合理范围，通过第六步中所得到的参数对风机启动区、C_p恒定区、转速恒定区、功率恒定区曲线进行绘制：

Y＝A₁+B₁X(风机启动区)

Y＝KX²(C_P恒定区)

Y＝A₂+B₂X(转速恒定区)

Y＝A₃+B₃X(功率恒定区)

将式中的各部分绘制于界面上与标准转矩曲线进行比对，可直观的反映出转矩控制性能的偏差；

第八步：一致性校验，通过曲线一致性校验对比方法来对比拟合曲线与标准曲线的回归曲线精密度、剩余标准差、斜率、截距等曲线基本参数，来对曲线进行一致性校验；检验拟合曲线与标准曲线是否存在显著性差异，具体算法由附件2曲线的一致性校验给出；

第九步：控制性能对比，通过将风机实际运行中的由第六步计算得出的K值与由第一步计算得出的风机设计最优转矩增益系数K_opt进行比对：

${\mathrm{\&delta;}}_1=\frac{K_{opt}-K}{K_{opt}}$

得到风机转矩增益系数偏差度，以此作为风电机组控制性能的判据，对风电机组最大功率跟踪性能进行分析；

根据理论设计的风机启动区控制曲线Y＝A+BX与由第六步计算得出的实际运行数据 拟合曲线Y＝A₁+B₁X进行一致性对比：

${\mathrm{\&delta;}}_1=\frac{\mathrm{\&theta;}}{\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}}=\frac{2}{\mathrm{\&pi;}}arccos\frac{{\mathrm{BB}}_1+1}{\sqrt{1+B^2}\sqrt{1+B_1^2}}$

得到风机启动区控制偏差度，同理计算得出转速恒定区、功率恒定区的偏差度δ₂,δ₃；最终以风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定区转矩控制偏差度δ₃为判据对风力发电机组的控制性能做出评判，判断依据由附件3最优转矩增益系数对发电量的影响给出，对比分析方法由附件4控制性能对比分析方法给出；

第十步：生成报告，通过研究分析，风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定区转矩控制偏差度δ₃在0～10％表示风机最大功率追踪控制运行状态良好，无需调整；风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定区转矩控制偏差度δ₃在10％～30％表示风机最大功率追踪控制运行状态欠佳，需对控制系统进行校准；风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定区转矩控制偏差度δ₃大于30％表示机组控制系统存在故障，需要对风电机组进行检修。

附件1的方法为：C_p恒定区数据进行非线性自回归拟合法：

取Y＝kx²，由理论可知k＞0.

y＝kx²

求拟合系数k值：

$\min f\left(k\right)=\frac{1}{2}\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{({\mathrm{kx}}_i^2-y_i)}^2$

$\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}({\mathrm{kx}}_i^2-y_i)x_i^2=\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}({\mathrm{kx}}_i^4-y_i{x}_i^2)=0$

$\frac{1}{2}\&lsqb;{({\mathrm{kx}}_1^2-y_1)}^2+{({\mathrm{kx}}_2^2-y_2)}^2\&rsqb;=({\mathrm{kx}}_1^2-y_1)x_1^2+({\mathrm{kx}}_2^2-y_2)x_2^2=0$

$k(x_1^4+x_2^4)=y_1{x}_1^2+y_2{x}_2^2$

$k=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{y}_i{x}_i^2}{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{x}_i^4}$ ，

最后解得式中k即为每台风机相应的实际运行转矩增益系数K值；

风机启动区、恒定区、功率恒定区的运行数据采用的最小二乘拟合法：

使观测点和估计点的距离的平方和达到最小，这里的“二乘”指的是用平方度量观测点和估计点的远近，“最小”指的是参数的估计值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小；选取拟合数据库中风机启动区、恒定区、功率恒定区的运行数据进行拟合，建立回归模型：

Y＝A+BX

(X₁,Y₁),……,(X_nY_n)为收集到的观测数据，则应用模型

Y'＝A+BX'

来估计Y_i，这里X′_i是X_i的估计值；这样点(X_i,Y_i)的估计就是(X′_i,Y′_i)他们之间距离的平方为：

d＝(X_i,X'_i)²+(Y_i,A+BX')²

进而最小二乘估计量使得

$\mathrm{\&sigma;}\left(\mathrm{\&delta;}\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{(X_i-X_i^{\&prime;})}^2+\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\&lsqb;Y_i-(A+{\mathrm{BX}}^{\&prime;})\&rsqb;}^2$

达到最小值的参数，特别当各个X_i和相应的估计值相等，即X_i＝X′_i时，最小二乘估计量就是使得：

$\mathrm{\&sigma;}\left(\mathrm{\&delta;}\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\&lsqb;Y_i-(A+{\mathrm{BX}}^{\&prime;})\&rsqb;}^2$

达到最小的参数；如果在这里能够固定结实变量值的前提下观测预报变量，就认为解释变量的观测值和估计值相等，从而可以通过上式求最小二乘估计；已知(X₁,Y₁),……,(X_n Y_n)是变量X和Y的一组数据，要估计的是回归直线方程:

Y＝A₁+B₁X

中参数A₁,B₁,的值；所以这时目标的函数为：

$\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\&lsqb;Y_i-(A_1+B_1{X}_i)\&rsqb;}^2$

达到最小于是这使得最小二乘法就是寻求A₁,B₁的值，使在各点的偏差

Y_i-(A₁+B₁X_i)(i＝1,2,3,…,n)

的平方和达到最小；在这种情形下得到直线：

Y_i＝A₁+B₁X_i

一定经过观测数据点的中心进一步，若观测数据全部 落在某一直线上，则这个直线方程的截距和斜率必是模型参数的最小二乘估计量；使用该方法求得的斜率与截距即为风机启动区、恒定区、功率恒定区的线性拟合方程的系数；最终分别得到拟合直线；

Y＝A₁+B₁X

Y＝A₂+B₂X

Y＝A₃+B₃X

附件2：

曲线的一致性校验：

二次曲线的一致性校验：

表:曲线的基本参数

回归曲线精密度检验

在一元线性最小二乘法回归分析中，可以用剩余标准差来描述直线的精密度，进一步对y值做近似的区间估计；

设计曲线的标准偏差S₁

$S_1=\sqrt{\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{(y_{1i}-{\stackrel{\&OverBar;}{y}}_{1i})}^2}{n-2}}$

数据拟合曲线的标准偏差S₂

$S_2=\sqrt{\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{(y_{2i}-{\stackrel{\&OverBar;}{y}}_{2i})}^2}{n-2}}$

计算统计量

$F=\frac{{\left(S_{max}\right)}^2}{{\left(S_{min}\right)}^2}$

式中：S_max为S₁和S₂中较大者；S_min为S₁和S₂中较小者；根据显著性水平α,自由度

f＝f₁+f₂，通过查表得到F_α(f)

表：相关系数显著性检验表

最终通过比较F与F_α(f)的大小来判定和之间是否存在显著性差异；若F<F_α(f)则说明S₁和S₂之间不存在明显差异；

检验二次曲线系数

$S_{\left(x_1{x}_1\right)}=\mathrm{\&Sigma;}{\left(x_1\right)}^2-\frac{1}{n}\left({{\mathrm{\&Sigma;x}}_1}^2\right)$

$S_{\left(x_2{x}_2\right)}=\mathrm{\&Sigma;}{\left(x_2\right)}^2-\frac{1}{n}\left({{\mathrm{\&Sigma;x}}_2}^2\right)$

计算统计量

根据显著性水平α,自由度f＝f₁+f₂，通过查表得到t_α(f)

t_计与t_α(f)进行比较，若t_计<t_α(f)则说明不存在明显差异，如存在显著性差异则进行下一步判断；

一次曲线的一致性校验

表:曲线的基本参数

回归曲线精密度检验

在一元线性最小二乘法回归分析中，可以用剩余标准差来描述直线的精密度，进一步对y值做近似的区间估计；

设计曲线的标准偏差S₁

$S_1=\sqrt{\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{(y_{1i}-{\stackrel{\&OverBar;}{y}}_{1i})}^2}{n-2}}$

数据拟合曲线的标准偏差S₂

$S_2=\sqrt{\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{(y_{2i}-{\stackrel{\&OverBar;}{y}}_{2i})}^2}{n-2}}$

计算统计量

$F=\frac{{\left(S_{max}\right)}^2}{{\left(S_{min}\right)}^2}$

式中：S_max为S₁和S₂中较大者；S_min为S₁和S₂中较小者；根据显著性水平α,自由度

f＝f₁+f₂，通过查表得到F_α(f)

最终通过比较F与F_α(f)的大小来判定和之间是否存在显著性差异；若F<F_α(f)则说明S₁和S₂之间不存在明显差异；

检验斜率

$S_{\left(x_1{x}_1\right)}=\mathrm{\&Sigma;}{\left(x_1\right)}^2-\frac{1}{n}\left({{\mathrm{\&Sigma;x}}_1}^2\right)$

$S_{\left(x_2{x}_2\right)}=\mathrm{\&Sigma;}{\left(x_2\right)}^2-\frac{1}{n}\left({{\mathrm{\&Sigma;x}}_2}^2\right)$

计算统计量

根据显著性水平α,自由度f＝f₁+f₂，通过查表得到t_α(f)

查得t_计与t_α(f)进行比较，若t_计<t_α(f)则说明B与B₁不存在明显差异；

检验截距

标准曲线

${\stackrel{\&OverBar;}{x}}_1=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{x}_{1i}}{n}$

数据拟合曲线

${\stackrel{\&OverBar;}{x}}_2=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{x}_{2i}}{n}$

计算统计量

根据显著性水平α,自由度f＝f₁+f₂，通过查表得到t_α(f)

查得t_计与t_α(f)进行比较，若t_计<t_α(f)则说明A与A₁不存在明显差异；

由以上检验剩余标准差S，斜率B，截距A可评判出回归直线是否存在显著性差异，如存在显著性差异则进行下一步判断；

附件3为：

根据bladed对风力发电机组进行仿真模拟分析得出风力发电机组最优转矩增益系数K的变化会对机组的发电量造成很大的影响，因此可根据K值来对风力发电机组的控制性能进行评判，对图4及下表进行分析；

表：转矩增益系数偏差对发电量的影响

可以得出在不同年平均风速下如果转矩增益系数偏差达到10％即对机组发电量产生5％左右的影响需要对机组进行调试，如超过30％则对机组发电量产生巨大影响说明机组产生故障，需要对机组进行进一步的检修；

附件4为：

控制性能对比分析方法：

C_p恒定区控制性能对比方法为：通过将风机实际运行中的由第六步计算得出的K值与由第一步计算得出的风机设计最优转矩增益系数K_opt进行比对：

$\mathrm{\&delta;}=\frac{K_{opt}-K}{K_{opt}}$

得到风机转矩增益系数偏差度δ，以此作为风电机组控制性能的判据，对风电机组最大功率跟踪性能进行分析；

其它运行区域在风机转矩控制运行阶段通常按照逻辑控制执行，即风机启动区、恒定区直接提升转矩，功率恒定区维持在某一区间内运行；分别对应标准直线方程风机启动区实际运行拟合直线为

Y＝A₁+B₁X

标准直线方程为：

Y＝A+BX

对两条直线进行比对：

$cos\mathrm{\&theta;}=\frac{{\mathrm{BB}}_1+1}{\sqrt{1+B^2}\sqrt{1+B_1^2}}$

$\mathrm{\&theta;}=arccos\frac{{\mathrm{BB}}_1+1}{\sqrt{1+B^2}\sqrt{1+B_1^2}}$

最终求得风机启动区偏差度为：

${\mathrm{\&delta;}}_1=\frac{\mathrm{\&theta;}}{\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}}=\frac{2}{\mathrm{\&pi;}}arccos\frac{{\mathrm{BB}}_1+1}{\sqrt{1+B^2}\sqrt{1+B_1^2}}$

同理求得转速恒定区、功率恒定区的偏差度δ₂,δ₃；

风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定区转矩控制偏差度δ₃在0～10％表示风机最大功率追踪控制运行状态良好，无需调整；风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定区转矩控制偏差度δ₃在10％～30％表示风机最大功率追踪控制运行状态欠佳，需对控制系统进行校准；风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定区转矩控制偏差度δ₃大于30％表示机组控制系统存在故障，需要对风电机组进行检修。

Claims (10)

1.一种基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：其基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法其特征在于，利用部署于风电公司内部的数据中心中的SCADA数据库中所保存的每台风力发电机组历史运行数据，即可对风电机组的转矩控制的控制性能进行评估，从而寻找到风场中同类型风机中控制性能存在问题的机组。

2.根据权利要求1所述的基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：本方法适应于并网单台水平轴风力发电机组的控制性能评估，利用线性回归拟合算法建立机组转速与转矩的运行数据映射关系。

3.根据权利要求1所述的基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：适用本方法时需要有根据IEC61400标准得到的机组设计最优转矩控制曲线，作为参考曲线。

4.根据权利要求1所述的基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：本方法适合对风电场中相同机型的多台机组进行功率特性评估。

5.根据权利要求1所述的基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：评估所用数据库中的的功率、风速、风向、气压、电机转速以及转矩采集于机组的SCADA系统，且该数据库存储不低于168h连续测量时间的数据，且数据采集频率在4s～10min之内，能够覆盖机组的任意运行状态，包括风机启动区、恒定区、转速恒定区、功率恒定区四个运行状态区段。

6.根据权利要求5所述的基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：评估数据库中的功率、风速、电机转速、转矩等数据进行时间同步，频率为10min。

7.根据权利要求3所述的基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：本方法采用线性自回归拟合法通过对经过数据处理的风力发电机组的转速、转矩值进行拟合，得到机组转矩控制拟合曲线。

8.根据权利要求7所述的基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制 性能评估方法，其特征在于：通过拟合得到拟合曲线，将其标准曲线进行一致性校验，对其进行显著性分析，如存在显著性差异，则说明转矩控制曲线出现了偏差；通过对比分析拟合曲线与标准曲线，计算得到风机转矩增益系数偏差度，以此为判据来评判机组控制性能。

9.根据权利要求1所述的基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：

该方法的具体步骤为：

第一步：对风电场内各台机组进行评估，根据IEC61400标准，每台风机的转矩控制部分的恒定区都有相对于的转矩与转速的最优转矩增益系数K_opt，根据公式(1)计算得出：

由上式可知最优转矩增益系数是由风力发电机组设计参数叶轮半径R、风力发电机组的最大风能捕获系数C_p(max)、最佳叶尖速比λ、齿轮箱传动比N以及发电机组运行环境的空气密度ρ所共同决定的；这些机组参数在风机设计完成后就为固定值，因此最优转矩增益系数K_opt为固定值；

第二步：同步记录部署在风电公司数据中心的SCADA系统数据库中各台机组的机组运行数据，并建立评估数据库，评估数据库中的功率、风速、风向、气压、电机转速以及转矩采集于机组的SCADA系统，且该数据库存储不低于168h连续测量时间的数据，且数据采集频率在4s～10min之内，能够覆盖机组的任意运行状态，包括风机启动区、C_p恒定区、转速恒定区、功率恒定区四个运行状态区段；

第三步：数据的检验与筛选，根据GB/T 18710-2002并结合风电场的实际情况，进行范围检验、趋势检验，然后进行数据剔除及修正，保证数据可以真 实客观地反映风电机组的运行情况，数据剔除是剔除风电机组不工作或是测试系统发生故障的数据；

表1 主要参数的合理范围参考值

第四步：数据整理，根据评估数据库中采集到的数据,将其中的功率、风速、电机转速、转矩等数据进行时间同步，频率为10min；如风电机组有效数据采集期间有充足的电机转矩数据则直接将转矩数据进行时间同步，统一为10min频率的数据；若没有电机转矩数据，则根据电机转矩计算公式，通过数据转化得到电机转矩值；

发电机转矩可根据公式由风力发电机组功率和电机转速测量值得出：

式中：T_10min为10min的平均转矩值；n_10min为评估数据库中经过时间同步的10min平均电机转速值；P_10min为评估数据库中经过时间同步的10min平均功率值；通过此步骤将各台机组的数据分类整合，得到有效数据以每周为一个更新频次永久保存于评估数据库中，以备随时调用；

第五步：数据分类，由风力发电机组转矩控制策略分析得出,转矩控制共有四个运行区域，分别为风机启动区、C_p恒定区、恒定区、功率恒定区四个 运行区域，根据不同风力发电机组设计的转矩控制曲线，将评估数据库中经过数据整理的电机转速值与电机转矩值进行数值划分，将不同数据分别存入四个不同的运行区域，进行数据处理；

第六步：拟合分析，选取评估数据库中的发电机转速设为x，选取转矩值设为y，作为拟合输入值，恒定区数据采用线性自回归拟合法得到风机相应的实际运行转矩增益系数K值，风机启动区、转速恒定区、功率恒定区的运行数据采用最小二乘法进行拟合分别得到拟合A₁,B₁,A₂,B₂,A₃,B₃.具体拟合算法由附件1数据拟合法给出；

第七步；转矩控制曲线的绘制，在完成数据拟合后，根据标准控制曲线划分节点，选取合理范围，通过第六步中所得到的参数对风机启动区、C_p恒定区、转速恒定区、功率恒定区曲线进行绘制：

Y＝A₁+B₁X(风机启动区)

Y＝KX²(C_P恒定区)

Y＝A₂+B₂X(转速恒定区)

Y＝A₃+B₃X(功率恒定区)

将式中的各部分绘制于界面上与标准转矩曲线进行比对，可直观的反映出转矩控制性能的偏差；

第八步：一致性校验，通过曲线一致性校验对比方法来对比拟合曲线与标准曲线的回归曲线精密度、剩余标准差、斜率、截距等曲线基本参数，来对曲线进行一致性校验；检验拟合曲线与标准曲线是否存在显著性差异，具体算法由附件2曲线的一致性校验给出；

第九步：控制性能对比，通过将风机实际运行中的由第六步计算得出的K值与由第一步计算得出的风机设计最优转矩增益系数K_opt进行比对：

得到风机转矩增益系数偏差度，以此作为风电机组控制性能的判据，对风电机组最大功率跟踪性能进行分析；

根据理论设计的风机启动区控制曲线Y＝A+BX与由第六步计算得出的实际运行数据拟合曲线Y＝A₁+B₁X进行一致性对比：

得到风机启动区控制偏差度，同理计算得出转速恒定区、功率恒定区的偏差度δ₂,δ₃；最终以风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转 速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定区转矩控制偏差度δ₃为判据对风力发电机组的控制性能做出评判，判断依据由附件3最优转矩增益系数对发电量的影响给出，对比分析方法由附件4控制性能对比分析方法给出；

第十步：生成报告，通过研究分析，风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定区转矩控制偏差度δ₃在0～10％表示风机最大功率追踪控制运行状态良好，无需调整；风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定区转矩控制偏差度δ₃在10％～30％表示风机最大功率追踪控制运行状态欠佳，需对控制系统进行校准；风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定区转矩控制偏差度δ₃大于30％表示机组控制系统存在故障，需要对风电机组进行检修。

10.根据权利要求9所述的基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：

附件1的方法为：C_p恒定区数据进行非线性自回归拟合法：

取Y＝kx²，由理论可知k＞0.

y＝kx²

求拟合系数k值：

，

最后解得式中k即为每台风机相应的实际运行转矩增益系数K值；

风机启动区、恒定区、功率恒定区的运行数据采用的最小二乘拟合法：

使观测点和估计点的距离的平方和达到最小，这里的“二乘”指的是用平方度量观测点和估计点的远近，“最小”指的是参数的估计值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小；选取拟合数据库中风机启动区、恒定区、功率恒定区的运行数据进行拟合，建立回归模型：

Y＝A+BX

(X₁,Y₁),……,(X_nY_n)为收集到的观测数据，则应用模型

Y'＝A+BX'

来估计Y_i，这里X′_i是X_i的估计值；这样点(X_i,Y_i)的估计就是(X′_i,Y′_i)他们之间距离的平方为：

d＝(X_i,X'_i)²+(Y_i,A+BX')²

进而最小二乘估计量使得

达到最小值的参数，特别当各个X_i和相应的估计值相等，即X_i＝X′_i时，最小二乘估计量就是使得：

达到最小的参数；如果在这里能够固定结实变量值的前提下观测预报变量，就认为解释变量的观测值和估计值相等，从而可以通过上式求最小二乘估计；已知(X₁,Y₁),……,(X_nY_n)是变量X和Y的一组数据，要估计的是回归直线方程:

Y＝A₁+B₁X

中参数A₁,B₁,的值；所以这时目标的函数为：

达到最小于是这使得最小二乘法就是寻求A₁,B₁的值，使在各点的偏差

Y_i-(A₁+B₁X_i)(i＝1,2,3,…,n)

的平方和达到最小；在这种情形下得到直线：

Y_i＝A₁+B₁X_i

一定经过观测数据点的中心进一步，若观测数据全部落在某一直线上，则这个直线方程的截距和斜率必是模型参数的最小二乘估计量；使用该方法求得的斜率与截距即为风机启动区、恒定区、功率恒定区的线性拟合方程的系数；最终分别得到拟合直线；

Y＝A₁+B₁X

Y＝A₂+B₂X

Y＝A₃+B₃X

附件2：

曲线的一致性校验：

二次曲线的一致性校验：

表:曲线的基本参数

回归曲线精密度检验

在一元线性最小二乘法回归分析中，可以用剩余标准差来描述直线的精密度，进一步对y值做近似的区间估计；

设计曲线的标准偏差S₁

数据拟合曲线的标准偏差S₂

计算统计量

式中：S_max为S₁和S₂中较大者；S_min为S₁和S₂中较小者；根据显著性水平α,自由度f＝f₁+f₂，通过查表得到F_α(f)

表：相关系数显著性检验表

最终通过比较F与F_α(f)的大小来判定和之间是否存在显著性差异；若F<F_α(f)则说明S₁和S₂之间不存在明显差异；

检验二次曲线系数

计算统计量

根据显著性水平α,自由度f＝f₁+f₂，通过查表得到t_α(f)

t_计与t_α(f)进行比较，若t_计<t_α(f)则说明不存在明显差异，如存在显著性差异则进行下一步判断；

一次曲线的一致性校验

表:曲线的基本参数

回归曲线精密度检验

在一元线性最小二乘法回归分析中，可以用剩余标准差来描述直线的精密度，进一步对y值做近似的区间估计；

设计曲线的标准偏差S₁

数据拟合曲线的标准偏差S₂

计算统计量

式中：S_max为S₁和S₂中较大者；S_min为S₁和S₂中较小者；根据显著性水平α,自由度f＝f₁+f₂，通过查表得到F_α(f)

最终通过比较F与F_α(f)的大小来判定和之间是否存在显著性差异；若F<F_α(f)则说明S₁和S₂之间不存在明显差异；

检验斜率

计算统计量

根据显著性水平α,自由度f＝f₁+f₂，通过查表得到t_α(f)

查得t_计与t_α(f)进行比较，若t_计<t_α(f)则说明B与B₁不存在明显差异；

检验截距

标准曲线

数据拟合曲线

计算统计量

根据显著性水平α,自由度f＝f₁+f₂，通过查表得到t_α(f)

查得t_计与t_α(f)进行比较，若t_计<t_α(f)则说明A与A₁不存在明显差异；

由以上检验剩余标准差S，斜率B，截距A可评判出回归直线是否存在显著性差异，如存在显著性差异则进行下一步判断；

附件3为：

根据bladed对风力发电机组进行仿真模拟分析得出风力发电机组最优转矩增益系数K的变化会对机组的发电量造成很大的影响，因此可根据K值来对风力发电机组的控制性能进行评判；

表：转矩增益系数偏差对发电量的影响

可以得出在不同年平均风速下如果转矩增益系数偏差达到10％即对机组发电量产生5％左右的影响需要对机组进行调试，如超过30％则对机组发电量产生巨大影响说明机组产生故障，需要对机组进行进一步的检修；

附件4为：

控制性能对比分析方法：

C_p恒定区控制性能对比方法为：通过将风机实际运行中的由第六步计算得出的K值与由第一步计算得出的风机设计最优转矩增益系数K_opt进行比对：

得到风机转矩增益系数偏差度δ，以此作为风电机组控制性能的判据，对风电机组最大功率跟踪性能进行分析；

其它运行区域在风机转矩控制运行阶段通常按照逻辑控制执行，即风机启动区、恒定区直接提升转矩，功率恒定区维持在某一区间内运行；分别对应标准直线方程

风机启动区实际运行拟合直线为

Y＝A₁+B₁X

标准直线方程为：

Y＝A+BX

对两条直线进行比对：

最终求得风机启动区偏差度为：

同理求得转速恒定区、功率恒定区的偏差度δ₂,δ₃；

风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定区转矩控制偏差度δ₃在0～10％表示风机最大功率追踪控制运行状态良好，无需调整；风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定区转矩控制偏差度δ₃在10％～30％表示风机最大功率追踪控制运行状态欠佳，需对控制系统进行校准；风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ₁、转速恒定区转矩控制偏差度δ₂、功率恒定区转矩控制偏差度δ₃大于30％表示机组控制系统存在故障，需要对风电机组进行检修。