风电场群远程集中监控系统设计及智能化管理

梁 涛，袁正彬，梅春晓，孙国峰

（1.河北工业大学 控制科学与工程学院，天津 300130；2.河北建投新能源有限公司，石家庄 050000）

目前国内已建成数个风电场群远程集中监控系统，并正常运行，但由于技术上的限制，许多监控系统在功能上并不完善，在智能化管理上未得到体现，传统的系统在风电场发电量调度策略上未能实现良好控制，解决这些问题是使风力发电向着更加智能化方向发展的关键[1]。

因此需在传统结构框架的基础上增加智能化管理系统功能区实现对多风电场的智能化管理[2]，其次，为实现对多个风电场发电量调度上的管理需改进调度策略；在系统的安全上也要做相应处理，在故障诊断数据处理上也要提高效率。而这些手段和方法在已建成的系统中并没有实现或不够全面。

目前国内已相继建立了多个风电场群远程集中监控中心，但并没有实现智能化管理，在调度策略上并没有改进。

本文在原有系统的基础上增加了智能化管理系统，并对系统进行分区，增强了系统的安全性，改进了原有调度策略，增加了系统的发电量，在故障诊断方面采用新的诊断算法，提高了诊断速率。

1 集控系统的组成与功能

1.1 集控系统组成

风电场群远程集中监控系统及智能化管理系统主要由远程集中监控系统、智能化管理系统、VPN网、电力调度数据网、数据采集与控制传输平台、风电场本地系统等组成。其结构示意图如图1所示。

图1 系统结构Fig.1 System structure diagram

1.2 集控系统的功能

集控系统的主要功能有：

1）数据采集及控制功能：风机实时运行数据采集与控制、风机振动在线监测运行数据采集、升压站实时运行数据采集与控制、箱变设备实时运行数据采集与控制、风功率预测系统数据采集、功率控制系统（AGC/AVC）、保护及故障信息子站数据采集、电能量计量信息采集。

2）监视功能：风机数据监视（图形展示、风电场监视、单台风机监视）、升压站、箱变设备、功率预测系统、功率控制系统、相量测量系统、保护及故障信息子站和电能量计量等的监视。

3）调度管理：监控中心由冀北调控中心调度，各风电场考虑由监控中心、区调和冀北调控中心调度。最终调度关系由冀北调控中心确定。接受各级调度机构下发的调度命令并严格地执行，对各风电场内风电机组、开关和主变等设备进行远程控制和调度。及时、准确地报送所辖风电场的生产信息和相关数据；根据所辖风电场不同设备的调管范围报送一、二次设备停电计划；及时报告事故或异常情况，并配合各级调度机构进行事故或异常处理。

1.3 智能化管理系统的功能

1）WEB数据的发布功能：采用B/S架构，能够实现集控中心的实时在线数据的发布，集团中心在局域网内以网页形式浏览集控中心的实时在线画面及各项数据[3]。

2）物资管理功能：能够实现运行管理、故障处理、三票管理、设备管理、生产管理、生产统计、统计分析、物资管理、运行管理、综合查询等功能，对各风电场的设备、人员及日常工作等进行智能化管理。

1.4 数据采集与控制传输平台

数据采集与控制传输平台采用 OPC技术、IEC61400-25[6]标准实现风机信息采集，采用RTU实现对升压站数据和风功率预测系统等的数据采集，同时可实现对风机运行的监控（AGC，AVC）以及集控中心命令的上传下达。

2 智能化管理系统

2.1 智能化管理系统的数据获取

集控中心和智能化管理系统通过写数的方式进行数据交换，集控中心将采集到的数据写入商用数据库MYSQL，智能化管理系统从MYSQL数据库中读取数据并进行分类处理显示，数据流的流动只能是单向的，系统结构图如图2所示。

图2 数据流向结构Fig.2 Data flow diagram

2.2 WEB数据的发布

WEB发布系统主要用于在监控中心办公区建立起一套与风电场集控系统完全一致的镜像系统，并具备商务智能及大数据分析能力等，利用WEB服务器实现远程的数据发布[4]，集团中心可以对集控中心的远程监控画面以网页的形式在线浏览，方便对风电场的远程智能化管理。

3 新型自动发电量调度策略

传统的风电场的发电量调度策略由调度中心下发功率值到集中监控中心，监控中心再下发到每个风电场，各个风电场设定值为固定值，如图3所示，由于受自然条件限制不同风电场在同一时间风力的大小不等，造成部分风电场发电量大于调度中心设定值，处于弃风运行状态，而部分风电场因风力不足，处于欠发状态，以致风能得不到充分利用，产生资源的浪费。为了充分利用自然资源，在集中监控中心侧增加相应的功能，实现对多个风电场统一管理调度，将风力发电量差异较大的多个风电场的发电总量设定为定值。如图4所示，可实现发电量配额的自由分配，当部分风电场风力较小而部分风电场风力较大时，在不超过总发电量设定值情况下风力大的风电场可充分发电以补缺风力小的风电场未能充分发电剩余配额，使风资源得到充分利用，实现最大发电量。图5为前后2种方法发电量对比图。由图可以看出，改进调度策略后的发电量明显增加。

4 故障诊断样本提取算法

针对算法对故障大样本处理能力不足、算法执行效率不高的问题，提出一种有效的样本约简方

图3 传统发电量调度策略Fig.3 Traditional power generation scheduling strategy

图4 新型调度策略图Fig.4 New scheduling strategy map

图5 传统发电量调度策略Fig.5 Traditional power generation scheduling strategy

其中，max（xi）为样本每一维数据中的最大值；min（xi）为每一维数据中的最小值；m为一常数，m的取值为样本数目的1/k，通常情况下k的取值小于10。

以离N维空间中离原点最近的一个样本为起始点，以Ds中各维的长度划分样本空间，从而将样本空间划分为边长为di的样本快（Sample Block，SBlock）。将每个S-Block中所含第一类样本点的个数定义为φ-，所含第二类样本点的个数定义为φ+，则定义该S-Block的密度为法，在确保支持向量样本点数目的前提下，通过预提取含有支持向量的约简故障样本从而达到提高算法效率的目的。支持向量机算法的关键在于寻找最优分界面，而算法的计算时间主要消耗在计算支持向量上。由算法的原理可知支持向量主要分布在样本的边缘，对于大样本或者海量样本来说，样本内部含有远多于支持向量数目的对样本分类无贡献的样本点，这些样本点耗费大量的计算时间，极大地降低了算法的效率。因此通过有效提出内部非支持向量样本点可以有效提高算法执行效率，本文算法的样本约简方法如下：对于给定训练样本集：

设第一类样本集为S1，即第二类样本集为S2，即S1=｛x∣y=-1，x∈S｝。对样本所处的N维向量空间定义一个N维的最小跨度向量Ds：

由式（3）可知，当φ+≥φ-时，ρ为非负值；当φ+＜φ-时，ρ为负值。设定阀值为θ（0≤θ≤0.5），对于一个S-Block来说，当ρ≤θ时，该S-Block被称为边界块；当ρ＞θ时，该S-Block被称为内部块[7]。

由S-Block样本密度的定义可知，边缘样本可能分布在B-Block及其周围辐射的数据所构成的候选块中。因此需要提取候选S-Block中的数据构成新的样本集Sc：

它们之间的关系为Sc∈S，S1c∈S1，S2c∈S2，经过对样本空间进行划分并提取边缘样本，可以有效去除样本中心对样本分类没有意义的样本点，在一定程度上减少了训练样本点的个数，从而提高算法的计算速度。此方法对大样本和海量样本十分有效，样本容量越大，约简效果越好。

5 二次安全防护设备

监控中心监控系统严格执行电力二次安全防护要求，按安全I、II、III区配置设备。风电场群远程集中监控系统的硬件平台建设严格按照二次安防的相关文件来执行，将全部的功能分布在3个安全分区，3个区分布采用链式结构，分别为生产控制区（一区）、生产非控制区（二区）、智能化管理区（三区）。在生产控制区和生产非控制区之间采取防火墙逻辑隔离措施，在生产非控制区和智能化管理大区采用正向隔离和反向隔离措施，集控中心与风场的数据通讯主要以集控中心侧生产控制区和风场侧生产控制区的通讯为主，两者之间的数据通讯采取纵向加密安全措施[5]。

6 结语

此平台的建设有助于实现多风电场管理向着更加智能化的方向发展。提高了公司的管理水平，对优化大规模风电机组群并网后的电能质量以及电网的稳定、安全和经济运行有着显著的效果，同时减少了故障样本的数量，提高了故障诊断的速率。总的来说风电场群远程集中监控才刚刚起步，随着技术的不断发展和成熟，集中监控中心将会增加更多的功能，从而真正实现现场无人值守的生产状况。

[1] 乔颖，鲁宗相.考虑电网约束的风电场自动有功控制[J].电力系统自动化，2009，33（22）：88-93.

[2] 王成，王志新，张华强.风电场远程监控系统及无线网络技术应用研究[J].自动化仪表，2008，29（11）：16-20.

[3] 段斌，林媛源，黄凌翔，等.风电场监控通信安全解决力案[J].电力系统自动化，2009，33（12）：97-102.

[4] 白永祥.省级调度中心风电场调度管理技术支持系统关键问题研究[D].天津：天津大学，2010.

[5] 国家电力监管委员会.电力二次系统安全防护规定.国家电力监管委员会5号令[Z]，2014-12-20.

[6] 蔡忠勇，荆超.风力发电厂监控通信原理及模型一IEC 61400-25标准介绍[J].电力系统通信，2008，29（18）：59-64.

[7] Weston J and Watkins C.Multi-class support vector machines. In M.Verleysen editor[C]//Proceedings of ESA-NN99，BrusselSm，l999.