CN113642884B - 一种电网失电情况下风电场发电量损失统计方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本公开公开的一种电网失电情况下风电场发电量损失统计方法及系统，包括：获取电网失电期间风功率测风塔获取的风速、风向数据；将获取的风速、风向数据输入风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数中，获取各风电机组的风速，其中，对于运行时间小于等于设定时间的风电机组采用CFD流体模型来计算获得风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数，对于运行时间大于设定时间的风电机组通过对风功率测风塔获取的风速数据和机组风速进行统计获得风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数；结合各风电机组对应的风速功率曲线对各风速进行分析，获取电网失电期间的损失发电量。实现了电网失电时发电量损失的统计。

Description

一种电网失电情况下风电场发电量损失统计方法及系统
技术领域
本发明涉及风力发电技术领域，尤其涉及一种电网失电情况下风电场发电量损失统计方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
损失发电量，就是考虑风机因故停机或限负荷后，风电场当时的风速情况和风机功率曲线，若风机不停机或不被限负荷，风机能多发的发电量。风电场发电量是风电场营收考核的最重要的指标，正确评价和统计风电场损失发电量，可为风电场的生产管理及指标考核提供指导依据。
根据引起风电场发电量损失的不同来源，将风电场的发电量损失影响因素分为风资源、电网限功率、电网失电机组陪停、机组故障和发电性能劣化四方面，其中，风资源水平下降会影响风电场的理论发电量；电网限功率因素指当电网通道受阻、调峰困难时对风电场进行限电，造成风电场发电量损失；电网失电机组陪停因素指由于电网故障、输变电设备检修、基建施工等引起的输变电设备陪停造成风电机组陪停损失电量；机组故障和发电性能劣化因素指由于风电机组自身原因导致的故障停机、发电性能劣化等造成的发电量损失。
上述发电量损失影响因素中除电网失电机组陪停因素外，其它因素均为风电机组存在供电的情形，现有的发电量损失的统计方法均是用于计算风电机组存在供电时的发电量损失，而不适用于电网失电时的发电量损失计算，无法对电网失电时的发电量损失进行评估。
发明内容
本公开为了解决上述问题，提出了一种电网失电情况下风电场发电量损失统计方法及系统，实现了对电网失电时的损失发电量的统计。
为实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
第一方面，提出了一种电网失电情况下风电场发电量损失统计方法，包括：
获取电网失电期间风功率测风塔获取的风速、风向数据；
将获取的风速、风向数据输入风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数中，获取各风电机组的风速，其中，对于运行时间小于等于设定时间的风电机组采用CFD流体模型来计算获得风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数，对于运行时间大于设定时间的风电机组通过对风功率测风塔获取的风速数据和机组风速进行统计获得风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数；
结合各风电机组对应的风速功率曲线对各风速进行分析，获取电网失电期间的损失发电量。
第二方面，提出了一种电网失电情况下风电场发电量损失统计系统，包括：
数据获取模块，用于获取电网失电期间风功率测风塔获取的风速、风向数据；
风速获取模块，用于将获取的风速、风向数据输入风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数中，获取各风电机组的风速，其中，对于运行时间小于等于设定时间的风电机组采用CFD流体模型来计算获得风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数，对于运行时间大于设定时间的风电机组通过对风功率测风塔获取的风速数据和机组风速进行统计获得风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数；
损失发电量获取模块，用于结合各风电机组对应的风速功率曲线对各风速进行分析，获取电网失电期间的损失发电量。
第三方面，提出了一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成一种电网失电情况下风电场发电量损失统计方法所述的步骤。
第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成一种电网失电情况下风电场发电量损失统计方法所述的步骤。
与现有技术相比，本公开的有益效果为：
1、本公开公开的发电量损失统计方法，能够对电网失电期间的损失发电量进行评估，克服现有技术在电网失电期间风电场损失发电量无法准确统计的问题。
2、本公开根据风电机组的运行时间，使用了不同的风速传递函数和风速功率曲线，使得对电网失电期间损失发电量的评估更准确。
本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1为本实施例1公开方法的流程图；
图2为本实施例1公开的某风电场选取的代表机组相对位置示意图；
图3为本实施例1公开的风轮自由风速和机舱风速的函数散点示意图；
图4为使用本实施例1公开方法的统计电网失电情况下风电场损失发电量的数据传输架构图；
图5为本实施例1公开的基于SCADA风速-功率时间序列统计的风电场各个机组的功率特性曲线图。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在本公开中，术语如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“竖直”、“水平”、“侧”、“底”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，只是为了便于叙述本公开各部件或元件结构关系而确定的关系词，并非特指本公开中任一部件或元件，不能理解为对本公开的限制。
本公开中，术语如“固接”、“相连”、“连接”等应做广义理解，表示可以是固定连接，也可以是一体地连接或可拆卸连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的相关科研或技术人员，可以根据具体情况确定上述术语在本公开中的具体含义，不能理解为对本公开的限制。
实施例1
为解决风电场电网失电后，无法准确统计电网失电期间发电量损失的问题，在该实施例中公开了一种电网失电情况下风电场发电量损失统计方法，包括：
获取电网失电期间风功率测风塔获取的风速、风向数据；
将获取的风速、风向数据输入风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数中，获取各风电机组的风速，其中，对于运行时间小于等于设定时间的风电机组采用CFD流体模型来计算获得风功率测风塔和各风电机组之间风速传递函数，对于运行时间大于设定时间的风电机组通过对风功率测风塔获取的风速数据和机组风速进行统计获得风功率测风塔和各风电机组之间风速传递函数；
结合各风电机组对应的风速功率曲线对各风速进行分析，获取电网失电期间的损失发电量。
进一步的，采用CFD流体模型来计算获得风功率测风塔和各风电机组之间风速传递函数的具体过程为：
对风电场进行物理建模；
对风电场不同扇区进行CFD模拟计算，建立风电场的风流模型；
采用风电场历史测风塔数据以及中尺度再分析数据对风流模型进行修正；
利用修正后的风流模型将风功率测风塔位置处的时间序列风速外推至风机轮毂高度处的时间序列风速；
根据风功率测风塔位置处各风向扇区下的时间序列风速外推至各风电机组轮毂高度处的时间序列风速，确定风功率测风塔与风电机组间各风向扇区下的风速传递函数。
进一步的，对于运行时间小于等于设定时间的风电机组，其风速功率曲线为风电机组投运后，采用地基式激光测风雷达对风电机组的风速进行标定后获得；
对于运行时间大于设定时间的风电机组，其风速功率曲线为通过对各机组的SCADA运行数据中的风速、发电功率进行统计获得。
进一步的，对于同一风电场中的风电机组，从各风电机组中选取代表机组，根据代表机组的位置选取地基式激光雷达的放置位置，获取代表机组的风速、发电功率数据及由地基式激光雷达获取的风速和风向数据，根据地基式激光雷达获取的风速和代表机组的风速获得机舱风速传递函数，利用该机舱传递函数修正各风电机组的风速，对各风电机组的发电功率和各风电机组修正后的风速进行统计获得各机组的风速功率曲线。
进一步的，对于风电场中存在多种机型的风电机组时，需要从每种机型的风电机组中选取代表机组。
进一步的，对于运行时间大于设定时间的风电机组，确定风速传递函数和风速功率曲线的具体过程为：
获取风功率测风塔获取的历史风速数据和对应时间下的风电机组的历史风速、发电功率数据；
对风功率测风塔获取的历史风速数据、对应时间下的风电机组的历史风速、发电功率数据，进行线性回归分析，获得风功率测风塔与风电机组间的风速传递函数，结合各风电机组的历史风速和发电功率数据获取其风速功率曲线。
进一步的，风功率测风塔采用备用供电系统供电和电网供电两种供电方式，在电网失电期间，通过备用供电系统为风功率测风塔供电。
结合图1-5对本实施例公开的一种电网失电情况下风电场发电量损失统计方法进行详细说明。
以某风电场为例，对本实施例公开的一种电网失电情况下风电场发电量损失统计方法，如图1所示，包括：
在风电场投入运行后，采用地基式激光测风雷达对风电场各风电机组的风速进行标定，获取机舱风速传递函数和实际功率曲线。
其中，机舱风速传递函数和实际功率曲线为准确统计电网失电期间发电量损失的必要前提，通过选定风电场中代表机组进行机舱风速传递函数和机组功率曲线的测试，根据代表机组的位置选取地基式激光雷达放置坐标，代表机组选取无明显障碍物遮挡、受临近机组尾流影响小的机组为宜。若风电场存在多种机型的风电机组，应对每一种类型的风电机组选取一个代表机组。某风场中共运行25台2.0MW的风电机组，从25台风电机组中选定一台代表机组进行机舱风速传递函数和机组实际风速功率曲线的测试，选取的代表机组的相对位置如图2所示，该代表机组周边无明显障碍物遮挡、受临近机组尾流影响相对较小，具备较好的代表性。
根据选定的代表机组的位置和IEC61400-12-1的相关规定选取激光雷达的放置坐标。测试时间不小于三个月，在测试结束后，采集激光雷达实测的风速和风向数据以及同期风电机组机通过舱风速仪测得的风速数据，根据IEC61400-12-1和IEC61400-12-2相关要求，进行数据处理，出具机组实际功率曲线和机舱风速传递函数。
根据IEC61400-12-1进行数据处理出具机组验证的实际功率曲线，根据IEC61400-12-2相关要求，进行数据处理，出具机舱风速传递函数参数表，如表1所示，风轮自由风速和机舱风速仪风速的函数散点如图3所示。
表1机舱风速传递函数参数表
根据上表中机舱风速传递函数参数，在SCADA系统中加入机舱风速修正算法，机舱风速修正计算公式为：
vfree＝vnacelle×S+O
机舱风速修正后，可保证SCADA系统数据统计的准确性。
在风电场电网失电后，风电场风功率测风塔保存电网失电期间的风速风向数据。风功率测风塔须配备备用供电系统供电和电网供电两种供电方式，其中，备用供电系统为太阳能供电系统，电网失电时，风电场风功率测风塔采用太阳能供电系统供电，可保证电网失电期间数据的正常采集。在电网失电后，风功率测风塔正常采集风速风向数据，并将数据上传至微型数据存储单元进行临时存储，该微型数据存储单元具备电网恢复后数据自动上传的功能，具体架构如附图4。
风电场电网恢复后，风电场及SCADA系统服务器得到供电，测风塔微型数据存储单元将电网失电期间存储的风速风向数据上传至SCADA服务器中进行存储。
建立风电场风功率测风塔和各风电机组之间不同扇区下的风速传递函数数据库。根据风电场运行时间长短，风功率测风塔和各发电机组的风速传递函数的构建方法不同。
运行阶段1：当风电场从开始并网运行时间不足一年，即风电场中风电机组运行时长小于一年，采用CFD流体模型来计算风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数，CFD流体模型可采用由国际通用软件WindSim或WT模型，进行风流模型的建立。
采用CFD流体模型来计算风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数，具体步骤包括：
(1)利用风电场地形和粗糙度数据对风电场进行物理建模，在具体实施时，采用WindSim软件进行风电场物理建模；
(2)对风电场不同扇区进行CFD模拟计算建立风电场的风流模型，在具体实施时，风电场共划分16个扇区，每个扇区角度范围为360°/16＝22.5°；
(3)为了保证风电场风流模型模拟的准确性，采用历史测风塔观测的风速、风向数据以及中尺度数据对风流模型进行修正，经过不断迭代优化，获得精准的风电场风流模型；
(4)利用修正后的风流模型将风功率测风塔位置处的时间序列风速外推至各风机轮毂高度处的时间序列风速，如表2所示：
表2各机位轮毂高度外推风速时间序列统计表
(5)根据表2中的CFD外推风速时间序列统计结果，采用线性回归算法建立不同扇区下的风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数参数，即斜率参数b和偏移量参数a，斜率参数和偏移量参数计算公式为：
其中，vi为风功率测塔处第i个时间节点对应的风速值，ui为CFD外推机位处第i个时间节点对应的风速值，n为选取时间段内的时间节点个数(时间步长取10min)，为选取时间段内风功率测塔处对应的风速均值，为选取时间段内CFD外推机位处对应的风速均值。
在具体实施时，将风电场根据风功率测塔风向数据划分为16个扇区，计算扇区1到扇区16的斜率参数b1、b2、……、b16，及偏移量参数a1、a2、……、a16。以1#号机组为例，建立16个扇区下风功率测风塔处风速到1#机位处的风速传递函数参数，如下表3所示:
表3各扇区风功率测风塔到1#风速传递函数参数计算结果表(运行阶段1)
运行阶段2：在风电场运行时间超过一年后，即风电机组运行超过一年后，运行数据已满足一完整年的代表性要求，采用SCADA存储一年以上的风功率测风塔和每个机组运行数据，来统计风功率测风塔位置和每个风电机组之间的风速传递函数。
收集风电场一年以上的风功率测风塔获取的风速风向数据以及对应同期的每台风电机组SCADA系统存储的风速、发电功率数据，然后对测风塔获取的风速风向数据和对应同期的风电机组的风速、发电功率数据进行合理性检验，对不合理数据进行剔除及修正，统计数据格式如表4所示：
表4 SCADA系统风速-功率时间序列统计表
根据表4中SCADA风速时间序列统计结果，采用线性回归算法建立不同扇区下的风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数参数，即斜率参数b′和偏移量参数a′，斜率参数和偏移量参数计算公式为：
其中，u′i为SCADA系统统计机位处风电机组第i个时间节点对应的风速值，选取时间段内SCADA系统统计机位处风电机组对应的风速均值。
根据风功率测塔风向数据划分为16个扇区，计算扇区1到扇区16的斜率参数b′1、b′2、……、b′16，及偏移量参数a′1、a′2、……、a′16。以1#号机组为例，建立16个扇区下风功率测风塔处风速到1#机位处风速的传递函数参数，如表5所示：
表5各扇区风功率测风塔到1#风速传递函数参数计算结果表(运行阶段2)
另外，根据表4中SCADA风速-功率时间序列统计结果，推算出风电场各个机组的风速功率特性曲线，如图5所示。
通过数据统计的方法获取电网失电期间损失的发电量，并将该结果填充到SCADA系统数据库中,具体步骤包括：
(1)根据传递函数数据库，将SCADA服务器中存储的风功率测风塔在电网失电期间风速数据外推至风电场每个机位轮毂高度处，获得每个机位处在电网失电期间的风速数据。当风电场并网时间小于一年时，采用运行阶段1，通过CFD流体模型计算获得的风功率测风塔和各机位风电机组之间的风速传递函数，确定风电机组的风速。当风电场并网时间大于一年时，采用运行阶段2，由SCADA存储一年以上的风功率测风塔和每个机组运行数据，统计获得的风功率测风塔位置和各机位风电机组之间的风速传递函数，确定风电机组的风速。
(2)根据电网失电期间的风电机组的风速数据，推算电网失电期间每个风速下的理论发电功率。当风电场并网时间小于一年时，采用地基式激光雷达测量的实际功率曲线为风速功率曲线。当风电场并网时间大于一年时，采用SCADA存储一年以上每个机组运行数据，统计获得的风速功率曲线。
(3)对电网失电期间每个风速下的理论发电功率进行累计，获得电网失电期间的损失发电量。
本实施例公开的发电量损失统计方法，能够对电网失电期间的损失发电量进行评估，克服现有技术在电网失电期间风电场损失发电量无法准确统计的问题，且根据风电机组的运行时间，使用了不同的风速传递函数和风速功率曲线，使得对电网失电期间损失发电量的评估更准确。
实施例2
在该实施例中，公开了一种电网失电情况下风电场发电量损失统计系统，包括：
数据获取模块，用于获取电网失电期间风功率测风塔获取的风速、风向数据；
风速获取模块，用于将获取的风速、风向数据输入风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数中，获取各风电机组的风速，其中，对于运行时间小于等于设定时间的风电机组采用CFD流体模型来计算获得风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数，对于运行时间大于设定时间的风电机组通过对风功率测风塔获取的风速数据和机组风速进行统计获得风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数；损失发电量获取模块，用于结合各风电机组对应的风速功率曲线对各风速进行分析，获取电网失电期间的损失发电量。
实施例3
在该实施例中，公开了一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成实施例1公开的一种电网失电情况下风电场发电量损失统计方法所述的步骤。
实施例4
在该实施例中，公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成实施例1公开的一种电网失电情况下风电场发电量损失统计方法所述的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (7)

1.一种电网失电情况下风电场发电量损失统计方法，其特征在于，包括：
获取电网失电期间风功率测风塔获取的风速、风向数据；
将获取的风速、风向数据输入风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数中，获取各风电机组的风速，其中，对于运行时间小于等于设定时间的风电机组采用CFD流体模型来计算获得风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数，对于运行时间大于设定时间的风电机组通过对风功率测风塔获取的风速数据和机组风速进行统计获得风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数；采用CFD流体模型来计算获得风功率测风塔和各风电机组之间风速传递函数的具体过程为：
对风电场进行物理建模；
对风电场不同扇区进行CFD模拟计算，建立风电场的风流模型；
采用风电场历史测风塔数据以及中尺度再分析数据对风流模型进行修正；
利用修正后的风流模型将风功率测风塔位置处的时间序列风速外推至风机轮毂高度处的时间序列风速；
根据风功率测风塔位置处各风向扇区下的时间序列风速外推至各风电机组轮毂高度处的时间序列风速，确定风功率测风塔与风电机组间各风向扇区下的风速传递函数；
对于运行时间小于等于设定时间的风电机组，其风速功率曲线为风电机组投运后，采用地基式激光测风雷达对风电机组的风速进行标定后获得；
对于运行时间大于设定时间的风电机组，其风速功率曲线为通过对各机组的SCADA运行数据中的风速、发电功率进行统计获得；
对于运行时间大于设定时间的风电机组，确定风速传递函数和风速功率曲线的具体过程为：
获取风功率测风塔获取的历史风速数据和对应时间下的风电机组的历史风速、发电功率数据；
对风功率测风塔获取的历史风速数据、对应时间下的风电机组的历史风速、发电功率数据，进行线性回归分析，获得风功率测风塔与风电机组间的风速传递函数，结合各风电机组的历史风速和发电功率数据获取其风速功率曲线；
结合各风电机组对应的风速功率曲线对各风速进行分析，获取电网失电期间的损失发电量。
2.如权利要求1所述的一种电网失电情况下风电场发电量损失统计方法，其特征在于，对于同一风电场中的风电机组，从各风电机组中选取代表机组，根据代表机组的位置选取地基式激光雷达的放置位置，获取代表机组的风速、发电功率数据及由地基式激光雷达获取的风速和风向数据，根据地基式激光雷达获取的风速和代表机组的风速获得机舱风速传递函数，利用该机舱传递函数修正各风电机组的风速，对各风电机组的发电功率和各风电机组修正后的风速进行统计获得各机组的风速功率曲线。
3.如权利要求2所述的一种电网失电情况下风电场发电量损失统计方法，其特征在于，对于风电场中存在多种机型的风电机组时，需要从每种机型的风电机组中选取代表机组。
4.如权利要求1所述的一种电网失电情况下风电场发电量损失统计方法，其特征在于，风功率测风塔采用备用供电系统供电和电网供电两种供电方式，在电网失电期间，通过备用供电系统为风功率测风塔供电。
5.一种电网失电情况下风电场发电量损失统计系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取电网失电期间风功率测风塔获取的风速、风向数据；
风速获取模块，用于将获取的风速、风向数据输入风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数中，获取各风电机组的风速，其中，对于运行时间小于等于设定时间的风电机组采用CFD流体模型来计算获得风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数，对于运行时间大于设定时间的风电机组通过对风功率测风塔获取的风速数据和机组风速进行统计获得风功率测风塔和各风电机组之间的风速传递函数；采用CFD流体模型来计算获得风功率测风塔和各风电机组之间风速传递函数的具体过程为：
对风电场进行物理建模；
对风电场不同扇区进行CFD模拟计算，建立风电场的风流模型；
采用风电场历史测风塔数据以及中尺度再分析数据对风流模型进行修正；
利用修正后的风流模型将风功率测风塔位置处的时间序列风速外推至风机轮毂高度处的时间序列风速；
根据风功率测风塔位置处各风向扇区下的时间序列风速外推至各风电机组轮毂高度处的时间序列风速，确定风功率测风塔与风电机组间各风向扇区下的风速传递函数；
对于运行时间小于等于设定时间的风电机组，其风速功率曲线为风电机组投运后，采用地基式激光测风雷达对风电机组的风速进行标定后获得；
对于运行时间大于设定时间的风电机组，其风速功率曲线为通过对各机组的SCADA运行数据中的风速、发电功率进行统计获得；
对于运行时间大于设定时间的风电机组，确定风速传递函数和风速功率曲线的具体过程为：
获取风功率测风塔获取的历史风速数据和对应时间下的风电机组的历史风速、发电功率数据；
对风功率测风塔获取的历史风速数据、对应时间下的风电机组的历史风速、发电功率数据，进行线性回归分析，获得风功率测风塔与风电机组间的风速传递函数，结合各风电机组的历史风速和发电功率数据获取其风速功率曲线；
损失发电量获取模块，用于结合各风电机组对应的风速功率曲线对各风速进行分析，获取电网失电期间的损失发电量。
6.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-4任一项所述的一种电网失电情况下风电场发电量损失统计方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-4任一项所述的一种电网失电情况下风电场发电量损失统计方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US12066472B2 (en) * 2021-12-30 2024-08-20 SparkCognition, Inc. Calculating energy loss during an outage
CN115693666B (zh) * 2022-12-30 2023-05-09 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 基于卫星反演的海上风电场发电量确定方法及系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104217376A (zh) * 2014-09-18 2014-12-17 国电南瑞南京控制系统有限公司 一种故障风机损失发电量的估计方法
CN104699936A (zh) * 2014-08-18 2015-06-10 沈阳工业大学 基于cfd短期风速预测风电场的扇区管理方法
CN104809556A (zh) * 2015-04-22 2015-07-29 中国大唐集团新能源股份有限公司 风电机组损失电量计算方法
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
CN106321368A (zh) * 2016-08-12 2017-01-11 峰能斯格尔（北京）可再生能源科技有限公司 基于运营风机scada数据的海上风电场尾流损失测量方法
CN107654336A (zh) * 2017-09-20 2018-02-02 山东中车风电有限公司 基于扇区分布的风电机组风场适应性快速评估优化方法
CN113033009A (zh) * 2021-03-31 2021-06-25 西安热工研究院有限公司 一种在役海上风电场尾流损失实时计算方法

Patent Citations (7)

* 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
CN104699936A (zh) * 2014-08-18 2015-06-10 沈阳工业大学 基于cfd短期风速预测风电场的扇区管理方法
CN104217376A (zh) * 2014-09-18 2014-12-17 国电南瑞南京控制系统有限公司 一种故障风机损失发电量的估计方法
CN104809556A (zh) * 2015-04-22 2015-07-29 中国大唐集团新能源股份有限公司 风电机组损失电量计算方法
CN106321368A (zh) * 2016-08-12 2017-01-11 峰能斯格尔（北京）可再生能源科技有限公司 基于运营风机scada数据的海上风电场尾流损失测量方法
CN107654336A (zh) * 2017-09-20 2018-02-02 山东中车风电有限公司 基于扇区分布的风电机组风场适应性快速评估优化方法
CN113033009A (zh) * 2021-03-31 2021-06-25 西安热工研究院有限公司 一种在役海上风电场尾流损失实时计算方法

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