CN107292479B - 一种风电场能量损失自适应计算方法 - Google Patents

一种风电场能量损失自适应计算方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种风电场能量利用率自适应系统的计算方法，根据一定时间t0—t1内风机相关参数，自适应确定任意时刻t i 风机实际运行状态S_r(t i )，风机实际运行状态S_r(t i )包括七种状态，分别为正常运行S1、带病限负荷运行S2、场内受累停机S3、故障停机S4、检修停机S5、限电限负荷运行S6和限电停机S7，并分别记录在t0—t1时间内风机在上述七种状态下的时间段，其中相关参数包括PLC状态S(t)、集电线路电流I(t)、风速V(t)和功率P(t)。

Description

一种风电场能量损失自适应计算方法
技术领域
本发明属于风力发电领域，涉及一种风电场能量利用率自适应系统的计算方法。可以自适应计算风机及风电场能量利用率，实现风机及风电场的能量损失计算。
背景技术
截至2014年底全球风电累计装机容量达到369614MW，同比增长16.2％。从2001～2014年，全球风电增长迅速。2014年，中国(不包括台湾地区)，新增装机容量23351MW，同比增长45％；累计装机容量114763.89MW。新增装机和累计装机两项数据均居世界第一。
风电装机的快速发展带来了很多问题，例如故障率居高不下、发电量损失严重等，这就为风电场运行的持续盈利带来了挑战。如何去对风电场机组性能进行评估，如何去对风电场的损失电量进行科学定性分析，成为风电场针对性进行检修、技改或运行优化的基石。
随着风机单机容量的不断增大，机组的结构也变得越来越复杂。虽然风机的设计寿命要求至少达到20年，但目前来看，机组制造商对所售机组的质保年限一般只有两年或者三年，这与机组的设计寿命要求相去甚远。由于风机长期工作在交变载荷的作用下，工作环境恶劣，从而使得机组在运行过程中难免发生故障，导致机组可靠性下降，引发可靠性电量损失，具体表现为机组带病限负荷损失及机组故障停机损失。
然而，目前高校对该课题的研究仅仅停留在理论分析阶段，实际应用相对较少，风机制造商的研究结果仅仅针对本品牌的风机有效，且由于利益等原因，分析结果往往被厂家修正，以更好的满足风电场招标需求，对风电场运营没有实际指导意义。
中国专利201610681709.1公开了一种评估风电场运维水平的方法，包括以下步骤：1)构建风电场所有风机的设计参数信息表，获取统计时间范围内各风机所处环境的风速、空气密度及各风机状态的历史数据；2)计算统计时间范围内的风功率；3)获取统计时间范围内各风机可用状态的时间信息；4)计算统计时间范围内各风机处于可用状态时对应的可用风能；5)计算各风机在统计时间范围内的总风能；6)计算各风机的能量可利用率指标EAF；7)计算得风电场能量可利用率指标EAFs，8)根据步骤7)得到风电场能量可利用率指标EAFs得风电场的运维水平。该方案无法得到风力损失的具体数据。
本发明针对以上不足，瞄准该前沿方向展开相关研究，通过对风电场各机型的控制逻辑及PLC状态进行分析，按照正常运行、机组带病限功率运行、机组故障停机、场内受累停机或限功率、计划性停机、电网限电等状态进行筛选和整理，基于风机状态，分析风机及风电场机组发电量损失原因，进一步优化运行、指导检修及技改管理，提升发电量，争创效益。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述不足，而提供一种步骤简单合理精确的风电场能量利用率自适应系统的计算方法。
本发明解决上述问题所采用的技术方案是：一种风电场能量利用率自适应系统的计算方法，其特征在于：包括如下步骤：
1)根据一定时间t0—t1内风机相关参数，自适应确定任意时刻ti风机实际运行状态S_r(ti)，风机实际运行状态S_r(ti)包括七种状态，分别为正常运行S1、带病限负荷运行S2、场内受累停机S3、故障停机S4、检修停机S5、限电限负荷运行S6和限电停机S7，并分别记录在t0—t1时间内风机在上述七种状态下的时间段，其中相关参数包括PLC状态S(t)、集电线路电流I(t)、风速V(t)和功率P(t)；正常运行S1包括待机；
2)根据风速V(t)，按照风机保证的功率曲线PC_g(V)，计算t0—t1时间内，风机理论发电量W_t，
Figure GDA0002118892890000021
3)根据功率P(t)，计算t0—t1时间内，实际发电量W_r，
Figure GDA0002118892890000022
4)结合t0—t1时间内风速V(t)及风机的状态，利用风机实际功率曲线，计算风机电量损失，得到性能损失W1、机组带病限负荷损失W2、场内受累停机损失W3、故障停机损失W4、检修损失W5和限电损失W6，其中：
Figure GDA0002118892890000023
其中，PC_r(V)为实际功率曲线；积分时间t10代表运行状态属于S1、S2、S6、S7的起始时间，t11代表运行状态属于S1、S2、S6、S7的最终时间；
Figure GDA0002118892890000024
其中，积分时间t20代表运行状态属于S2的起始时间，t21代表运行状态属于S2的最终时间；
其中，积分时间t30代表运行状态属于S3的起始时间，t31代表运行状态属于S3的最终时间；
Figure GDA0002118892890000026
其中，积分时间t40代表运行状态属于S4的起始时间，t41代表运行状态属于S4的最终时间；
Figure GDA0002118892890000027
其中，积分时间t50代表运行状态属于S5的起始时间，t51代表运行状态属于S5的最终时间；
W6＝W1-W2-W3-W4-W5。
根据相关参数，自适应确定t0—t1时间内任意时刻ti风机实际运行状态S_r(ti)，其划分原则如下：
包括待机状态在内的正常运行S1：集电线路电流I≠0，PLC状态＝正常，齿轮箱油温<报警值；带病限负荷运行S2：集电线路电流I≠0，齿轮箱油温＞报警值；场内受累停机S3：集电线路电流I＝0；故障停机S4：ti时刻PLC状态＝故障或ti时刻PLC状态＝维护，前面PLC状态≠维护状态；检修停机S5：ti时刻PLC状态≠故障，ti-1时刻PLC状态＝维护；限电限负荷运行S6：AGC/AVC读取；限电停机S7：AGC/AVC读取。
Figure GDA0002118892890000031
相比现有技术，本发明基于风电场PLC状态及相关参数，利用多源信息，自动划分风电场风机状态，结合风速、功率等相关参数，建立能量损失数学模型，实现能量利用率的自动计算。本发明的优点在于能自适应确定风机实际运行状态，避免人为记录带来的不准确性，减少传统的能量利用率需要人为统计带来的大量工作，可自动计算任意一段时间任意一台或多台风机能量利用率及能量损失。从而指导风电场运行、检修及技改管理，提升风能利用率，提高发电量。
附图说明
图1是本发明实施例的计算流程图。
图2是本发明实施例的风电场风机运行状态划分逻辑图。
具体实施方式
下面结合附图并通过实施例对本发明作进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。
实施例。
参见图1至图2。
本实施例为一种风电场能量利用率自适应系统的计算方法，包括如下步骤：
1)根据一定时间t0—t1内风机相关参数，自适应确定任意时刻ti风机实际运行状态S_r(ti)，风机实际运行状态S_r(ti)包括七种状态，分别为正常运行S1、带病限负荷运行S2、场内受累停机S3、故障停机S4、检修停机S5、限电限负荷运行S6和限电停机S7，并分别记录在t0—t1时间内风机在上述七种状态下的时间段，其中相关参数包括PLC状态S(t)、集电线路电流I(t)、风速V(t)和功率P(t)；
2)根据风速V(t)，按照风机保证的功率曲线PC_g(V)，计算t0—t1时间内，风机理论发电量W_t，
Figure GDA0002118892890000041
3)根据功率P(t)，计算t0—t1时间内，实际发电量W_r，
4)结合t0—t1时间内风速V(t)及风机的状态，利用风机实际功率曲线，计算风机电量损失，得到性能损失W1、机组带病限负荷损失W2、场内受累停机损失W3、故障停机损失W4、检修损失W5和限电损失W6，其中：
Figure GDA0002118892890000043
其中，PC_r(V)为实际功率曲线；积分时间t10代表运行状态属于S1、S2、S6、S7的起始时间，t11代表运行状态属于S1、S2、S6、S7的最终时间；
其中，积分时间t20代表运行状态属于S2的起始时间，t21代表运行状态属于S2的最终时间；
Figure GDA0002118892890000045
其中，积分时间t30代表运行状态属于S3的起始时间，t31代表运行状态属于S3的最终时间；
Figure GDA0002118892890000046
其中，积分时间t40代表运行状态属于S4的起始时间，t41代表运行状态属于S4的最终时间；
Figure GDA0002118892890000047
其中，积分时间t50代表运行状态属于S5的起始时间，t51代表运行状态属于S5的最终时间；
W6＝W1-W2-W3-W4-W5。
根据相关参数，自适应确定t0—t1时间内任意时刻ti风机实际运行状态S_r(ti)，其划分原则如下：
Figure GDA0002118892890000048
Figure GDA0002118892890000051
根据风机参数(如保证功率曲线等)和风机运行状态，对风机运行状态进行划分，然后机选风机在该状态下损失电量，通过该状态下损失电量和风机标准状态发电量，从而计算风机能力利用率。
此外，需要说明的是，本说明书中所描述的具体实施例，其零、部件的形状、所取名称等可以不同，本说明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例说明。凡依据本发明专利构思所述的构造、特征及原理所做的等效变化或者简单变化，均包括于本发明专利的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种风电场能量损失自适应计算方法，其特征在于：包括如下步骤：
1)根据一定时间t0—t1内风机相关参数，自适应确定任意时刻ti风机实际运行状态S_r(ti)，风机实际运行状态S_r(ti)包括七种状态，分别为正常运行S1、带病限负荷运行S2、场内受累停机S3、故障停机S4、检修停机S5、限电限负荷运行S6和限电停机S7，并分别记录在t0—t1时间内风机在上述七种状态下的时间段，其中相关参数包括PLC状态S(t)、集电线路电流I(t)、风速V(t)和功率P(t)；正常运行S1包括待机；
2)根据风速V(t)，按照风机保证的功率曲线PC_g(V)，计算t0—t1时间内，风机理论发电量W_t，
Figure FDA0002118892880000011
3)根据功率P(t)，计算t0—t1时间内，实际发电量W_r，
4)结合t0—t1时间内风速V(t)及风机的状态，利用风机实际功率曲线，计算风机电量损失，得到性能损失W1、机组带病限负荷损失W2、场内受累停机损失W3、故障停机损失W4、检修损失W5和限电损失W6，其中：
其中，PC_r(V)为实际功率曲线；积分时间t10代表运行状态属于S1、S2、S6、S7的起始时间，t11代表运行状态属于S1、S2、S6、S7的最终时间；
Figure FDA0002118892880000014
其中，积分时间t20代表运行状态属于S2的起始时间，t21代表运行状态属于S2的最终时间；
Figure FDA0002118892880000015
其中，积分时间t30代表运行状态属于S3的起始时间，t31代表运行状态属于S3的最终时间；
Figure FDA0002118892880000016
其中，积分时间t40代表运行状态属于S4的起始时间，t41代表运行状态属于S4的最终时间；
Figure FDA0002118892880000017
其中，积分时间t50代表运行状态属于S5的起始时间，t51代表运行状态属于S5的最终时间；
W6＝W1-W2-W3-W4-W5。
2.根据权利要求1所述的风电场能量损失自适应计算方法，其特征在于：根据相关参数，自适应确定t0—t1时间内任意时刻ti风机实际运行状态S_r(ti)，其划分原则如下：包括待机状态在内的正常运行S1：集电线路电流I≠0，PLC状态＝正常，齿轮箱油温<报警值；带病限负荷运行S2：集电线路电流I≠0，齿轮箱油温＞报警值；场内受累停机S3：集电线路电流I＝0；故障停机S4：ti时刻PLC状态＝故障或ti时刻PLC状态＝维护，前面PLC状态≠维护状态；检修停机S5：ti时刻PLC状态≠故障，ti-1时刻PLC状态＝维护；限电限负荷运行S6：AGC/AVC读取；限电停机S7：AGC/AVC读取。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109086253A (zh) * 2018-07-20 2018-12-25 西安西热电站信息技术有限公司 一种基于可靠性维度的风电机组损失电量计算方法
CN109253056B (zh) * 2018-09-14 2020-06-02 华润电力投资有限公司北方分公司 一种风电数据分析方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101667226A (zh) * 2009-09-30 2010-03-10 华北电力大学（保定） 风电场及机组出力损失计算方法
KR101398400B1 (ko) * 2014-03-06 2014-05-27 전북대학교산학협력단 시변 드룹 기반 풍력발전기의 관성 제어 방법
CN105736253A (zh) * 2016-02-04 2016-07-06 华电电力科学研究院 基于风速和功率判断风机状态及计算能量利用率的方法
CN106296459A (zh) * 2016-08-17 2017-01-04 西安西热电站信息技术有限公司 一种评估风电场运维水平的方法
CN106374527A (zh) * 2016-09-20 2017-02-01 青岛华创风能有限公司 一种计算风电场机群限电、停机损失发电量的方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101667226A (zh) * 2009-09-30 2010-03-10 华北电力大学（保定） 风电场及机组出力损失计算方法
KR101398400B1 (ko) * 2014-03-06 2014-05-27 전북대학교산학협력단 시변 드룹 기반 풍력발전기의 관성 제어 방법
CN105736253A (zh) * 2016-02-04 2016-07-06 华电电力科学研究院 基于风速和功率判断风机状态及计算能量利用率的方法
CN106296459A (zh) * 2016-08-17 2017-01-04 西安西热电站信息技术有限公司 一种评估风电场运维水平的方法
CN106374527A (zh) * 2016-09-20 2017-02-01 青岛华创风能有限公司 一种计算风电场机群限电、停机损失发电量的方法

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