CN113204886A - 一种风力发电机的发电性能评估方法 - Google Patents

一种风力发电机的发电性能评估方法 Download PDF

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王晓磊
王俊杰
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Abstract

本发明公开了一种风力发电机的发电性能评估方法，其特征在于：包括，通过风电场的功率预测系统获取测风塔数据，并根据测风塔数据修正空气密度；根据修正后的空气密度将测风塔风速标准化，统一风速使用条件；根据保证功率曲线风速与功率对应关系，将标准化后的测风塔风速进行映射，获得每个测风塔风速对应的风力发电机有功功率值，并通过对其积分求和获得统计区间内的保证发电量；基于统计区间内的保证发电量计算性能值，根据性能值评估风力发电机的发电性能；本发明可准确计算出实际发电性能相比与设计发电性能的变化趋势，以及具体的量化数据，为风电场管理决策提供了可靠的数据，提高了管理效率。

Description

一种风力发电机的发电性能评估方法
技术领域
本发明涉及风力发电的技术领域，尤其涉及一种风力发电机的发电性能评 估方法。
背景技术
目前风电场评估风力发电机发电性能优劣采用的传统办法是：在同一个坐 标系内，通过比对SCADA系统生成的功率曲线和风力发电机厂家技术协议中 功率曲线是否靠近纵坐标轴来体现风力发电机发电性能的优劣，但该方法与实 际情况偏差较大；原因是机舱的风速受到叶轮尾流和机舱外形的“壁面效应” 影响会发生畸变，且SCADA系统生成的功率曲线横坐标是采用机舱风速，风 力发电机厂家技术协议中功率曲线横坐标是叶轮上风向的自由流风速；两条曲 线的风速存在定义不同的问题。
采用SCADA系统生成的功率曲线计算得出的风能利用系数大部分都超越 了贝茨极限0.593，这一现象是因机舱风速普遍小于叶轮上风向的自由流风速 所致，风速变小原因主要是因为受叶轮尾流、机舱外形、风能损失影响发生了 严重畸变。另外，从能量守恒角度也能解释这一现象：叶轮上风向的自由流风 先推动叶轮做功转化为机械能，然后再流经机舱尾部风速仪，此时风能必然减 小，风速下降，机舱尾部风速小于叶轮上风向的自由流风速度。
因此目前普遍采用的通过实际功率曲线相比于保证功率曲线靠近或远离 纵坐标侧的方法衡量风力发电机发电性能优劣不准确，也无法得出量化数据和 发电性能变化趋势，无法指导风场开展后期改善措施。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较 佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或 省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略 不能用于限制本发明的范围。
鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明提供了一种风力发电机的发电性能评估方法，能够改善衡量 风力发电机发电性能优劣的准确度。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括，通过风电场的功 率预测系统获取测风塔数据，并根据所述测风塔数据修正空气密度；根据修正 后的空气密度将测风塔风速标准化，统一风速使用条件；根据风力发电机的保 证功率曲线中风速与功率对应关系，将标准化后的测风塔风速进行映射，获得 每个测风塔风速对应的风力发电机有功功率值，并通过对其积分求和获得统计 区间内的保证发电量；基于统计区间内的保证发电量计算性能值，根据所述性 能值评估风力发电机的发电性能。
作为本发明所述的风力发电机的发电性能评估方法的一种优选方案，其中： 所述测风塔数据包括轮毂登高位置的风速、气温、气压以及时间粒度10分钟。
作为本发明所述的风力发电机的发电性能评估方法的一种优选方案，其中： 修正所述空气密度包括，
Figure BDA0003063040070000021
其中，ρ10min为10分钟的平均空气密度，即修正后的空气密度；T10min为10分 钟的平均气温；B10min为10分钟的平均气压；R为气体常数，值为287.05(J/kg. K)。
作为本发明所述的风力发电机的发电性能评估方法的一种优选方案，其中： 标准化所述测风塔风速包括，
Figure BDA0003063040070000022
其中，Vfree为风力发电机轮毂等高位置的测风塔10分钟平均风速；Vn为标准 化后的测风塔风速，ρo为标准空气密度(1.225kg/m3)。
作为本发明所述的风力发电机的发电性能评估方法的一种优选方案，其中： 所述映射包括，
风速：V＝(v1,v2,…,vn)；
功率：P＝(p1,p2，…,pn)；
功率和风速的映射关系为：V→P；
其中，v1,v2,…，vn为标准化后的测风塔风速；p1，p2，…，pn为风机有功功率。
作为本发明所述的风力发电机的发电性能评估方法的一种优选方案，其中： 所述统计区间内的保证发电量包括，
Figure BDA0003063040070000031
其中，Δt为时间分辨率；k为风力发电机型号A的总数；s为风力发电机型号B 的总数；n为Pi的数据总量；m为Pj的数据总量；Pi为型号A的风力发电机有 功功率值；Pj为型号B的风力发电机有功功率值。
作为本发明所述的风力发电机的发电性能评估方法的一种优选方案，其中： 计算所述性能值包括，根据下式计算性能值α性能：
Figure BDA0003063040070000032
其中，E保证为统计区间内按照风力发电机的保证功率曲线计算的风场保证电量；E实发为风场统计区间内风电场实际发出的电量；E损失为风场统计区间内因场外 受阻、场内受阻产生的所有损失电量之和。
作为本发明所述的风力发电机的发电性能评估方法的一种优选方案，其中： 评估所述风力发电机的发电性能包括，若所述性能值小于或等于0，则判定所 述风力发电机的发电性能达到或超过了保证发电性能，此时，|α性能|代表超越 的程度；若所述性能值大于0，则判定所述风力发电机的发电性能劣化，此时， |α性能|代表劣化的程度。
本发明的有益效果：本发明可准确计算出实际发电性能相比与设计发电性 能的变化趋势，以及具体的量化数据，为风电场管理决策提供了可靠的数据， 提高了管理效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需 要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的 一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下， 还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
图1为本发明第一个实施例所述的一种风力发电机的发电性能评估方法的 流程示意图；
图2为本发明第二个实施例所述的一种风力发电机的发电性能评估方法的 传统的技术方案的风力发电机发电性能评估曲线示意图；
图3为本发明第二个实施例所述的一种风力发电机的发电性能评估方法的 保证值兑现率统计示意图；
图4为本发明第二个实施例所述的一种风力发电机的发电性能评估方法的 实际发电能力与理论发电能力差距统计示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书 附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的 一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员 在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的 保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明 还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不 违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例 的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少 一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在 一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施 例互相排斥的实施例。
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明， 表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例， 其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及 深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等 指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述 本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、 以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第 一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广 义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械 连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件 内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在 本发明中的具体含义。
实施例1
参照图1，为本发明的第一个实施例，该实施例提供了一种风力发电机的 发电性能评估方法，包括：
S1：通过风电场的功率预测系统获取测风塔数据，并根据测风塔数据修正 空气密度。
从风电场的功率预测系统中导出测风塔数据，测风塔数据包括轮毂登高位 置的风速、气温、气压以及时间粒度10分钟；根据测风塔数据修正空气密度， 如下式：
Figure BDA0003063040070000051
其中，ρ10min为10分钟的平均空气密度，即修正后的空气密度；T10min为 10分钟的平均气温；B10min为10分钟的平均气压；R为气体常数，值为287.05 (J/kg.K)。
S2：根据修正后的空气密度将测风塔风速标准化，统一风速使用条件。
其中需要说明的是，风力发电机的保证功率曲线和标准功率曲线的测量条 件是在15℃、1个标准大气压下，标准空气密度的标准环境；所以需要对测风 塔实测的风速进行标准化，统一风速使用条件，便于采用保证功率曲线和标准 功率曲线的数据进行计算。
根据下式标准化测风塔风速：
Figure BDA0003063040070000052
其中，Vfree为风力发电机轮毂等高位置的测风塔10分钟平均风速；Vn为 标准化后的测风塔风速，ρo为标准空气密度(1.225kg/m3)。
S3：根据风力发电机的保证功率曲线中风速与功率对应关系，将标准化后 的测风塔风速进行映射，获得每个测风塔风速对应的风力发电机有功功率值， 并通过对其积分求和获得统计区间内的保证发电量。
采集风力发电机的输出功率和风速，通过Matlab，并采用Weibull分布模 型拟合风力发电机输出功率与风速的关系，获得风力发电机的保证功率曲线。
风力发电机的保证功率曲线中风速与功率的对应关系如下：
风速：V＝(v1，v2，…，vn)；
功率：P＝(p1，p2，…,pn)；
功率和风速的映射关系为：
V→P。
通过下式计算统计区间内的保证发电量：
Figure BDA0003063040070000061
其中，Δt为时间分辨率；k为风力发电机型号A的总数；s为风力发电机 型号B的总数；n为Pi的数据总量；m为Pj的数据总量；Pi为型号A的风力发 电机有功功率值；Pj为型号B的风力发电机有功功率值。
需要说明的是，在实际计算中需考虑叶片污染、周边风场尾流影响、气候 因素等影响，计算得出的保证发电量和理论发电量要根据实际情况乘以相应的 折减系数，折减系数如下表所示。
表1：折减系数表。
编号 项目 折减系数
1 风机利用率折减系数 0.95
2 功率曲线折减系数 0.95
3 控制与湍流折减系数(含偏航折减) 0.9604
4 叶片污染折减系数 0.98
5 场用电折减系数 0.98
6 气候因素折减系数 0.97
7 周边风电场尾流影响折减系数 0.98
8 电网故障与限电折减系数 0.98
9 软件计算误差折减系数 0.97
10 不确定性因素折减系数 0.96
S4：基于统计区间内的保证发电量计算性能值，根据性能值评估风力发电 机的发电性能。
根据下式计算性能值α性能：
Figure BDA0003063040070000071
若性能值小于或等于0，则判定风力发电机的发电性能达到或超过了保证 发电性能，此时，|α性能|代表超越的程度；若性能值大于0，则判定风力发电机 的发电性能劣化，此时，|α性能|代表劣化的程度。
其中，E保证为统计区间(按照评估需求产生的某个时间段，在该时间段内 评估风机发电性能的优劣)内按照风力发电机的保证功率曲线计算的风场保证 电量；E实发为风场统计区间内风电场实际发出的电量；E损失为风场统计区间内 因场外受阻、场内受阻产生的所有损失电量之和。
较佳的是，本实施例通过性能值评估发电性能，可以清晰了解到风场发电 性能优劣及量化程度，便于为风场运维、技改等工作提供量化指导。
实施例2
为了对本方法中采用的技术效果加以验证说明，本实施例选择传统的技术 方案和采用本方法进行对比测试，以科学论证的手段对比试验结果，以验证本 方法所具有的真实效果。
传统的技术方案是在同一个坐标系内，通过比对SCADA系统生成的功率 曲线和风机厂家技术协议中功率曲线是否靠近纵坐标轴来体现风机发电性能 的优劣(如图2所示)，但该方法与实际情况偏差较大。
为验证本方法相较于传统的技术方案具有更精确的评估能力，本实施例中 将采用传统的技术方案和本方法分别对德州某风场2021年1、2和3月的发电 能力进行统计分析对比。
参照图2，为传统的技术方案获得的风机发电性能评估结果，由图可见， (1)机舱的风速受到叶轮尾流和机舱外形的“壁面效应”影响会发生畸变。 采用A3风机和测风塔数据，经过数据清洗后对比发现，95％的机舱风速明显 小于测风塔风速，符合正态分布规律；(2)风机SCADA系统生成的功率曲线 (黑色曲线)横坐标是采用机舱风速，风机厂家技术协议中功率曲线(白色曲 线)横坐标是叶轮上风向的自由流风速；两条曲线的风速存在定义不同的问题； 同一台风机的有功功率由于采用不同位置的风速，出现大小区别，在同一坐标 系内，必然出现风机生成的功率曲线要比风机厂家技术协议中功率曲线向纵轴 方向偏移的情况。
采用测风塔数据、风场月报数据，明阳风机厂家技术协议中的发电能力保 证值和理论值，通过本方法得出某风场近三个月的发电能力，保证发电能力兑 现率如表2和图3所示，与理论值的差距如表3和图4所示。
表2：发电能力评估结果。
时间 平均风速 实际发电量 全场弃风电量 保证值 保证值兑现率
2021年1月 4.2m/s 1706.87万kWh 55.82万kWh 1707.84万kWh 103.2％
2021年2月 5.1m/s 1895.74万kWh 499.67万kWh 2368.47万kWh 101.1％
2021年3月 4.7m/s 2132.74万kWh 6.98万kWh 2183.89万kWh 99.6％
由表1可见，1月和2月份的实际发电能力高于保证值，3月份的实际发 电能力低于保证值，实际发电能力趋势呈逐月下降趋势。
表3：某风场实际发电能力与理论发电能力对比。
时间 平均风速 实际发电量 全场弃风电量 理论值 偏差
2021年1月 4.2m/s 1706.87万kWh 55.82万kWh 1977.72万kWh 10.9％
2021年2月 5.1m/s 1895.74万kWh 499.67万kWh 2725.09万kWh 12.1％
2021年3月 4.7m/s 2132.74万kWh 6.98万kWh 2524.89万kWh 13.8％
由上表可见，近三个月平均差距值12.6％，1月低于平均值，2月和3月份 高于平均值，距离理论发电能力差距整体趋势呈逐月拉大的趋势，结合表1， 可见本方法可以准确计算出德州某风场风机实际发电性能相比与设计发电性 能的变化趋势，以及具体的量化数据，为风电场管理决策提供了可靠的数据， 提高了管理效率。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参 照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可 以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精 神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.一种风力发电机的发电性能评估方法，其特征在于：包括，
通过风电场的功率预测系统获取测风塔数据，并根据所述测风塔数据修正空气密度；
根据修正后的空气密度将测风塔风速标准化，统一风速使用条件；
根据风力发电机的保证功率曲线中风速与功率对应关系，将标准化后的测风塔风速进行映射，获得每个测风塔风速对应的风力发电机有功功率值，并通过对其积分求和获得统计区间内的保证发电量；
基于统计区间内的保证发电量计算性能值，根据所述性能值评估风力发电机的发电性能。
2.如权利要求1所述的风力发电机的发电性能评估方法，其特征在于：所述测风塔数据包括轮毂登高位置的风速、气温、气压以及时间粒度10分钟。
3.如权利要求2所述的风力发电机的发电性能评估方法，其特征在于：修正所述空气密度包括，
Figure FDA0003063040060000011
其中，ρ10min为10分钟的平均空气密度，即修正后的空气密度；T10min为10分钟的平均气温；B10min为10分钟的平均气压；R为气体常数，值为287.05(J/kg.K)。
4.如权利要求2或3所述的风力发电机的发电性能评估方法，其特征在于：标准化所述测风塔风速包括，
Figure FDA0003063040060000012
其中，Vfree为风力发电机轮毂等高位置的测风塔10分钟平均风速；Vn为标准化后的测风塔风速，ρo为标准空气密度(1.225kg/m3)。
5.如权利要求1或2所述的风力发电机的发电性能评估方法，其特征在于：所述映射包括，
风速：V＝(v1，v2，…，vn)；
功率：P＝(p1，p2，…，pn)；
功率和风速的映射关系为：V→P；
其中，v1，v2，…，vn为标准化后的测风塔风速；p1，p2，…，pn为风机有功功率。
6.如权利要求5所述的风力发电机的发电性能评估方法，其特征在于：所述统计区间内的保证发电量包括，
Figure FDA0003063040060000021
其中，Δt为时间分辨率；k为风力发电机型号A的总数；s为风力发电机型号B的总数；n为Pi的数据总量；m为Pj的数据总量；Pi为型号A的风力发电机有功功率值；Pj为型号B的风力发电机有功功率值。
7.如权利要求1、2、5任一所述的风力发电机的发电性能评估方法，其特征在于：计算所述性能值包括，
根据下式计算性能值α性能：
Figure FDA0003063040060000022
其中，E保证为统计区间内按照风力发电机的保证功率曲线计算的风场保证电量；E实发为风场统计区间内风电场实际发出的电量；E损失为风场统计区间内因场外受阻、场内受阻产生的所有损失电量之和。
8.如权利要求7所述的风力发电机的发电性能评估方法，其特征在于：评估所述风力发电机的发电性能包括，
若所述性能值小于或等于0，则判定所述风力发电机的发电性能达到或超过了保证发电性能，此时，|α性能|代表超越的程度；若所述性能值大于0，则判定所述风力发电机的发电性能劣化，此时，|α性能|代表劣化的程度。
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