基于贝兹曲线的风机运行状态监测模型的研究

2016-10-21 16:57娄建楼陆恒胥佳王冲
科技创新与应用 2016年8期
关键词:风电机组状态监测

娄建楼 陆恒 胥佳 王冲

摘 要:针对缺乏有效风机运行状态监测方法的问题,文章提出了基于贝兹曲线的风机运行状态监测模型。根据风机控制相关理论基础,对贝兹曲线进行分区间修正,进而得到阈值曲线,识别风电机组运行状态,构建风机运行状态监测模型。实验结果表明,该模型能够有效监测风机运行状态,有助于实现机组的精维护。

关键词:风电机组;贝兹曲线;状态监测

风力发电是一种绿色新型的发电技术,在技术程度、基础设施建设,以及成本方面都具有优势。然而,随着风电机组容量不断增长,使得机组体积增大,事故的发生率随之增加。面对风电机组逐渐增长的事故率和随之带来的巨大的损失,许多相关人士对风机状态监测技术进行了关注[1-3]。文中根据相关机组控制理论,对贝兹曲线进行修正,用来识别机组正常、异常的运行状态,构建风机运行状态监测模型。

1 贝兹曲线

贝兹理论是研究风力发电学科中相关风能利用效率最基本的理论,它是建立在一个假定“理想风轮”的基础之上,即风机能接受通过风轮的流体的所有动能,且流体无阻力,流体是连续的、不能压缩的流体。因此,由贝兹理论知理想情况下风能所能转换成电能的极限比值为16/27约为59.3%,既Cp≈0.593,风电机组能得到的最大输出功率为:

3 状态监测方法

3.1 贝兹曲线计算

查阅风电机组基本参数表,得到空气密度、叶片扫掠面积等参数数值,依据公式(1)计算得到原始贝兹曲线(x,y)={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)}。

3.2 曲线修正

对每个区间下的曲线进行修正,进而得到阈值曲线,具体过程如下。

3.2.1 阈值曲线上限

(1)ZoneOne:由于该区间中的贝兹曲线极为接近实测曲线,一般无需进行修正;

(2)ZoneTwo:利用线性回归模型y=ax+b对ZoneTwo区间中的功率曲线进行修正。取得ZoneTwo区间内最大风速点对应的功率值,并乘以小于1的系数?琢,默认?琢=0.8,设该点为A点;取得ZoneOne内最大风速点对应的坐标值,设为B点;以A、B两点求得线性参数a和b的值,对ZoneTwo区间内的曲线进行线性修正;

(3)ZoneThree:利用线性回归模型y=cx+d对ZoneThree区间中的功率曲线进行修正。取得ZoneFour内额定风速与加入补充量的额定功率,设为C点;以A、C两点坐标求得线性参数c和d的值,对ZoneThree区间内曲线数據进行线性修正;

(4)ZoneFour:将所有贝兹曲线的功率值加上?滓的补充量,默认取得120。

3.2.2 阈值曲线下限

利用公式(3)和阈值曲线上限得到阈值曲线下限,可进行适当调整。

3.3 状态监测

规定同时间点下功率值位于yul、ydl之间的为正常数据,其他则为异常数据。

4 工程实践

利用我国某风场两台机组3月份SCADA系统导出的10min数据进行实验验证。监测风电机组的实际运行状况,如图2所示。

从图2中可以看出,文章状态监测模型能有效识别风机的异常状态,且对因风速计等故障导致功率曲线偏高的状况有很好的处理效果。实验证明,文章构建的风机运行状态监测模型能有效监测机组的实际运行状况。

5 结束语

文章提出了一种基于贝兹曲线的风机运行状态监测方法,基于风机控制相关控制理论,对贝兹曲线进行分区间修正,从而得到相应阈值曲线,识别风电机组运行状态,构建风机运行状态监测模型。该方法简单有效,对功率曲线偏高状况有很好的识别效果,有利于风电场运维人员实时准确监测风机运行状态,进行及时维护。

参考文献

[1]Schlechtingen, M., Santos, I. F., & Achiche, S.: Wind turbine condition monitoring based on SCADA data using normal behavior models. Part 1: System description. Applied Soft Computing,2013, 13(1): 259-270.

[2]Kusiak, A., Zheng, H., & Song, Z.: On-line monitoring of power curves. Renewable Energy,2009,34(6): 1487-1493.

[3]陈雪峰,李继猛,程航,等.风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展[J].机械工程学报,2011(9).

作者简介:娄建楼(1972-),男,吉林人,副教授,硕士研究生,主要研究方向:电力大数据处理。

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