CN111797545B - 一种基于实测数据的风电机组偏航折减系数计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于实测数据的风电机组偏航折减系数计算方法，包括风电机组偏航系统故障检测；风电机组SCADA数据处理；风电机组对风数据区分；风电机组对风准确情况下功率曲线拟合以及风电机组偏航折减系数计算。本发明以对风准确功率散点为基础拟合出标准功率曲线，并计算对风不准确功率散点相对于标准功率曲线下的理想功率，从而计算风电场每台机组偏航折减系数及总体机组偏航折减系数。在以后的前期设计过程中，通过发电量后评估的方式得到风电场相似风电机组的偏航折减系数，为计算新风电场上网电量提供理论依据。本发明采用相对性的方法很好的规避掉了其他因素对风电机组功率的影响，以单因素的方式准确计算对风偏差对风电机组功率的影响。

Description

一种基于实测数据的风电机组偏航折减系数计算方法
技术领域
本发明涉及一种偏航折减系数计算方法，尤其涉及一种基于实测数据的风电机组偏航折减系数计算方法。
背景技术
随着风电机组控制技术的发展，机组轮毂高度的提高，叶片长度的加长。风电运营商将开发重点集中到南方低风速地区。这些地区属于风速S类地区，风速较小，且部分地区湍流较大，相对于三北地区发电能力较弱，资本金财务内部收益率等项目财务指标通常处于临界值。
因此在可行性研究阶段准确计算机组上网电量对准确评估经济性指标及项目投资决策具有重要意义。目前的CFD软件计算发电量时均假设风向正对风轮，未考虑风轮偏航不准确损失的电量，偏航折减系数作为综合折减系数中的一项，是计算机组年上网电量的重要参数，用来描述机组对风不准确对机组发电量的影响。
现有技术中，根据测风塔风向集中层度来评估场区风向集中度的方法在测风塔代表性不强的区域或地形较复杂的区域存在较大不确定性，测风塔位置和拟选机位位置风向集中度有可能差异较大。并且，目前根据选用机型确定机组偏航系统性能主要依据已投产风电场服役机组故障次数，故障次数并不能完全代表偏航系统反应灵敏性，也就无法完全用来定性评估偏航折减系数大小。
目前暂无准确计算因偏航不准确而损失风电机组上网电量的方法。
发明内容
为了解决上述技术所存在的不足之处，本发明提供了一种基于实测数据的风电机组偏航折减系数计算方法。
为了解决以上技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于实测数据的风电机组偏航折减系数计算方法，方法的步骤包括：
步骤S1、风电机组偏航系统故障检测；风向与机舱角度的差值出现次数符合以0°为中轴线的正态分布时，风电机组偏航系统运行正常，机舱运动的目标方向为风的方向；若不成正态分布，则风电机组偏航系统运行故障，立即对偏航系统极性检修；
步骤S2、风电机组SCADA数据处理；删去风电机组SCADA数据中的坏数据点后，整理出SCADA数据的风速，风向角，功率，机舱位置角的时间序列，以这四项数据为基准进行对风数据的区分及功率曲线的拟合；
步骤S3、风电机组对风数据区分；确定一个固定的对风偏差值，以此对风偏差值作为界限，将总数据分隔为对风准确和对风不准确两个数据组；
步骤S4、风电机组对风准确情况下功率曲线拟合；绘制对风准确情况下的功率-风速散点图，并拟合为一条标准化的功率曲线，将数据序列分为多个间隔相等的数据域，计算每个数据域的平均风速和平均输出功率；
步骤S5、风电机组偏航折减系数计算；根据每个数据域的平均输出功率计算总电量；对于对风不准确条件下的每一个实测风速数据，对应两个功率值：其中一个是实际功率值，从SCADA数据获得；另外一个是通过拟合得到的对风准确条件下的理论功率值；将功率折算为电量后，两者的差值即是因对风不准确而损失的电量，再计算其与总电量的比值就可以得到电量的偏航折减系数，如公式④所示：
式中，E3代表对风准确情况下总电量，kW·h；E2代表对风不准确情况下理论电量，kW·h；E1代表对风不准情况下实际电量，kW·h。
作为一种实施例，步骤S2中坏数据包括：风电机组定检维护时段的数据；风电机组各种因素造成的停机数据，包括故障停机、手动关机；异常因素造成的数据损坏，包括通信中断、SCADA系统故障；因限电造成的降功率运行数据。
作为一种实施例，步骤S4中将数据序列分为以0.5m/s为间隔的数据域，每个数据域的平均风速和平均输出功率的计算方法为：
其中，vi表示第i个数据域内的平均风速，m/s；vn，i，j代表第j个数据序列在第i个数据域内对应的平均风速，m/s；Pi代表第i个数据域内的平均功率，W；Pn，i，j代表第j个数据序列在第i个数据域内对应的平均功率，W；Ni代表第i个数据域内的平均数据序列个数。
作为一种实施例，根据每个数据域的平均输出功率计算总电量的方法为：
其中，E代表总电量，单位为kW·h，Pi10min代表10min内第i个数据域内的平均功率，N代表数据域的个数。
本发明具有的有益效果为：本发明以功率散点的功率、风速、风向、机舱位置角等物理量为输入，首先判断风电机组偏航系统是否正常运行。若正常运行则通过区分对风准确和对风不准确的功率散点，以对风准确功率散点为基础拟合出标准功率曲线，并运用插值法计算对风不准确功率散点相对于标准功率曲线下的理想功率，从而计算出因实际功率和理想功率差值导致的发电量差值，计算风电场每台机组偏航折减系数及总体机组偏航折减系数。在以后的前期设计过程中，通过发电量后评估的方式得到“一期”或附近风电场相似风电机组的偏航折减系数，为计算新风电场上网电量提供理论依据。
此外，影响风电机组功率的因素包括对风偏差、风速、机组功率曲线等。本发明对同一种机型开展分析，采用相对性的方法很好的规避掉了其他因素对风电机组功率的影响，以单因素的方式准确计算对风偏差对风电机组功率的影响。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
图2为偏航系统正常工作时对风偏差次数分布图。
图3为偏航系统未正常工作时对风偏差次数分布图。
图4为不同对风偏差下的功率-风速散点图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1所示的一种基于实测数据的风电机组偏航折减系数计算方法，方法的步骤包括：
步骤S1、风电机组偏航系统故障检测；
在开展偏航折减系数计算前，要首先开展风电机组偏航故障检测，对于偏航系统存在故障的风电机组，计算偏航折减系数是无意义的。
风向与机舱角度的差值出现次数符合以0°为中轴线的正态分布时，风电机组偏航系统运行正常，机舱运动的目标方向为风的方向；若不成正态分布，则风电机组偏航系统运行故障，立即对偏航系统极性检修；
以风向与机舱角度的差值对风偏差为横轴，以累计出现次数为纵轴建立直角坐标系，若两者图像如图2所示为正态分布，则风电机组偏航系统运行正常，若两者图像如图3所示不成正态分布，则风电机组偏航系统运行故障。
若偏航系统运行出现故障，则应立即通知检修人员对偏航系统进行进一步检测及维修。
步骤S2、风电机组SCADA数据处理；
删去风电机组SCADA数据中的坏数据点后，整理出SCADA数据的风速，风向角，功率，机舱位置角的时间序列，以这四项数据为基准进行对风数据的区分及功率曲线的拟合；本发明以实际运行SCADA数据为输入，以风向和机舱角度的差值作为区分功率样本的根据，很好的将对风偏差从影响风电机组功率的诸多因素中分离出来。
其中，坏数据包括：风电机组定检维护时段的数据；风电机组各种因素造成的停机数据，包括故障停机、手动关机；异常因素造成的数据损坏，包括通信中断、SCADA系统故障；因限电造成的降功率运行数据。
步骤S3、风电机组对风数据区分；
本研究需要拟合出对风准确和对风不准确两条不同的功率曲线，因此需要确定一个固定的对风偏差值，以此对风偏差值作为界限，将总数据分隔为对风准确和对风不准确两个数据组。对风偏差临界值的选取，将可能影响到对风准确功率散点和对风不准确功率散点的区分，从而影响偏航折减系数的计算结果，实际应用时应根据具体风电机组机型进行设置，本发明所选用计算机型对风偏差临界值为5°最佳。
以10min时间序列为例，图4给出了某机组功率对应风速的散点图。此处以5°作为对风偏差临界进行功率散点的区分，并以不同的颜色表示。由图可知，在风电机组的风速全局运行范围中，由于对风不准确损失气动力矩，对风偏差大于5°的散点功率值低于对风偏差小于5°的功率散点。
在分析偏航引起的电量损失时，以5°作为界限作对风准确及对风不准确的区分工作，同时根据图4的分析结果，将总数据区分为对风准确和对风不准确两个数据组。
步骤S4、风电机组对风准确情况下功率曲线拟合；
通过对风偏差阈值的划分，得到了对风准确和对风不准确两组功率-风速散点数据，需要将对风准确情况下功率-风速散点拟合为一条标准化的功率曲线，拟合方法可以使用样条插值、多项式逼近等。本研究中将数据序列分为以0.5m/s为间隔的数据域，计算每个数据域的风速和输出功率，计算方法为：
其中，vi表示第i个数据域内的平均风速，m/s；vn，i，j代表第j个数据序列在第i个数据域内对应的平均风速，m/s；Pi代表第i个数据域内的平均功率，W；Pn，i，j代表第j个数据序列在第i个数据域内对应的平均功率，W；Ni代表第i个数据域内的平均数据序列个数。
步骤S5、风电机组偏航折减系数计算；
由于每个数据点代表10min的平均数据，因此可用来计算得到10min时间段内的电量，再将每个时段数据求和即为总电量，即：
其中，E代表总电量，单位为kW·h，Pi10min代表10min内第i个数据域内的平均功率，N代表数据域的个数。
根据前文，除对风偏差不同外同一台机组其余运行条件完全相同。因此对于对风不准确条件下的每一个实测风速数据，对应两个功率值：其中一个是实际功率值，从SCADA数据获得；另外一个是通过拟合得到的对风准确条件下功率曲线运用插值法得到的理论功率值。按式③将功率折算为电量后，两者的差值即是因对风不准确而损失的电量，再计算其与总电量的比值就可以得到电量的偏航折减系数，如公式④所示：
式中，E3代表对风准确情况下总电量，kW·h；E2代表对风不准确情况下理论电量，kW·h；E1代表对风不准情况下实际电量，kW·h。
上述实施方式并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的技术方案范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也均属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于实测数据的风电机组偏航折减系数计算方法，其特征在于：方法的步骤包括：
步骤S1、风电机组偏航系统故障检测；风向与机舱角度的差值出现次数符合以0°为中轴线的正态分布时，风电机组偏航系统运行正常，机舱运动的目标方向为风的方向；若不成正态分布，则风电机组偏航系统运行故障，立即对偏航系统极性检修；
步骤S2、风电机组SCADA数据处理；删去风电机组SCADA数据中的坏数据点后，整理出SCADA数据的风速，风向角，功率，机舱位置角的时间序列，以这四项数据为基准进行对风数据的区分及功率曲线的拟合；
步骤S3、风电机组对风数据区分；确定一个固定的对风偏差值，以此对风偏差值作为界限，将总数据分隔为对风准确和对风不准确两个数据组；
步骤S4、风电机组对风准确情况下功率曲线拟合；绘制对风准确情况下的功率-风速散点图，并拟合为一条标准化的功率曲线，将数据序列分为多个间隔相等的数据域，计算每个数据域的平均风速和平均输出功率；
步骤S5、风电机组偏航折减系数计算；根据每个数据域的平均输出功率计算总电量；对于对风不准确条件下的每一个实测风速数据，对应两个功率值：其中一个是实际功率值，从SCADA数据获得；另外一个是通过拟合得到的对风准确条件下的理论功率值；将功率折算为电量后，两者的差值即是因对风不准确而损失的电量，再计算其与总电量的比值就可以得到电量的偏航折减系数，如公式④所示：
式中，E3代表对风准确情况下总电量，kW·h；E2代表对风不准确情况下理论电量，kW·h；E1代表对风不准情况下实际电量，kW·h。
2.根据权利要求1所述基于实测数据的风电机组偏航折减系数计算方法，其特征在于：所述步骤S2中坏数据包括：风电机组定检维护时段的数据；风电机组各种因素造成的停机数据，包括故障停机、手动关机；异常因素造成的数据损坏，包括通信中断、SCADA系统故障；因限电造成的降功率运行数据。
3.根据权利要求1所述基于实测数据的风电机组偏航折减系数计算方法，其特征在于：所述步骤S4中将数据序列分为以0.5m/s为间隔的数据域，每个数据域的平均风速和平均输出功率的计算方法为：
其中，vi表示第i个数据域内的平均风速，m/s；vn，i，j代表第j个数据序列在第i个数据域内对应的平均风速，m/s；Pi代表第i个数据域内的平均功率，W；Pn，i，j代表第j个数据序列在第i个数据域内对应的平均功率，W；Ni代表第i个数据域内的平均数据序列个数。
4.根据权利要求1所述基于实测数据的风电机组偏航折减系数计算方法，其特征在于：根据每个数据域的平均输出功率计算总电量的方法为：
其中，E代表总电量，单位为kW·h，Pi10min代表10min内第i个数据域内的平均功率，N代表数据域的个数。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112796940B (zh) * 2021-01-29 2022-05-24 东方电气风电股份有限公司 一种风向数据缺失风机的对风方法
CN113268851B (zh) * 2021-04-09 2024-06-28 大唐可再生能源试验研究院有限公司 基于风电场前中后期数据的风电场系统优化系统
CN115857528A (zh) * 2022-12-01 2023-03-28 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 一种基于卫星的风电机组偏航姿态控制方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016023527A1 (zh) * 2014-08-14 2016-02-18 国家电网公司 一种基于测风塔测风数据的风电场弃风电量确定方法
CN109253056A (zh) * 2018-09-14 2019-01-22 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
CN110761947A (zh) * 2019-11-15 2020-02-07 华北电力大学 一种风电机组偏航校准方法及系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016023527A1 (zh) * 2014-08-14 2016-02-18 国家电网公司 一种基于测风塔测风数据的风电场弃风电量确定方法
CN109253056A (zh) * 2018-09-14 2019-01-22 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
CN110761947A (zh) * 2019-11-15 2020-02-07 华北电力大学 一种风电机组偏航校准方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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基于实测数据的风机冰冻折减系数计算方法研究;杨帆;林忠;王聪;黎波;;可再生能源(第03期);全文 *

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