CN113266537A - 一种风电机组风向仪静态偏差校准方法 - Google Patents

Abstract

本发明利用风电机组的历史运行数据，提出一种精确的风向仪静态偏差校准方法。本发明利用风力发电机的SCADA数据，计算风电机组的平均功率，利用个体机组功率与平均功率的关系，判断出可能存在静态偏差的可疑机组，针对可疑机组，绘制不同风速范围、不同对风角度与功率的关系，确定功率最大时的对风角度，即为风向仪静态偏差。本发明利用每个机组都配备的SCADA系统采集的运行数据作为研究对象，省去了额外的硬件投入；可以及时检测风向仪的静态偏差，指导运维人员及时校准风向仪，从而提高发电功率，创造更多的经济效益。

Description

一种风电机组风向仪静态偏差校准方法

技术领域

本发明属于可再生能源装备技术领域，具体涉及一种风电机组风向仪静态偏差校准方法。

背景技术

对于水平轴风力发电机，为了提高发电效率，需要将其叶轮系统实时对准来风方向，即偏航动作。常用的偏航系统包括主动偏航和被动偏航，被动偏航主要应用于小型机组，而市场占有率更大的大型机组使用的是主动偏航。实现主动偏航必须知道来风方向，风向仪就是获取来风方向的仪器，在感知到风向变化到一定程度后，偏航系统启动将机舱转动到对风位置。因此，风向仪的精度直接影响到偏航质量进而影响风电机组的发电功率，保证风向仪的对风精度具有重要意义。

风向仪是精密的对风装置，在安装过程中不可避免的会产生安装误差，在运行过程中，由于磨损、污染也可能导致无法准确感知来风方向，使得机舱对风不准，发电效率下降，甚至影响机组的安全运行。目前对风电机组风向仪的校正方法主要通过激光雷达测风仪现场校验，然而激光雷达测风仪的价格昂贵，对每个机组的校验所投入的精力和财力巨大，不可能大范围应用。

现有技术考虑到了风向仪校验的问题，例如公开号为CN110296045A的中国专利公开了一种用于风力发电机风向仪的在线核查方法，过程如下：根据初始条件确定比对的风力发电机组群；比对的风力发电机组群初始条件需同时满足一些条件：根据初始条件确定比对风力发电机组群；通过比对情况认定单个风力发电机A风向仪为二级监督对象或一级监督对象。该发明能够实现在风力发电机不停机的前提下核查风向仪工作状态，并且可批量评估风力发电机风向仪状态，提高核查效率，针对有问题的风向仪重点核查，而对性能稳定的风向仪可延长校准周期，实现精细化校准，减少成本。然而该发明仅能发现风向仪存在问题，无法确定需要校核的角度。

公开号为CN105548614A的中国专利公开了一种风速风向仪的角度安装误差的获取方法，包括以下步骤：对风速风向仪所采集到的数据按照风速段进行预处理；形成角度测量误差函数；将常数作为风速风向仪的角度安装误差。该发明通过风速风向仪在学习周期所采集的数据进行统计，并采用最小二乘拟合法拟合成一个多项式函数，最后通过多项式函数获得风速风向仪的角度安装误差。然而，该申请所采用的方法运算复杂，准确度较差，难以满足实际生产的需要。

风机数据采集与监控(Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA)系统是风机状态监测的重要组成部分，能够提供监测风机状态与风机部件运行状态的数据，通过分析SCADA数据可以获得风机的较多数据。

发明内容

针对现有技术中所存在的不足，本发明利用风电机组的历史运行数据，提出一种精确的风向仪静态偏差校准方法。利用风力发电机的SCADA数据，计算风电场机组的平均功率，利用个体机组功率与平均功率的关系，判断出可能存在静态偏差的可疑机组，针对可疑机组，绘制不同风速范围、不同对风角度与功率的关系，确定功率最大时的对风角度，即为风向仪静态偏差。

具体的，本发明公开了一种风电机组风向仪静态偏差校准方法，它包括如下步骤：

S1、数据预处理，清除显著异常数据及零功率状态数据，所述数据为风力发电机的SCADA数据；

S2、计算功率阈值P0，计算同型号的每个风电机组的平均功率P1，各机组的平均功率P1再次平均之后得到功率阈值P0；

S3、初步判断疑似偏航故障机组，平均功率P1小于功率阈值P0的机组为疑似偏航故障机组；

S4、计算疑似偏航故障机组的各个角度区间的平均功率P3，将风速划分为等长的若干区间，再对每一个风速区间的数据进一步按偏航角度继续划分，对划分好后的各个子区间数据集分别计算平均功率P2，得到的每个子区间的平均功率P2再按偏航角度区间求平均，得到各个角度区间的平均功率P3；

S5、确定风向仪静态偏差，用各个角度区间的平均功率P3与所有角度平均功率之和∑P3的占比作为指标，占比最大的那个角度区间即为风向仪静态偏差所处区间；

S6、按静态偏差的大小调整风向仪的角度，即可实现风向仪的校准。

优选的，所述步骤S1中，所述显著异常数据包括功率小于10kW的数据和切入风速与额定风速之间叶片角度大于3°的数据。

优选的，所述步骤S2中，计算平均功率P1时，选取风速在3m/s～6m/s、偏航角度在-2°～2°的数据进行计算。

优选的，所述步骤S4中，所述将风速划分为等长的若干区间的方法为，按0.4m/s的长度划分风速区间。

优选的，所述步骤S4中，所述再对每一个风速区间的数据进一步按偏航角度继续划分的方法为，在-25°～25°内按每1°划分成一个小区间，一共51个小区间。

相对于现有技术，本发明具有下列益效果：

(1)本发明输入的是机组运行历史数据，不需要任何硬件投入，利用数据统计的方法进行计算，输出的是风向仪的静态偏差，减少了运维成本；

(2)能够分析风向仪的状况并对机组进行排查，确定的风向仪静态偏差可精确到1°，为检修人员提供维修建议，减少维修工作量，提高维修效率；

(3)在修正风向仪静态偏差之后可以提高风电机组的发电效率，以一台风向仪存在10°静态偏差的机组为例，在偏差修正之后理论上可以提升发电量4.49％。

附图说明

图1为本发明实施例中1号机组偏航静态偏差比例图。

图2为本发明实施例中2号机组偏航静态偏差比例图。图3为本发明实施例中3号机组偏航静态偏差比例图。

图4为本发明实施例中4号机组偏航静态偏差比例图。

图5为本发明实施例中5号机组偏航静态偏差比例图。

图6为本发明实施例中13号机组偏航静态偏差比例图。

图7为本发明实施例中16号机组偏航静态偏差比例图。

图8为本发明实施例中17号机组偏航静态偏差比例图。

图9为本发明实施例中19号机组偏航静态偏差比例图。

图10为本发明实施例中20号机组偏航静态偏差比例图。

图11为本发明的步骤流程图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明中的技术方案进一步说明。

本发明提供一种针对于风向仪静态偏差的精确校准方法，如图8所示，该校准方法包括如下步骤：

S1、数据预处理

由于测量不准确、弃风限电等情况使得风电机组处于非正常工作状态，需要清除相应的异常数据及零功率状态数据，清除的数据具体包括：①功率小于10kW的数据；②切入风速与额定风速之间叶片角度大于3°的数据；③其他存在显著异常的数据如风速低于额定风速而输出功率却高于额定功率的90％的点。

S2、确定功率阈值P0

对所有同型号的风电机组，将其历史运行数据预处理之后，选取风速在3m/s～6m/s、偏航角度在-2°～2°的功率点计算各自的平均功率P1，各机组的平均功率再次平均之后作为功率阈值P0。

S3、初步判断疑似偏航故障机组

对需要检测偏航故障的机组，先进行(1)的预处理，取风速在3m/s～6m/s、偏航角度在-2°～2°的数据并计算其平均功率P1，与功率阈值P0比较，小于P0的为疑似偏航故障机组。

S4、计算各个角度区间的平均功率P3

对于疑似问题机组，可以初步认为其风向仪存在静态偏差。按0.4m/s的长度划分风速区间，较小风速范围内机组的工作状态认为是一样的。之后再对每一个风速区间的数据进一步按偏航角度继续划分，具体操作为在-25°～25°内按每1°划分成一个小区间，一共51个小区间。对划分好后的各个区间数据集分别计算平均功率P2，得到的每个风速段的平均功率再按偏航角度区间求平均，得到各个角度区间的平均功率P3。

S5、确定风向仪静态偏差

将所有偏航角度区间的平均功率之和∑P3作为风机转换的总能量，以各个角度区间的平均功率大小P3表征各角度区间对总能量的贡献量，最后用各个角度区间的平均功率P3(贡献量)与所有角度平均功率之和∑P3(总能量)的占比作为指标，占比最大的那个角度区间即为风向仪静态偏差所处区间。

S6、按静态偏差的大小调整风向仪的角度，即可实现风向仪的校准。

下面通过某电场23台风电机组一个月内的秒级SCADA数据，该电场中的23台风机工作环境中风速、风向等条件基本相同。在进行计算时，选取同一时段的相关数据来演示本发明中风向仪静态偏差的精确校准方法的具体计算过程：

(1)判断疑似偏航故障机组

去除功率小于10kW、叶片角度大于3°等的数据，筛选3m/s～6m/s的风速段，分别计算偏航角度在-2°～2°内的平均功率P1，结果如表1所示。

表1各机组平均功率

上表可知23台机组中平均功率低于功率阈值的机组有1、2、3、4、5、13、16、17、19、20号机组，因此把以上机组视为疑似偏航故障机组。

(2)提取疑似偏航故障机组一个月中5天(1，7，14，21，28)的秒级SCADA数据，清洗掉下列三类数据，①功率小于10kW的数据；②切入风速(指风力发电机组开始并网发电的最低风速)与额定风速(指使风力发电机开始输出最大功率时的风速)之间叶片角度大于3°的数据；③其他存在显著异常的数据，把清洗后的数据的风速、功率、偏航角度代入发明流程，计算出各个角度区间的平均功率P3，以及对应机组的不同角度区间的平均功率大小P3对总能量的贡献量，绘制柱状图。1、2、3、4、5、13、16、17、19、20号机组的计算结果如图1-图7所示。

(3)通过图1-图7可以得到如表2所示的各机组的静态偏差角度。

由于在相同的风场中，风机工作条件也基本相同，因此，认为经过调整的风机在同一时刻具有近似的功率。通过上述步骤(2)，可以得出哪些偏航角度对功率的影响较大，从而认为该偏航角度为静态偏差角度。具体而言，上述(2)步骤中第1、2、3、4、5、13、16、17、19、20号机组的柱状图中，可以看出机组的静态偏差。

其中，机组1、2、3静态偏差较小，可以忽略。机组4、5、13、16、17、19、20偏差较大，与实际情况相符，可据此进行风向仪纠偏。

表2各个机组静态偏差

(4)根据表2得出的静态偏差，对风机的风向仪进行调整。通过对风向仪进行调整，将风向仪的初始角度和风机的初始角度调整一致，从而校正风机的静态偏差，使得风机在进行主动补偿时能够获得正确的补偿值。

(5)以上1-4步骤，在规定时间内可以进行多次调整，直至指定时段内的静态偏差值均在容许范围内。

通过以上的实施例，可以看出本发明通过分析风机本身的SCADA数据值来测定静态偏差值，避免了人工检测或者其他方式检测静态偏差所不足之处。SCADA数据是风机本身的真实反应，功率值与静态偏差直接相关，因此，这种方式是最为准确的方式。通过获得静态偏差值后，对风向仪进行调整，即可消除风机的静态偏差值。

最后说明的是，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宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (5)

1.一种风电机组风向仪静态偏差校准方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、数据预处理，清除显著异常数据及零功率状态数据，所述数据为风力发电机的SCADA数据；

S2、计算功率阈值P0，计算同型号的每个风电机组的平均功率P1，各机组的平均功率P1再次平均之后得到功率阈值P0；

S3、初步判断疑似偏航故障机组，平均功率P1小于功率阈值P0的机组为疑似偏航故障机组；

S4、计算疑似偏航故障机组的各个角度区间的平均功率P3，将风速划分为等长的若干区间，再对每一个风速区间的数据进一步按偏航角度继续划分，对划分好后的各个子区间数据集分别计算平均功率P2，得到的每个子区间的平均功率P2再按偏航角度区间求平均，得到各个角度区间的平均功率P3；

S5、确定风向仪静态偏差，用各个角度区间的平均功率P3与所有角度平均功率之和∑P3的占比作为指标，占比最大的那个角度区间即为风向仪静态偏差所处区间；

S6、按静态偏差的大小调整风向仪的角度，即可实现风向仪的校准。

2.如权利要求1所述的一种风电机组风向仪静态偏差校准方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述显著异常数据包括功率小于10kW的数据和切入风速与额定风速之间叶片角度大于3°的数据。

3.如权利要求1所述的一种风电机组风向仪静态偏差校准方法，其特征在于：所述步骤S2中，计算平均功率P1时，选取风速在3m/s～6m/s、偏航角度在-2°～2°的数据进行计算。

4.如权利要求3所述的一种风电机组风向仪静态偏差校准方法，其特征在于：所述步骤S4中，所述将风速划分为等长的若干区间的方法为，按0.4m/s的长度划分风速区间。

5.如权利要求4所述的一种风电机组风向仪静态偏差校准方法，其特征在于：所述步骤S4中，所述再对每一个风速区间的数据进一步按偏航角度继续划分的方法为，在-25°～25°内按每1°划分成一个小区间，一共51个小区间。

Images