基于SCADA数据的风电机组技术改造后评估方法研究

杨超，王志 ，叶小广，贾思远 ，刘庆超

(1.华电福新能源股份有限公司云南分公司，昆明 650228；2.华电电力科学研究院,杭州 310030)

基于SCADA数据的风电机组技术改造后评估方法研究

杨超1，王志2，叶小广2，贾思远1，刘庆超2

(1.华电福新能源股份有限公司云南分公司，昆明 650228；2.华电电力科学研究院,杭州 310030)

风电场后评估作为优化风电场运行状态、降低运维成本的关键技术手段,其方法已成为业界探讨的焦点。介绍了目前国外基于风电机组数据采集与监视控制系统(SCADA)数据的风电场后评估方法, 提出了基于SCADA数据的出力性能前后对比与机组运行性能对比分析方法，以量化评估技术改造工作对风场效益的提升程度。

风电机组；SCADA数据；技术改造；后评估；出力性能；评估方法

0 引言

随着科学技术和世界经济的不断快速发展，工农业规模迅速扩大，不可再生能源愈发稀缺，同时也给环境带来了不可磨灭的影响。风能作为主要的可持续绿色能源得到了大力发展，截至2015年年底，全球风电装机容量达到433.0GW，2015年风电装机容量为63.0GW，较前一年增长22%，其中中国风电装机容量为30.8GW，几乎占全球新增装机容量的一半[1]。

风电机组的设计寿命通常是20年,在风电场投入运营之后,因为恶劣的自然环境、当地的地形地貌、机组部件失效等因素，导致机组的出力性能远远低于设计预期。为了“提质增效”，风电场会通过加长叶片、提高塔筒高度或机组移位等技术改造(以下简称技改)手段来提高风电场总体效益。如何对风电机组技改后的成效进行科学、准确的第三方评估，成为摆在风电运营业主与技改方眼前的共同课题。

风电机组数据采集与监视控制系统SCADA(supervisorycontrolanddataacquisition)获取的数据具有时效性和完整性，针对该数据进行分析，可以实现风电场乃至风力发电机组工作状态实时或者近似实时的分析监控，这使风电场运营维护由定期检测转变为条件监测，同时也使风电场后评估对风机故障的根本原因可以进行更为深入、具体的分析。

1 SCADA数据简述

SCADA是以计算机为基础的分布式控制系统与电力自动化监测系统，在风电行业中，SCADA主要应用于风机工作状态的数据采集与统计[2]，所统计的内容包括了风速、风向、错风角、有功功率、叶片角度、环境温度等风机机组工作状态信息。这些数据通常不会全部被用来进行技改后评估，本文将进一步说明使用的几个主要参数。

2 全场机组技改前后出力性能分析

2.1SCADA数据预处理

数据采集时间分为两段，分别为技改前后的同期时间段，从风机SCADA导出的数据包含风向、风速、错风角、功率值、变桨角度、发动机转速、故障列表、停机故障时间与环境温度等。一般选用的数据为1min平均值，按照以下原则剔除SCADA异常情况、停机、故障时间段之外的数据。

(1)风速以外的其他外部条件超出风机的运行范围。

(2)风机故障引起风机停机。

(3)在维护运行中人工停机。

(4)弃风限电期间数据。

风机SCADA数据要进行校验。选择风场内的测风塔数据与风机的风速数据进行相关性分析，根据两者的相关性(如图1所示)，对风机SCADA风速需做一定的修正处理。

2.2 功率曲线分析

风速-功率曲线(如图2所示，图中37，38，39等为风机编号)是一种机组SCADA数据中反映风速和有功功率对应关系的曲线。风速数据是基于机舱后部的风速仪测量得到的，可以利用激光雷达或声雷达测风仪等对风速进行精确校验[3-4]。

图2 全场风机的风速-功率曲线

技改前后的两段数据经过修正处理，根据GB/T18451.2—2012《风力发电机组功率特性测试》计算得到两段区间内的风速功率曲线，并与厂家的标称功率曲线进行对比。

2.3 发电性能分析

统计全场风机技改前后的实际总发电量数据与平均风速，并将全场风机的发电量与平均风速分别作对比，如图3所示。

图3 全场机组实际发电量与风速增幅对比

2.4 技改后实际-理论发电性能对比

根据GB/T18451.2—2012《风力发电机组功率特性测试》得到各台机组风速-功率曲线以及风频分布，计算得到技改后的理论发电量，并绘制对比图如图4所示。

图4 技改后理论发电量与实际发电量对比

2.5 基于相同风速的技改前后发电性能对比

由于技改前后平均风速不同，对发电量带来的影响不同，为进一步确认技改效果，选取同样的风速分布进行发电量评估。为此采用风场测风塔70m的代表年风频分布，结合2.2节中各台机组的风速-功率曲线，求得同风速情境下的理论发电量如图5所示[5]。

图5 相同风频分布下技改前后理论发电量

3 全场机组技改前后运行性能分析

3.1 可靠性分析

对全场风机进行基于故障率的可靠性分析，可靠性包括故障率、平均无故障工作时间(MTBF)和平均修复时间(MTBR)，对这些指标进行分析，可以初步确定技改前后机组可靠性影响程度。故障率是指一定时间内机组处于故障状态时段所占的比例，它反映了风机工作的稳定、可靠性；MTBF反映了风机的时间质量，体现了风机在规定时间内保持功能的一种能力；MTTR反映了机组恢复功能的能力[6]。某风电场风机在两个统计区间段的故障率统计见表1。

表1 全场风机故障率 %

3.2 偏航性能分析

以风向与机舱位置的夹角-错风角(有的SCADA数据显示为“风向角”)为评估机组偏航性能的指标。偏航性能分析主要通过错风角平均值(如图6所示)和错风角标准偏差(如图7所示)两个值来表征，其中错风角平均值表征风机是否正对风，其值为0表示正对风；错风角标准偏差表示风向和风机机舱位置的离散程度，其值越小表示风机的对风效果越好。

3.3 变桨性能分析

通过桨距角-功率的对比分析，可以对全场风电机组变桨性能评估。对机组SCADA数据进行处理，得到相应桨距角-功率变化图如图8所示。

图6 全场风机错风角平均值

图7 全场风机错风角标准差

图8 各台风机桨距角-功率曲线

4 结束语

为了对风电场风电机组的技改后的效果进行科学评估，本文提出了基于SCADA数据的出力性能前后对比与机组运行性能对比分析方法，能量化评估技改对风场效益的提升程度。后续可以通过SCADA数据的深入分析，对风机的故障进行精确定位，以评估某类型故障与技改之间的关联性。

[1]张辰源, 石一迪.风电场降容提效技改方案精细化研究及实例分析[C]// 中国农机工业协会风力机械分会(风能设备分会).中国风电后市场专题研讨会论文集，2015.

[2]MCMILLAN D,AULT G W. Quantifi-cation of condition monitoring benefit for offshore wind turbines [J].Wind engineering, 2007, 31(4): 267-285.

[3]王志国，马一太，杨昭，等．风力发电机组性能分析的模糊综合评判方法[J]．太阳能学报， 2004， 25(2)： 177-181.

[4]胡姚刚.并网风力发电机组的运行状态评估[D].重庆：重庆大学，2011.

[5]陈旸.风力发电机组功率特性测试及外推方法研究[D].沈阳：沈阳工业大学，2013.

[6]张新燕，何山，张晓波,等．风力发电机组主要部件故障诊断研究[J]．新疆大学学报(自然科学版)，2009，26(6)：140-144.

(本文责编：白银雷)

2016-06-30；

2016-11-01

TM315；TM

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1674-1951(2017)01-0021-03

杨超(1977—)，男，云南保山人，工程师，从事风机故障诊断与排查方面的研究工作(E-mail:hunjl@163. com)。