CN106438198B - 一种基于大数据的风电机组自动对风方法及系统 - Google Patents

一种基于大数据的风电机组自动对风方法及系统 Download PDF

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Abstract

一种基于大数据的风电机组自动对风方法，所述方法包括以下步骤：1)实时获取风电机组的风速风向和发电功率值；2)当风速长时间处于小风停机时，将实时获得的风向与基于各机组历史数据推得的主风向比较，根据比较结果再执行后续的偏航指令。以及提供一种基于大数据的风电机组自动对风系统，包括用于实时获取风电机组的风速风向和发电功率值的采集模块；用于当风速长时间处于小风停机时，将实时获得的风向与基于各机组历史数据推得的主风向比较，根据比较结果再执行后续的偏航指令的偏航控制模块。本发明减少损耗、稳定可靠、对风效率较高。

Description

一种基于大数据的风电机组自动对风方法及系统
技术领域
本发明涉及风电技术领域，尤其涉及一种基于大数据的风电机组自动对风方法及系统，特别适用于有多个主风向的中低风速风电场。
背景技术
目前国内小风停机(<3m/s)的机组主要采取实时对风措施，以获得较大的风速；而这种对风措施常常会有以下缺点：仅靠风向仪的检测，风向变化不可预知，对风时间长；若机组停机时期机组对风为非主风向，重新启动，需要较长的对风时间，导致偏航消耗时间较长；在风电场长时间小风(3～5m/s)时，机组偏航消耗的发电量大于机组的发电量，同时机组的偏航也造成偏航电机、制动器的损耗。
发明内容
为了克服已有风电机组对风方式的对风效率较低、损耗较大、稳定性较差的不足,本发明提供了一种减少损耗、稳定可靠、对风效率较高的基于大数据的风电机组自动对风方法及系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于大数据的风电机组自动对风方法，包括以下步骤：
1)实时获取风电机组的风速风向和发电功率值；
2)当风速长时间处于小风停机(10min平均风速<3m/s)时，将实时获得的风向与基于各机组历史数据推得的主风向比较，根据比较结果再执行后续的偏航指令。
进一步，所述步骤2)中，基于风电场历史记录的年变化、月变化规律及历史风玫瑰图，与当日已有风向变化数据进行比对，基于大数据将日主风向按时段划分(如：白天为E，晚上为N)，通过相关性比较，判定小风停机时段该机组该日该时段的主风向。
再进一步，所述步骤2)中，当实测风向与历史记录主风向间的夹角位于锐角区间20～45°时，对机组实施偏航，当夹角不在20～45°时，使机组停留在主风向上，当夹角不在20～45°的持续时间在30分钟以上时，对基于大数据判定的该时段主方向进行修正，将该时段的主方向变更为实测风向；当风速大于5m/s(10min平均风速)以上，进入正常的对风偏航模式。
更进一步，所述步骤2)中，长时间处于小风停机状态的长时间的定义为15分钟以上。
一种基于大数据的风电机组自动对风系统，包括：
用于实时获取风电机组的风速风向和发电功率值的采集模块；
用于当风速长时间处于小风停机(10min平均风速<3m/s)时，将实时获得的风向与基于各机组历史数据推得的主风向比较，根据比较结果再执行后续的偏航指令的偏航控制模块。
进一步，所述偏航控制模块中，基于风电场历史记录的年变化、月变化规律及历史风玫瑰图，与当日已有风向变化数据进行比对，基于大数据将日主风向按时段划分(如：白天为E，晚上为N)，通过相关性比较，判定小风停机时段该机组该日该时段的主风向。
再进一步，当实测风向与历史记录主风向间的夹角位于锐角区间20～45°时，对机组实施偏航，当夹角不在20～45°时，使机组停留在主风向上，当夹角不在20～45°的持续时间在30分钟以上时，对基于大数据判定的该时段主方向进行修正，将该时段的主方向变更为实测风向；当风速大于5m/s(10min平均风速)以上，进入正常的对风偏航模式。
更进一步，长时间处于小风停机状态的长时间的定义为15分钟以上。
本发明中，风速风向仪采集的实时风速风向值传输到信息系统中，判断当前风速值(10min平均风速)是否小于3m/s且时间长达30min以上；若是，则进入小风停机偏航模式，该模式具体为：基于风电场历史记录的年变化、月变化规律及历史风玫瑰图，与当日已有风向变化数据进行比对，基于大数据将日主风向按24小时不同时段划分(如：白天为E，晚上为N)，通过相关性比较，判定小风停机时段该机组该日该时段的主风向；将风向仪获取的风向与信息系统中判定的该日主风向相对照，若两者间的夹角为20°～45°的锐角时，执行偏航动作指令，若下一阶段的风向值与判定的主风向间的夹角仍在20～45°，刚结束偏航任务，该次不偏航，继续等待下一阶段的风速风向信息；若夹角不在20～45°时且持续时间在30min以内时，则将机位偏航至主风向上，等待下一阶段的风速风向值，若实测风向与此前判定的主风向夹角不在20～45°范围内的持续时间大于30min，则对此前判定的主方向进行修正，基于大数据与自学习重新判定该时段的主风向，使主风向的判定更准确；当风速大于5m/s时，退出小风停机偏航模式，此时由于机位一直在主风向上，因此启机后能减小偏航角度，快速到达对风位置，减少对风时间。
本发明的有益效果是：使机组停机在主风向，减少重新启动时的偏航对风时间；减少长时间小风情况下无意义的偏航次数和偏航时间，避免机组无必要的自耗电，延长偏航电机和制动器的使用寿命。
附图说明
图1为基于大数据的风电机组自动对风方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
实施例1
参照图1，一种基于大数据的风电机组自动对风方法，包括以下步骤：
1)实时获取风电机组的风速风向和发电功率值；
2)当风速长时间处于小风停机(10min平均风速<3m/s)时，将实时获得的风向与基于各机组历史数据推得的主风向比较，根据比较结果再执行后续的偏航指令。
进一步，所述步骤2)中，基于风电场历史记录的年变化、月变化规律及历史风玫瑰图，与当日已有风向变化数据进行比对，基于大数据将日主风向按时段划分(如：白天为E，晚上为N)，通过相关性比较，判定小风停机时段该机组该日该时段的主风向。
再进一步，所述步骤2)中，当实测风向与历史记录主风向间的夹角位于锐角区间20～45°时，对机组实施偏航，当夹角不在20～45°时，使机组停留在主风向上，当夹角不在20～45°的持续时间在30分钟以上时，对基于大数据判定的该时段主方向进行修正，将该时段的主方向变更为实测风向；当风速大于5m/s(10min平均风速)以上，进入正常的对风偏航模式。
更进一步，长时间处于小风停机状态的长时间的定义为15分钟以上。
实施例2
一种基于大数据的风电机组自动对风系统，包括：
用于实时获取风电机组的风速风向和发电功率值的采集模块；
用于当风速长时间处于小风停机(10min平均风速<3m/s)时，将实时获得的风向与基于各机组历史数据推得的主风向比较，根据比较结果再执行后续的偏航指令的偏航控制模块。
进一步，所述偏航控制模块中，基于风电场历史记录的年变化、月变化规律及历史风玫瑰图，与当日已有风向变化数据进行比对，基于大数据将日主风向按时段划分(如：白天为E，晚上为N)，通过相关性比较，判定小风停机时段该机组该日该时段的主风向。
再进一步，当实测风向与历史记录主风向间的夹角位于锐角区间20～45°时，对机组实施偏航，当夹角不在20～45°时，使机组停留在主风向上，当夹角不在20～45°的持续时间在30分钟以上时，对基于大数据判定的该时段主方向进行修正，将该时段的主方向变更为实测风向；当风速大于5m/s(10min平均风速)以上，进入正常的对风偏航模式。
更进一步，长时间处于小风停机状态的长时间的定义为15分钟以上。
该系统的执行主体为机组的偏航控制系统，如图1所示，该自动对风系统的具体工作流程为：
采集模组中的风速风向仪实时获取风电机组的环境风速值、风向值；其中环境风速值即机组所处环境的风速大小。
对获取的风速值进行判断，当采集到的风速值小于3m/s且时间长达30min以上时，将偏航模式转变为小风停机偏航模式；该模式的具体工作内容为：首先是确定机组停风该日的主方向，判别方法是基于存储有风电场历史记录的风速风向年、月变化规律、历史风玫瑰图等大数据的信息库，与当日的风向变化历史数据作对照，从历史数据中找到与当日的风向变化契合度最高的风向数据，据此判定当日主方向，此外该主方向判定系统还可按当日的不同时段划分不同的主风向，如白天6-18h某风场的主风向为E，晚上18h至第二天6h的主风向为N。信息库中先是通过对历年收集的风向数据按季节性进行主风向的划分，如某风场根据历年数据收集可知在12-2月的主风向为东北风，3-5月的主风向为西北风，6-8月为东南风，9-11月为东南风，根据实测风向当天的日期如7月15日，可缩小数据查询范围至6-8月。再根据6、7、8月份的风向变化规律与7月15日当天的风向数据进行比对，从中找出风向变化、频度等相关性最高的一星期风向数据(可细化至每天的日风向数据)，以该星期的主风向作为7月15日当天的主方向，在此基础上，将7月15日已记录的风向与基于大数据不同时段划分的主风向进行比照，判定7月15日该日小风停机时段的主风向。
将实时获取的风向值与系统判定的主风向进行比对，当两者的夹角角度为锐角(20～45°)，对机组实施偏航指令，将机组偏航至实时获取的风向处，当实测风向与主风向间夹角在此区域内，若机组上次偏航刚结束，则本次不偏航；若夹角不在20～45°且持续时间小于30min时，则将机位偏航至主风向上，等待下一阶段的风速风向值，若下一时段的风向值与主方向的夹角不在20～45°范围内，则不执行偏航指令；当夹角不在20～45°且持续时间大于30min时，对此前基于大数据判定的主方向进行修正，并进行自学习，对自后有类似的风向变化的特定时段的主风向判定更为精确，最后达到以下功能，即设定的主方向与实测风速间的夹角在20～45°范围外的持续时间不超过30min，实现该自动对风系统基于大数据的自学习能力。
当风速大于5m/s时，退出小风停机偏航模式，此时由于机位一直在主风向上，因此进入常规偏航模式后能极大概率的减小所需偏航的角度，快速到达对风位置，减少对风时间。
通过以上实施例可以看出，本发明是一种高效的自动对风系统，尤其适合于有多个主风向的中低风速风电场。
以上实施方式只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人了解本发明的内容并加以实施，并不能以此限制本发明的保护范围，凡根据本发明精神实质所做的等效变化或修饰均涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (4)

1.一种基于大数据的风电机组自动对风方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
1)实时获取风电机组的风速风向和发电功率值；
2)当风速长时间处于小风停机时，将实时获得的风向与基于各机组历史数据推得的主风向比较，根据比较结果再执行后续的偏航指令；
所述步骤2)中，基于风电场历史记录的年变化、月变化规律及历史风玫瑰图，与当日已有风向变化数据进行比对，基于大数据将日主风向按时段划分，通过相关性比较，判定小风停机时段该机组该日该时段的主风向；
所述步骤2)中，当实测风向与历史记录主风向间的夹角位于锐角区间20～45°时，对机组实施偏航，当夹角不在20～45°时，使机组停留在主风向上，当夹角不在20～45°的持续时间在30分钟以上时，对基于大数据判定的该时段主方向进行修正，将该时段的主方向变更为实测风向；当风速大于5m/s以上，进入正常的对风偏航模式。
2.如权利要求1所述的基于大数据的风电机组自动对风方法，其特征在于：所述步骤2)中，长时间处于小风停机状态的长时间的定义为15分钟以上。
3.一种如权利要求1所述的基于大数据的风电机组自动对风方法实现的系统，其特征在于：所述系统包括：
用于实时获取风电机组的风速风向和发电功率值的采集模块；
用于当风速长时间处于小风停机时，将实时获得的风向与基于各机组历史数据推得的主风向比较，根据比较结果再执行后续的偏航指令的偏航控制模块；
所述偏航控制模块中，基于风电场历史记录的年变化、月变化规律及历史风玫瑰图，与当日已有风向变化数据进行比对，基于大数据将日主风向按时段划分，通过相关性比较，判定小风停机时段该机组该日该时段的主风向；
所述偏航控制模块中，当实测风向与历史记录主风向间的夹角位于锐角区间20～45°时，对机组实施偏航，当夹角不在20～45°时，使机组停留在主风向上，当夹角不在20～45°的持续时间在30分钟以上时，对基于大数据判定的该时段主方向进行修正，将该时段的主方向变更为实测风向；当风速大于5m/s以上，进入正常的对风偏航模式。
4.如权利要求3所述的系统，其特征在于：所述偏航控制模块中，所述步骤2)中，长时间处于小风停机状态的长时间的定义为15分钟以上。
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