风力发电机组对风偏差检测算法研究与应用
来源: | 作者:pmod6d781 | 发布时间: 2020-06-05 | 392 次浏览 | 分享到:

本文为文章摘录,全文刊登于:《可再生能源》杂志 第38卷第5期 2020年5月

原文标题:

风力发电机组对风偏差检测算法研究与应用

作者:

李闯,田春华,刘家扬,崔鹏飞,蒋伟

前言

风电机组对风偏差是由于风向标安装误差、电器测量、尾流影响等因素造成的机组对风偏差。偏航对风偏差会造成机组发电效率损失,当对风偏差为10°时,机组功率损失约为4.5%。

另一方面,当出现偏航偏差时,机组将受到单侧偏离向主轴轴向的作用力,该作用力将使主轴轻微偏离中心轴,形成大风机械振动,如此长期运行,会造成主轴磨损、齿轮箱齿面磨损、机组对中位移等问题,严重影响机组寿命。因此,定期排查风电机组对风偏差,及时对偏差进行矫正,不仅能够提升机组发电性能,提高风电场发电量,还能减少大部件磨损,延长机组使用寿命。

风电机组叶轮在正对风时,风能的吸收效率达到最高,大型机组通常采用主动偏航控制系统来保证机组对风。

△风电机组对风偏差示意图

偏航对风偏差按照成因不同分为静态偏差和动态偏差。静态偏差由风向标固定安装、电气测量、扰流影响造成;动态偏差由风湍流和偏航系统响应延迟造成。本文提出的对风偏差检测算法仅用于机组的静态偏差测算。

1 对风偏差检测算法

1.1 算法原理

偏航对风是否存在偏差主要体现在相同风速下,对风角-功率曲线极大值点的偏移量 (图)。

由图可知:正对风时,如图中实线曲线,极大值中心线靠近0度对风角;正偏和负偏分别对应右侧和左侧的虚线曲线。因此,只要搜集足量数据,在很小的风速区间内(近似认为风速不变),拟合出对风角-功率曲线,找出功率最大值对应的对风角度,即是所求对风偏差。

1.2 算法流程

风电机组对风偏差算法,基于机组运行SCADA数据,以单台机组为颗粒度执行,具体分为五步。

第一步:单台机组数据获取。

搜集机组SCADA运行数据和机组保障功率曲线。

第二步:数据预处理。

包括零方差数据删除和风速平滑。

第三步:风速分仓。

按照风速把数据集划分成若干风速仓。

第四步:回归模型建立。

为找到风速仓内最大功率对应的对风角度,需对风速仓内的数据进行回归

第五步:对风偏差计算。

通过分仓和拟合,获得集合,使用加权平均法计算机组的综合偏差。

1.3 测试效果

以河北某风电场25台2MW机组为例,取2018年12月数据进行对风偏差测算,该风场SCADA数据为7s间隔,机组切入风速3m/s,额定风速10.5m/s,设定风速仓大小=0.5m/s。风场25台机组测算的对风偏差结果如表1所示。其中2台机组对风偏差绝对值大于8°,评级为严重偏差;6台机组介于4°-8°之间,评级轻微偏差;17台机组小于4°,评级正常。