CN108710689A - 一种风电场气象数据管理系统及方法 - Google Patents
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Abstract
一种风电场气象数据管理系统及方法,包括用于定期从风电场SCADA系统读取每台风力发电机组的气象传感器的测量数据的数据采集接口,数据采集接口将采集到的信息传递给存储模块进行存储,数据校验模块对存储模块中的信息进行检验,对检验后发现数据异常的异常传感器机位通过报警模块进行报警,对确认后的异常数据进行剔除,并利用与临近机组数据的线性相关性关系通过数据插补模块插补缺失时段数据,插补后将信息传递至存储模块,本发明具有异常数据快速识别,报警,保证所有机位点气象记录的完整性和有效性,为风电场运维管理者提供可靠的数据支持的特点。
Description
技术领域
本发明涉及风力发电技术领域,特别涉及一种风电场气象数据管理系统及方法。
背景技术
近年来,我国风力发电产业发展迅速,风力发电机组装机容量迅速扩大,风力发电已经成为我国第二大可再生能源电力来源。然而,随着风电装机规模的迅速扩大,风电场的运维管理技术却未能及时跟上,尚存在一些的不足。目前,风电场及风机都安装有数据采集与监视控制系统(SCADA),该系统安装了多种传感器,采集了风机所处的气象环境与运行状态等多种数据,以供运行人员对风机状态进行监控,并进行数据的分析。然而,这种只进行采集和存储而不进行综合分析的系统并不能及时发现数据的异常,尤其是某些气象传感器的采集信息并不直接参与风机控制的情况下,若气象传感器发生故障等异常,现有的系统并不能及时发现,也不会对于异常数据进行修补,造成真实气象记录长期缺失。而当工程师需要调取风机运行数据进行分析的时候,例如工程师需要根据风速记录评估风力发电机组在故障停机期间的电量损失,才发现风速记录值存在异常,届时再采取措施进行补救将非常费时费力,而且由于缺少可靠依据,很难够取得好的效果。因此,亟需设计一套风电场气象数据管理系统,能够自动化的采集和存储风电场每一台风机的气象传感器的记录值,并定期对每一项记录值进行统计分析,对于气象传感器故障或异常自动进行报警,对于有异常或缺测的数据能够及时根据临近机组的测量值以及相关性关系进行插补或修正,从而保证全风电场每个机位的气象数据完整有效,为风电场的运行优化、事故分析、故障诊断等提供可靠数据保证。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种风电场气象数据管理系统及方法,可以实现对风电场所有风机上包括大气压力、大气温度、风向、风速等气象信息的全自动采集、存储、检验、插补、修正以及传感器异常报警。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案是:
一种风电场气象数据管理系统,包括用于定期从风电场SCADA系统读取每台风力发电机组的气象传感器的测量数据采集接口,数据采集接口将采集到的信息传递给存储模块进行存储,数据校验模块对存储模块中的信息进行检验,对检验后发现的异常数据对应的传感器机位通过报警模块进行报警,对确认后的异常数据进行剔除,并利用与临近机组数据的线性相关性关系通过数据插补模块插补缺失时段数据,插补后将信息传递至存储模块。
一种风电场气象数据管理系统的方法,系统定期对临近机位的同类气象数据做相关性检验,并根据相关性变化趋势判断气象传感器数据是否存在异常,及时通过报警模块给出报警,对于异常数据,经人工确认后,系统予以剔除,并根据历史相关性关系利用临近机组的同类数据进行插补;
所述临近机位是指同一风电场中距离最近的两台机组;所述同类气象数据的相关性检验包括临近机组间风向数据、风速数据、大气温度数据和大气压力数据之间的相关性检验,所述相关性检验是指线性相关性检验;
所述的相关性检验最小周期为日,若与临近两台机组的日线性相关性系数均小于0.8倍的月线性相关性系数,则判定该机组传感器故障并发出警报;
所述的风速数据,若连续1小时风速变化不超过0.1m/s,且大气温度<1℃,则判定该时段风速为疑似凝冻风速,发出疑似凝冻警报;对于风向数据,若连续1小时风向变化不超过5°,并且大气温度<1℃,则判定该时段风向为疑似凝冻风向,发出疑似凝冻警报;
所述的报警模块发出警报,必须予以人工确认后,数据插补模块才进行异常数据的剔除和插补;
所述的人工予以确认后的异常数据的剔除和插补,数据插补模块利用异常数据出现之前3个月的数据与临近正常机组的线性相关性关系,以及临近机组的正常数据,对本机组的异常数据进行修正和插补,修正和插补后的数据存入存储模块。
所述的数据采集接口定期从风电场的SCADA系统采集数据的周期不大于1日。
所述的机组气象数据检验和插补规则包括以下步骤:
步骤一:
利用每月数据,逐一计算每台机组的逐十分钟平均风速、风向、大气压力和大气温度数据与临近2台机组对应数据的线性相关性系数,并分别记录为kmon,1和kmon,2;
步骤二:
利用每日数据,逐一计算每台机组的逐十分钟平均风速、风向、大气压力和大气温度数据与临近2台机组对应数据的线性相关性系数,并分别记录为kday,1和kday,2;
步骤三:
判断kday,1<0.8*kmon,1,kday,2<0.8*kmon,2两个条件是否同时满足,若同时满足,则判定该风机对应数据传感器异常,发出传感器故障警报,等待人为干预,手动予以确认;若满足其一,则进一步判断其相邻机组数据是否异常。
步骤四:
对于风速数据,若连续1小时风速变化不超过0.1m/s,且大气温度<1℃,则判定该时段风速为疑似凝冻风速,发出疑似凝冻警报,等待人为干预,手动予以确认;对于风向数据,若连续1小时风向变化不超过5°,并且大气温度<1℃,则判定该时段风向为疑似凝冻风向,发出疑似凝冻警报,等待人为干预,手动予以确认。
步骤五:
对于人工予以确认后的异常数据,数据插补模块利用异常数据出现之前3个月的数据与临近正常机组的线性相关性关系,以及临近机组的正常数据,对本机组的异常数据进行修正和插补。
步骤六:
修正和插补后的数据存入存储模块。
本发明的有益效果:
1、可以实现全风电场所有风机上的包括风向、风速、大气压力、大气温度等气象传感器工作状态的监测,一旦设备故障或出现凝冻,可以在短期之内做出识别和报警,提醒运维人员进行检查和修复。
2、可以及时自动剔除每台机位气象记录中的异常数据,并对缺失数据进行科学修补,保证所有机位点气象记录的完整性和有效性,为风电场运维管理者提供可靠的数据支持。
附图说明
图1是一种风电场气象数据管理系统图。
图2为机组排列分布图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
如图1和图2所示,风电场气象数据管理系统定期从风电场SCADA系统读取每台风力发电机组的气象传感器的测量数据,包括风速、风向、大气压力和大气温度,并将这些数据进行汇总,自动检测每项数据的完整性,一旦发现数据缺测,将根据风机是否断电判断是否传感器发生异常。根据风电场每台风机的相对位置关系,对所有临近风机之间的同类数据做相关性检验,并计算线性相相关性系数。若相关性系数出现突然的下降,则说明有传感器出现异常,系统根据多台风机间的相关性对比,判断出异常传感器机位,并向运维人员报警对应传感器故障,及早进行人工检查和确认。对于确认后的异常数据,系统会将之剔除,并利用与临近机组数据的线性相关性关系插补缺失时段数据。从而实现对全风电场所有机位点的气象数据的采集管理和质量控制。
本系统通过数据采集接口定期从风电场的SCADA系统读取各台机组的风速、风向、大气压力和大气温度的逐十分钟平均数据,并在存储模块进行存储。数据校验模块利用风电场的风机位置分布情况,为每台机组选取距离最近的2台机组作为数据校验参考对象,并遵守如下校验规则:
步骤一:
利用每月数据,逐一计算每台机组的逐十分钟平均风速、风向、大气压力和大气温度数据与临近2台机组对应数据的线性相关性系数,并分别记录为kmon,1和kmon,2;
步骤二:
利用每日数据,逐一计算每台机组的逐十分钟平均风速、风向、大气压力和大气温度数据与临近2台机组对应数据的线性相关性系数,并分别记录为kday,1和kday,2;
步骤三:
判断kday,1<0.8*kmon,1,kday,2<0.8*kmon,2两个条件是否同时满足,若同时满足,则判定该风机对应数据传感器异常,发出传感器故障警报,等待人为干预,手动予以确认;若满足其一,则进一步判断其相邻机组数据是否异常。
步骤四:
对于风速数据,若连续1小时风速变化不超过0.1m/s,且大气温度<1℃,则判定该时段风速为疑似凝冻风速,发出疑似凝冻警报,等待人为干预,手动予以确认;对于风向数据,若连续1小时风向变化不超过5°,并且大气温度<1℃,则判定该时段风向为疑似凝冻风向,发出疑似凝冻警报,等待人为干预,手动予以确认。
步骤五:
对于人工予以确认后的异常数据,数据插补模块利用异常数据出现之前3个月的数据与临近正常机组的线性相关性关系,以及临近机组的正常数据,对本机组的异常数据进行修正和插补。
步骤六:
修正和插补后的数据存入存储模块。
表1 某日临近机位风速相关性关系
Claims (3)
1.一种风电场气象数据管理系统,其特征在于,包括用于定期从风电场SCADA系统读取每台风力发电机组的气象传感器测量数据的数据采集接口,数据采集接口将采集到的信息传递给存储模块进行存储,数据校验模块对存储模块中的信息进行检验,对检验后出现的异常数据对应的传感器机位通过报警模块进行报警,对确认后的异常数据进行剔除,并利用与临近机组数据的线性相关性关系通过数据插补模块插补缺失时段数据,插补后将信息传递至存储模块。
2.基于权利要求1管理系统的方法,其特征在于,系统定期对临近机位的同类气象数据做相关性检验,并根据相关性变化趋势判断气象传感器数据是否存在异常,及时通过报警模块给出报警,对于异常数据,经人工确认后,系统予以剔除,并根据历史相关性关系利用临近机组的同类数据进行插补;
所述临近机位是指同一风电场中距离最近的两台机组;所述同类气象数据的相关性检验包括临近机组间风向数据、风速数据、大气温度数据和大气压力数据之间的相关性检验,所述相关性检验是指线性相关性检验;
所述的相关性检验最小周期为日,若与临近两台机组的日线性相关性系数均小于0.8倍的月线性相关性系数,则判定该机组传感器故障并发出警报;
所述的风速数据,若连续1小时风速变化不超过0.1m/s,且大气温度<1℃,则判定该时段风速为疑似凝冻风速,发出疑似凝冻警报;对于风向数据,若连续1小时风向变化不超过5°,并且大气温度<1℃,则判定该时段风向为疑似凝冻风向,发出疑似凝冻警报;
所述的报警模块发出警报,必须予以人工确认后,数据插补模块才进行异常数据的剔除和插补;
所述的人工予以确认后的异常数据,数据插补模块利用异常数据出现之前3个月的数据与临近正常机组的线性相关性关系,以及临近机组的正常数据,对本机组的异常数据进行修正和插补,修正和插补后的数据存入存储模块;
所述的数据采集接口定期从风电场的SCADA系统采集数据的周期不大于1日。
3.根据权利要求2所述的一种风电场气象数据管理系统的方法,其特征在于,所述的气象数据校验和插补规则包括以下步骤:
步骤一:
利用每月数据,逐一计算每台机组的逐十分钟平均风速、风向、大气压力和大气温度数据与临近2台机组对应数据的线性相关性系数,并分别记录为kmon,1和kmon,2;
步骤二:
利用每日数据,逐一计算每台机组的逐十分钟平均风速、风向、大气压力和大气温度数据与临近2台机组对应数据的线性相关性系数,并分别记录为kday,1和kday,2;
步骤三:
判断kday,1<0.8*kmon,1,kday,2<0.8*kmon,2两个条件是否同时满足,若同时满足,则判定该风机对应数据传感器异常,发出传感器故障警报,等待人为干预,手动予以确认;若满足其一,则进一步判断其相邻机组数据是否异常;
步骤四:
对于风速数据,若连续1小时风速变化不超过0.1m/s,且大气温度<1℃,则判定该时段风速为疑似凝冻风速,发出凝冻疑似警报,等待人为干预,手动予以确认;对于风向数据,若连续1小时风向变化不超过5°,并且大气温度<1℃,则判定该时段风向为疑似凝冻风向,发出凝冻疑似警报,等待人为干预,手动予以确认;
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对于人工予以确认后的异常数据,数据插补模块利用异常数据出现之前3个月的数据与临近正常机组的线性相关性关系,以及临近机组的正常数据,对本机组的异常数据进行修正和插补;
步骤六:
修正和插补后的数据存入存储模块。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20181026 |