CN115358606A - 一种平缓地形下在役风电场能效评估方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种平缓地形下在役风电场能效评估方法及系统，通过对机组数据采集与监控系统中的机舱风速数据进行统计性分析，同时结合机型的机舱传递函数，对不同来流风向下风力机叶轮前方的自由来流风速进行还原，进而采用二维平面插值计算的方法，基于各机组点位分布对整个风电场区的平均风速分布图谱进行绘制；同时，根据各机组的输出功率，结合风速‑功率曲线，对场区内各机组点位的理论与实际发电量进行对比，并绘制相应的能效图谱，通过分析各机组发电量偏差及其运行维护情况，建立综合考虑风能资源、发电量、机组运维状态的在役风电场能效评估方法。本发明为风电场规划阶段设计参数的复核与评估模型优化提供科学参考。

Description

一种平缓地形下在役风电场能效评估方法及系统
技术领域
本发明涉及一种平缓地形下在役风电场能效评估方法及系统，属于风力发电的能效评估技术领域。
背景技术
为了应对全球能源的危机，缓解化石能源对环境的污染，调整优化能源结构，风力发电作为一种清洁的可再生能源，凭借其科技水平的进步和技术应用的革新，得到了飞速的发展。随着风电场装机规模不断的增加以及风电技术的愈加成熟，风力发电将逐步成为国家能源结构转型的重要支撑。并网与投产风电场的数量日趋增加，使得生产运行中场区内风资源复核与机组发电量评估，成为了在役风电场提质增效、技改优化过程中不可或缺的一环，同时是体现风电场运营时能效评价的重要指标之一，为风电行业的健康和持续发展提供指导和警示作用。
据调研，风电场建成投产后，其生产过程中的实际效果与设计规划阶段的预期目标通常存在着一定程度的偏差。由于风电场上空大气边界层湍流特征的不确定性、实地风速测量的采集周期的局限性、风能资源评估时采用的数值模型对场区地形的适配性，以及风力机尾流模型对场区内部阵列处风速亏损预测的准确性等因素，导致风能资源成为影响风电场能效与经济效益的主要原因。除此之外，风电场运行阶段，场站工程技术人员对设备的检修、维护以及零部件的更换，同样会对机组的能效输出产生影响。
目前，关于风电场风资源预测与发电量评估的方法及相关标准，主要仍集中在风电场前期规划建设阶段。对于已建成投产风电场的风资源复核及其能效评估，仍处于探索研究阶段。现有技术难以对低效机组在提质增效方面的技术改造提出指导与建议，同时也难以为风电场以后的规划设计方法提供更加优化与科学的经验与思路。
发明内容
本发明提供了一种平缓地形下在役风电场能效评估方法及系统，能够分析各机组发电量偏差及其运行维护情况，为风电场的低能效机组的原因分析以及后续技术改造提出指导与建议。
一方面，本发明提供了一种平缓地形下在役风电场能效评估方法，所述方法包括：
S1、获取评估时间周期内目标风电场中，各风向扇区下每个风电机组的机舱风速，并根据每个风电机组的机舱风速及其机舱传递函数，计算每个风电机组的对应的自由来流风速；
S2、根据各个风向扇区下，每个风电机组点位处的多个自由来流风速计算其自由来流风速总体平均值，并根据同期每个风电机组的多个实际发电量计算其实际发电量总体平均值；
S3、在各个风向扇区下，根据每个风电机组的自由来流风速总体平均值和实际发电量总体平均值确定每个风电机组的能效评估结果。
可选的，所述S3具体包括：
S31、在各个风向扇区下，根据每个风电机组的自由来流风速总体平均值获得每个风电机组的理论发电量；
S32、在各个风向扇区下，根据每个风电机组的理论发电量与实际发电量总体平均值之间的偏差程度确定每个风电机组的能效评估结果。
可选的，所述S31具体包括：
S311、基于每个风电机组的风速-功率曲线，将所述自由来流风速总体平均值转化为理论输出功率；
S312、根据每个风向扇区下每个风电机组对应的数据总数量及其对应的理论输出功率，获得每个风电机组的理论发电量。
可选的，所述S32具体包括：
S321、获取每个风电机组的理论发电量和实际发电量总体平均值的差值与所述理论发电量的比值，并将所述比值作为所述风电机组的发电量的偏差程度；
S322、根据所述偏差程度确定每个风电机组的能效评估结果。
可选的，所述S322具体为：
若所述偏差程度大于或等于0、且小于或等于30％，则确定所述风电机组为正常能效机组；
若所述偏差程度大于30％，则确定所述风电机组为候选低效机组。
可选的，所述S1的获取评估时间周期内目标风电场中，各风向扇区下每个风电机组的机舱风速，具体包括：
S11、获取目标风电场中，测风塔在评估时间周期内每间隔预设时长测量的多个平均风向数据，并对多个所述平均风向数据进行风向扇区分类，得到多组不同风向扇区下的测风塔数据集；
S12、基于所述测风塔数据集中各平均风向数据的采集时间，获取每个风电机组的同期机舱风速。
可选的，在所述S3之后，所述方法还包括：
S4、结合所述目标风电场中风电机组的排布位置，根据各个风向扇区下每个风电机组点位处的风资源数据和发电量数据，绘制所述目标风电场在不同风向扇区下对应的空间分布连续性图谱。
可选的，所述S4具体包括：
S41、将所述目标风电场中每四个位置相邻的风电机组的点位作为顶点，组成四边形的子计算域平面；
S42、对每个子计算域平面进行网格划分，形成多个网格节点，并估算各网格节点处的风资源数据和发电量数据；
S43、根据各风电机组以及各网格节点处的风资源数据和发电量数据，绘制所述目标风电场在不同风向扇区下对应的空间分布连续性图谱。
可选的，所述空间分布连续性图谱包括自由来流风速图谱、实际发电量图谱和理论发电量图谱；
所述方法还包括：
S5、根据所述实际发电量图谱和所述理论发电量图谱，绘制发电量偏差图谱；
S6、将所述空间分布连续性图谱与所述目标风电场中风电机组的设计值或设计图谱进行对比分析，获得风资源评估结果和发电量计算模型评估结果。
另一方面，本发明提供了一种平缓地形下在役风电场能效评估系统，所述系统包括：
参数获取单元，用于获取评估时间周期内目标风电场中，各风向扇区下每个风电机组的机舱风速，并根据每个风电机组的机舱风速及其机舱传递函数，计算每个风电机组的对应的自由来流风速；
数据处理单元，用于根据各个风向扇区下，每个风电机组点位处的多个自由来流风速计算其自由来流风速总体平均值，并根据同期每个风电机组的多个实际发电量计算其实际发电量总体平均值；
能效评估单元，用于在各个风向扇区下，根据每个风电机组的自由来流风速总体平均值和实际发电量总体确定每个风电机组的能效评估结果。
本发明能产生的有益效果包括：
(1)本发明提供的平缓地形下在役风电场能效评估方法，该方法针对实际能效输出与其设计参考值差异较大的在役风电场，充分利用场区风功率预测测风塔、以及现有机组SCADA系统的数据记录，结合目标机型的机舱传递函数，可在各机组机舱风速计测风的基础上，对不同来流风向下各机组风轮叶片前方的自由来流风速进行还原；并基于各机位点前方自由来流风速，对全场进行子区域划分，通过二维平面双线性插值方法，可实现场区的风资源分布的多区域化实测评估。
(2)本发明提供的平缓地形下在役风电场能效评估方法，基于各机组发电量统计分析得到的整场发电量空间分布，与基于各机组机舱风速仪测量的风电场区风速空间分布进行交叉对比，可快速定位风资源与发电能效不匹配的机组位置；并针对实测风资源与能效输出不匹配的机组，通过参考其运行与维护记录，排除设备检修更换造成的正常停机情况，可对低能效风电机组进行更加切合实际的判别；将各机组的自由来流风速和实际发电量与建设前期该机组点位的设计值进行对比分析，可对规划阶段所用的风资源模拟、发电量计算模型的优化提供依据。
(3)本发明提供的平缓地形下在役风电场能效评估方法，该方法可在不增加额外测风设备、不涉及算法较为复杂的风电场数值模拟的前提下，最大程度地利用场区现有有效测量数据，作为风电场运维人员在技术改造前的初步分析手段，测量成本低，数据样本充裕，计算过程简洁，可为机组以及整个场区的提质增效评估提供科学的参考。
附图说明
图1为本发明实施例提供的平缓地形下在役风电场能效评估方法流程图；
图2为本发明实施例提供的采用二维双线性插值法，对风电场邻近机组组成的子计算域内各网格节点处的平均风速进行计算的示意图；
图3为本发明实施例提供的整个场区在第j＝2风向扇区下的风资源(平均风速)图谱；
图4为本发明实施例提供的整个场区在第j＝2风向扇区下的实际发电量图谱；
图5为本发明实施例提供的整个场区在第j＝2风向扇区下，基于平均风速的理论发电量图谱；
图6为本发明实施例提供的整个场区在第j＝2风向扇区下的发电量偏差图谱。
具体实施方式
下面结合实施例详述本发明，但本发明并不局限于这些实施例。
本发明实施例提供了一种平缓地形下在役风电场能效评估方法，如图1所示，所述方法包括：
S1、获取评估时间周期内目标风电场中，各风向扇区下每个风电机组的机舱风速，并根据每个风电机组的机舱风速及其机舱传递函数，计算每个风电机组的对应的自由来流风速。
具体包括：
S11、获取目标风电场中，测风塔在评估时间周期内每间隔预设时长测量的多个平均风向数据，对多个平均风向数据进行风向扇区分类，得到多组不同风向扇区下的测风塔数据集。该步骤中的测风塔为风功率预测测风塔，后简称测风塔。
其中，预设时长为预先设置的时间长度，本领域技术人员可以根据实际情况进行设定，本发明实施例对此不做限定。示例的，预设时长可以设置15分钟、10分钟或5分钟等。
在实际应用中，可以获取测风塔轮毂高度测层在评估时间周期T内(可以按月度、季度或者年度统计)，以10分钟为间隔(IEC标准)的平均风向Dmet数据集。
在进行风向扇区分类时，可以采用标准的16方位风向扇区划分法，也可采用简化的8方位风向扇区或32方位风向扇区划分法，本发明实施例对此不做限定。
示例的，可以采用标准的16方位风向扇区(如表1所示)，对风功率预测测风塔的平均风向数据进行归类划分，作为整个场区的代表性主风向，形成16组(j＝1,2,…,…,16)不同风向下的测风数据集
Figure BDA0003817352020000061
各
Figure BDA0003817352020000062
数据集中包含相应的时间标识
Figure BDA0003817352020000063
及其时间标识下的平均风向
Figure BDA0003817352020000064
数据条目。
表1 16方位风向扇区划分法
编号j 主风向 风向符号 来流中心角度 来流风扇区角度范围
1 北 N 0° [360-11.25°,360°]或[0°,0°+11.25°]
2 北东北 NNE 22.5° 22.5°±11.25°
3 东北 NE 45° 45°±11.25°
4 东东北 ENE 67.5° 67.5°±11.25°
5 东 E 90° 90°±11.25°
6 东东南 ESE 112.5° 112.5°±11.25°
7 东南 SE 135° 135°±11.25°
8 南东南 SSE 157.5° 157.5°±11.25°
9 南 S 180° 180°±11.25°
10 南西南 SSW 202.5° 202.5°±11.25°
11 西南 SW 225° 225°±11.25°
12 西西南 WSW 247.5° 247.5°±11.25°
13 西 W 270° 270°±11.25°
14 西西北 WNW 292.5° 292.5°±11.25°
15 西北 NW 315° 315°±11.25°
16 北西北 NWN 337.5° 337.5°±11.25°
落于第j＝2风向扇区的测风数据集
Figure BDA0003817352020000065
中的数据如表2所示：
表2测风塔数据集
Figure BDA0003817352020000066
中的数据结构
Figure BDA0003817352020000067
Figure BDA0003817352020000071
其中，
Figure BDA0003817352020000072
表示评估时间周期T内、风功率预测测风塔记录的、落于第2风向扇区(NNE)内、第1条时间标识
Figure BDA0003817352020000073
下的平均风向数据。
S12、基于测风塔数据集中各平均风向数据的采集时间，获取每个风电机组的同期机舱风速。
具体的，根据步骤S11中各
Figure BDA0003817352020000074
数据集中包含的时间标识
Figure BDA0003817352020000075
筛选出场区各风电机组(编号i)机舱顶部后端机舱风速仪采集并记录在SCADA系统中，同期的机舱风速
Figure BDA0003817352020000076
S13、根据每个风电机组的机舱风速及其机舱传递函数，得到每个风电机组的对应的自由来流风速。
具体的，可以根据步骤S12得到机舱风速
Figure BDA0003817352020000077
采用该型号风电机组对应的机舱传递函数NTF(Nacelle Transfer Function)，推算出该风电机组叶轮前的自由来流风速
Figure BDA0003817352020000078
至此，可以将时间标识
Figure BDA0003817352020000079
以及
Figure BDA00038173520200000710
下同期自由来流风速
Figure BDA00038173520200000711
风电机组实际发电量数据
Figure BDA00038173520200000712
组成场区各风向扇区j下，各风电机组i的实测数据集
Figure BDA00038173520200000713
示例的，1号风电机组在场区第2风向扇区(NNE)下的数据集
Figure BDA00038173520200000714
中的数据记录如表3所示，包括各时间标识
Figure BDA00038173520200000715
序列、对应的自由来流风速
Figure BDA00038173520200000716
序列、以及机组发电量
Figure BDA00038173520200000717
序列。其中，
Figure BDA00038173520200000718
表示1号风电机组在场区第2风向扇区(NNE)内、第1条时间标识
Figure BDA00038173520200000719
下的自由来流风速数据。
表3风电机组数据集
Figure BDA00038173520200000720
中的数据
Figure BDA00038173520200000721
Figure BDA0003817352020000081
S2、根据各个风向扇区下，每个风电机组点位处的多个自由来流风速计算其自由来流风速总体平均值，并根据同期每个风电机组的多个实际发电量计算其实际发电量总体平均值。
具体的，根据步骤S13得到的
Figure BDA0003817352020000082
数据集，分别计算第j个风向扇区下，各个风电机组i(所在点位处)的自由来流风速总体平均值
Figure BDA0003817352020000083
与实际发电量总体平均值
Figure BDA0003817352020000084
Figure BDA0003817352020000085
Figure BDA0003817352020000086
其中，N为各
Figure BDA0003817352020000087
中对应的数据条目总数。
故每个风向扇区j(＝1,2,3,……,15,16)下，对应着每个风电机组i(＝1,2,3,……,风电机组总数量M)下的自由来流风速总体平均值与实际发电量总体平均值，数据结构如表4所示。
表4风电机组数据集结构
Figure BDA0003817352020000088
例如，在场区第j(＝2)风向扇区(NNE)下，共有M个机组点位的自由来流风速总体平均值，分别为：
Figure BDA0003817352020000089
其中
Figure BDA00038173520200000810
表示在场区第2风向扇(NNE)下，1号风电机组(点位)的自由来流风速总体平均值。同时，在场区第j(＝2)风向扇区(NNE)下，共有M个机组点位的实际发电量总体平均值，分别为：
Figure BDA00038173520200000811
其中
Figure BDA00038173520200000812
表示在场区第2风向扇(NNE)下，1号风电机组(点位)的实际发电量总体平均值。
S3、在各个风向扇区下，根据每个风电机组的自由来流风速总体平均值和实际发电量总体平均值确定每个风电机组的能效评估结果。
具体包括：
S31、在各个风向扇区下，根据每个风电机组的自由来流风速总体平均值获得每个风电机组的理论发电量。
包括：
S311、基于每个风电机组的风速-功率曲线，将自由来流风速总体平均值转化为理论输出功率。
在实际应用中，可以根据机组的风速-功率曲线，采用线性插值法或非线性插值法，将步骤S2中得到的各个风向扇区下，对应各机组点位处的自由来流风速总体平均值
Figure BDA0003817352020000091
转化为理论输出功率
Figure BDA0003817352020000092
(单位为kW)。
S312、根据每个风向扇区下每个风电机组对应的数据总数量及其对应的理论输出功率，获得每个风电机组的理论发电量。
具体的，结合该风向扇区(j)下各风电机组(i)对应的10min间隔数据总数量
Figure BDA0003817352020000093
计算相应的统计时间长度
Figure BDA0003817352020000094
(单位为小时h)，将理论输出功率转化为各风电机组点位处的理论发电量
Figure BDA0003817352020000095
(单位为kW·h)，具体转化公式如下：
Figure BDA0003817352020000096
需要说明的是，上式中的1/6对应的是步骤S11中间隔的预设时长为10分钟，若间隔的预设时长为15分钟，则上式的1/6就变成了1/4；若间隔的预设时长为5分钟，则上式的1/6就变成了1/12。
S32、在各个风向扇区下，根据每个风电机组的理论发电量与实际发电量总体平均值之间的偏差程度确定每个风电机组的能效评估结果。
包括：
S321、获取每个风电机组的理论发电量和实际发电量总体平均值的差值与理论发电量的比值，并将该比值作为风电机组的发电量的偏差程度。
具体的，将第j风向扇区下、各风电机组i的理论发电量进行列表记录，并计算与实际发电量总体平均值的偏差程度，如表5所示：
表5
Figure BDA0003817352020000101
S322、根据偏差程度确定每个风电机组的能效评估结果。
具体的，若偏差程度大于或等于0、且小于或等于30％，则确定风电机组为正常能效机组；即风电机组的实际发电量小于理论发电量，且偏差比例在30％之内，则可初步认为该风电机组能效性能属于正常状态。
若偏差程度大于30％，则确定风电机组为候选低效机组；即若风电机组的实际发电量小于理论发电量，且偏差比例较高(大于30％)，则可初步将其列入低效机组候选，待分析其运行日志，重点关注其维护、检修、零部件更换等情况后进一步确定是否需要进行技改增效。
若偏差程度小于0，即风电机组的实际发电量大于理论发电量(偏差为负)，则说明该风电机组的机舱测风数据出现异常，可能是其机舱风速计出现了故障，需要进行校准或更换。
在S3之后，所述方法还包括：
S4、结合目标风电场中风电机组的排布位置，根据各个风向扇区下每个风电机组点位处的风资源数据和发电量数据，绘制目标风电场在不同风向扇区下对应的空间分布连续性图谱。其中，风电机组的风资源数据和发电量数据具体为风电机组的自由来流风速总体平均值、实际发电量总体平均值和理论发电量。
具体包括：
S41、将目标风电场中每四个位置相邻的风电机组的点位作为顶点，组成四边形的子计算域平面。
S42、对每个子计算域平面进行网格划分，形成多个网格节点，并估算各网格节点处的风资源数据和发电量数据。
在实际应用中，可以根据各网格节点距离其对应的四边形的四个顶点的空间距离，及其各顶点对应的风电机组的自由来流风速总体平均值、实际发电量总体平均值和理论发电量，可以采用二维平面双线性插值的方法，估算各网格节点处的风资源与发电量。
S43、根据各风电机组以及各网格节点处的风资源数据和发电量数据，绘制目标风电场在不同风向扇区下对应的空间分布连续性图谱。
具体的，可以根据各风电机组的自由来流风速总体平均值、实际发电量总体平均值和理论发电量，以及各网格节点处的风资源数据和发电量数据，绘制目标风电场在不同风向扇区下对应的空间分布连续性图谱。其中，空间分布连续性图谱包括自由来流风速图谱、实际发电量图谱和理论发电量图谱。
例如，在第j＝2风向扇区下，由1号、2号、15号、16号风电机组组成的子计算域中(如图2所示)，进行网格划分后，点位G处的自由来流风速估算方法为：
Figure BDA0003817352020000111
其中：
Figure BDA0003817352020000112
Figure BDA0003817352020000113
依照上述方法，计算其余各子区域中，各网格节点对应实际发电量、理论发电量的值，绘制整个场区在各风向扇区下的自由来流风速、实际发电量、理论发电量图谱，分别如图3、图4和图5所示。
所述方法还包括：
S5、根据实际发电量图谱和理论发电量图谱，绘制发电量偏差图谱。
将步骤S43得到的各风向扇区下实际发电量与理论发电量空间分布连续性图谱进行交叉对比，结合步骤321得到的发电量的偏差程度(表5中数据)，绘制发电量偏差图谱(如图6所示)，以进一步分析并定位出低效风电机组。
S6、将空间分布连续性图谱与目标风电场中风电机组的设计值或设计图谱进行对比分析，获得风资源评估结果和发电量计算模型评估结果。
具体的，将步骤43中绘制出的各风向扇区下、整个场区的自由来流风速图谱和理论发电量图谱，与建设前期该机组点位的设计值(图谱)进行对比分析，为优化风资源评估、发电量计算模型提供参考。
本发明另一实施例提供一种平缓地形下在役风电场能效评估系统，所述系统包括：
参数获取单元，用于获取评估时间周期内目标风电场中，各风向扇区下每个风电机组的机舱风速，并根据每个风电机组的机舱风速及其机舱传递函数，计算每个风电机组的对应的自由来流风速。
参数获取单元基于目标风电场中的风功率预测测风塔采集的风向数据，获取评估时间周期内，各个风向扇区下，每个风电机组的同期机舱风速、以及实际发电量数据；对机组数据采集与监控系统中的机舱风速数据进行统计性分析；并结合机型的机舱传递函数，对不同来流风向下风力机叶轮前方的自由来流风速进行还原。
数据处理单元，用于根据各个风向扇区下，每个风电机组点位处的多个自由来流风速计算其自由来流风速总体平均值，并根据同期每个风电机组的多个实际发电量计算其实际发电量总体平均值。
在各个风向扇区下，数据处理单元使用二维平面插值法计算每个风电机组的自由来流风速总体平均值和实际发电量总体平均值。
能效评估单元，用于在各个风向扇区下，根据每个风电机组的自由来流风速总体平均值和实际发电量总体确定每个风电机组的能效评估结果。
能效评估单元根据各机组的自由来流风速总体平均值，结合风速-功率曲线，计算场区内各机组点位的理论发电量，并将理论发电量与实际发电量进行对比，并绘制相应的能效图谱，分析各机组发电量偏差及其运行维护情况。
本发明提供的平缓地形下在役风电场能效评估方法，该方法针对实际能效输出与其设计参考值差异较大的在役风电场，充分利用场区风功率预测测风塔、以及现有机组SCADA系统的数据记录，结合目标机型的机舱传递函数，可在各机组机舱风速计测风的基础上，对不同来流风向下各机组风轮叶片前方的自由来流风速进行还原；并基于各机位点前方自由来流风速，对全场进行子区域划分，通过二维平面双线性插值方法，可实现场区的风资源分布的多区域化实测评估。
本发明基于各机组发电量统计分析得到的整场发电量空间分布，与基于各机组机舱风速仪测量的风电场区风速空间分布进行交叉对比，可快速定位风资源与发电能效不匹配的机组位置；并针对实测风资源与能效输出不匹配的机组，通过参考其运行与维护记录，排除设备检修更换造成的正常停机情况，可对低能效风电机组进行更加切合实际的判别；将各机组的自由来流风速和实际发电量与建设前期该机组点位的设计值进行对比分析，可对规划阶段所用的风资源模拟、发电量计算模型的优化提供依据。
本发明提供的平缓地形下在役风电场能效评估方法，该方法可在不增加额外测风设备、不涉及算法较为复杂的风电场数值模拟的前提下，最大程度地利用场区现有有效测量数据，作为风电场运维人员在技术改造前的初步分析手段，测量成本低，数据样本充裕，计算过程简洁，可为机组以及整个场区的提质增效评估提供科学的参考。
以上所述，仅是本申请的几个实施例，并非对本申请做任何形式的限制，虽然本申请以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限制本申请，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本申请技术方案的范围内，利用上述揭示的技术内容做出些许的变动或修饰均等同于等效实施案例，均属于技术方案范围内。

Claims (10)

1.一种平缓地形下在役风电场能效评估方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、获取评估时间周期内目标风电场中，各风向扇区下每个风电机组的机舱风速，并根据每个风电机组的机舱风速及其机舱传递函数，计算每个风电机组的对应的自由来流风速；
S2、根据各个风向扇区下，每个风电机组点位处的多个自由来流风速计算其自由来流风速总体平均值，并根据同期每个风电机组的多个实际发电量计算其实际发电量总体平均值；
S3、在各个风向扇区下，根据每个风电机组的自由来流风速总体平均值和实际发电量总体平均值确定每个风电机组的能效评估结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3具体包括：
S31、在各个风向扇区下，根据每个风电机组的自由来流风速总体平均值获得每个风电机组的理论发电量；
S32、在各个风向扇区下，根据每个风电机组的理论发电量与实际发电量总体平均值之间的偏差程度确定每个风电机组的能效评估结果。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S31具体包括：
S311、基于每个风电机组的风速-功率曲线，将所述自由来流风速总体平均值转化为理论输出功率；
S312、根据每个风向扇区下每个风电机组对应的数据总数量及其对应的理论输出功率，获得每个风电机组的理论发电量。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S32具体包括：
S321、获取每个风电机组的理论发电量和实际发电量总体平均值的差值与所述理论发电量的比值，并将所述比值作为所述风电机组的发电量的偏差程度；
S322、根据所述偏差程度确定每个风电机组的能效评估结果。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述S322具体为：
若所述偏差程度大于或等于0、且小于或等于30％，则确定所述风电机组为正常能效机组；
若所述偏差程度大于30％，则确定所述风电机组为候选低效机组。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1的获取评估时间周期内目标风电场中，各风向扇区下每个风电机组的机舱风速，具体包括：
S11、获取目标风电场中，测风塔在评估时间周期内每间隔预设时长测量的多个平均风向数据，并对多个所述平均风向数据进行风向扇区分类，得到多组不同风向扇区下的测风塔数据集；
S12、基于所述测风塔数据集中各平均风向数据的采集时间，获取每个风电机组的同期机舱风速。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述S3之后，所述方法还包括：
S4、结合所述目标风电场中风电机组的排布位置，根据各个风向扇区下每个风电机组点位处的风资源数据和发电量数据，绘制所述目标风电场在不同风向扇区下对应的空间分布连续性图谱。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述S4具体包括：
S41、将所述目标风电场中每四个位置相邻的风电机组的点位作为顶点，组成四边形的子计算域平面；
S42、对每个子计算域平面进行网格划分，形成多个网格节点，并估算各网格节点处的风资源数据和发电量数据；
S43、根据各风电机组以及各网格节点处的风资源数据和发电量数据，绘制所述目标风电场在不同风向扇区下对应的空间分布连续性图谱。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述空间分布连续性图谱包括自由来流风速图谱、实际发电量图谱和理论发电量图谱；
所述方法还包括：
S5、根据所述实际发电量图谱和所述理论发电量图谱，绘制发电量偏差图谱；
S6、将所述空间分布连续性图谱与所述目标风电场中风电机组的设计值或设计图谱进行对比分析，获得风资源评估结果和发电量计算模型评估结果。
10.一种平缓地形下在役风电场能效评估系统，其特征在于，所述系统包括：
参数获取单元，用于获取评估时间周期内目标风电场中，各风向扇区下每个风电机组的机舱风速，并根据每个风电机组的机舱风速及其机舱传递函数，计算每个风电机组的对应的自由来流风速；
数据处理单元，用于根据各个风向扇区下，每个风电机组点位处的多个自由来流风速计算其自由来流风速总体平均值，并根据同期每个风电机组的多个实际发电量计算其实际发电量总体平均值；
能效评估单元，用于在各个风向扇区下，根据每个风电机组的自由来流风速总体平均值和实际发电量总体确定每个风电机组的能效评估结果。
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