基于实时功率曲线的风电机组出力特性研究

范 奇,王 曦2,孙志超3,王宏伟2,杜保华

(1.西安热工研究院有限公司，陕西 西安 710054; 2.华能新能源股份有限公司，北京 100036;3.华能甘肃能源开发有限公司，甘肃 兰州 730070)

随着能源与环境问题受到关注，作为清洁可再生能源之一的风能逐渐被发电企业重视。目前，风力发电已经成为最具开发潜力的可再生能源发电方式之一。对于已投产的风电场，随着运行时间推移以及设备的老化，风电机组出力能否达到标准值是影响风电场经济性的关键。而风电机组的功率曲线是衡量机组经济水平的最佳标尺，因此研究能够反映风电机组真实水平的实时功率曲线至关重要[1-3]。

1 功率曲线研究现状

风电机组功率曲线一般通过现场安装仪器设备，确定测量位置，记录一段时间内风电机组轮毂高度处的风速和在该风速下机组的输出功率，利用Bin分析的方法计算风速-功率曲线[4-5]。但是，依据该方法计算时存在以下问题：

(1)需要对风电机组的运行性能、输出功率和周围气象情况做长时间数据采集，有时会受当地风速条件所限，不能得到各风速区间下的数据，导致功率曲线不完整[6]。

(2)风电机组的功率曲线，受环境温度、大气湿度、大气压力以及机组自身特性等因素影响，不同风电机组所处的自然环境不同，导致不同风电机组不同时间段形成的功率曲线都不一样。因此，为了得到不同风电机组最新的功率曲线，会消耗大量的人力物力[7-8]。

(3)根据风电机组提供的技术规范和用户手册，描述机组在标准空气密度下的功率曲线，通常是通过计算得到的理论功率曲线，或者是在一定的模拟环境下通过试验得出的曲线[9-10]。

综上所述，受气象和环境条件、风电机组排列、对风偏差、机型等条件限制，风电机组数据在实时性、完整性及风电场机组通用性等方面都存在一定的问题，从而对风电机组实际特性监测和评价都具有一定的影响[11-12]。

为了功率曲线的时效性、完整性以及风电机组通用性，本文结合影响功率曲线的因素，利用风电机组相关历史数据，实时计算风电机组功率曲线。

2 实时功率曲线计算方法

实时计算风电机组功率曲线的数据源于风电机组的实时/历史数据，主要包括实时风速、实时功率、风机可靠性状态、大气压力、环境温度等。计算步骤为[13-15]：

(1)采集一段时间内的风电机组风速vo、功率po、可靠性状态so数据，形成样本集合[vo,1,po,1,so,1]…[vo,i,po,i,so,i]，其中i为采集数据的个数，i=1,2,…n。

(2)过滤有效样本数据，传统方法提取有效样本数据只考虑有效范围内的实际运行功率，得到的样本数据不能体现风电机组的真实发电能力，比如，当由于限负荷原因导致风电机组运行功率下降时，不能判定是属于电网限负荷还是风电机组自身原因限负荷。因此在此基础上，找出满足样本集合中能够反映风电机组自身发电能力的数据，即当风电机组可靠性状态处于正常发电、告警发电、异常限电状态时所对应的风速v与功率p数据，形成新的样本集合，[v1,p1,s1]…[vi,pi,si]。其中，可靠性状态主要分为：正常发电、告警发电、调度限电、异常限电、待机、限电停机、场内受累、场外受累、定检停机、维护停机、天气停机、不可复位故障、可复位故障、离线。

(3)由于过滤后的风速数据由风速仪测得，风速仪一般安装在风轮后面。而风轮机转动时从风中获取了能量，导致风速仪采集到的风速低于风轮前面的风速。为了得到相对真实的风速值，根据能量守恒近似计算风轮前面的风速，计算公式如下[16]

(1)

式中ρ——空气密度/kg·m-3；

vf——风轮前面的风速/m·s-1；

v——采集的实时风速/m·s-1；

p——v对应的功率/kW；

a——风轮叶片扫掠面积/m2；

其中a=πr2，r——风轮半径/m。

(4)将计算得到的风轮前风速vf折算为标准空气密度下，其折算公式如下[16-17]

(2)

式中vb——标准空气密度下的风轮前风速/m·s-1；

tb——标准绝对气温/℃；

ps——大气压力/kPa；

ts——环境温度/℃；

pb——标准大气压力/kPa。

(5)以折算后的标准风速以及对应的功率数据作为新的样本集合[vb,1,p1]…[vb,i,pi]，设置风速区间段如[2.75-3.25],[3.25-3.75],[3.75,4.25]…[……]，计算各风速区间段内的风速、功率平均值，计算公式如下

(3)

(4)

式中vb,i,avg——第i个风速区间段内的平均风速/m·s-1；

pi,avg——第i个风速区间段内的风速平均功率/kW；

vb,i,j——第i个风速区间段内第j个标准风速值/m·s-1；

pi,j——第i个风速区间段内第j个功率值/kW；

ni——第i个风速区间的样本个数。

(6)利用步骤(5)得到的不同风速区间段内的平均风速及平均功率数据，采用最小二乘法拟合得到实时功率曲线。

3 风电机组出力特性评价

将出质保检测的功率曲线作为理论功率曲线，结合计算的实时功率曲线，选取切入风速和切出风速间以1m/s为步长的若干个风速点及各风速点对应的理论功率和平均功率计算功率一致性系数，以此来评价风电机组的出力特性。功率一致性系数计算公式为[18]

功率一致性系数=

当发现风电机组功率一致系数低于某规定值则应联系技术人员及时进行调整。

4 实例分析

以某1 500 kW华锐风电机组和1 650 kW南车风电机组不同时间段为例，实时计算功率曲线及功率一致性系数。

(1)1 500 kW华锐机组折算后的2017年10月和2018年2月的样本数据见表1。

表1 平均风速、平均功率样本数据

根据表1中的数据拟合得到图1、图2的功率曲线，通过图中发现，在0～7 m的低风速区间段内折算后的功率比理论功率略高，而在7～25 m的高风速区间段内，折算后的功率比理论功率又大大降低，证明在低风速区间段内，风电机组能够超负荷发电，而当风速持续增高时，由于风电机组自身原因限制，发电能力较弱。2017年10月和2018年2月的功率一致性系数分别为85.52%、89.25%，证明该风电机组整体运行情况欠佳，尤其在高风速阶段发电能力较弱，但是相对来说2018年2月的运行性能较之前有所提高，主要因为在发现2017年10月该风电机组运行情况不良时，风电场技术人员及时对机组进行了维修检查，改善了运行参数，因而运行性能提高。

(2)1 650 kW南车机组折算后的2017年10月和2018年2月的部分样本数据见表2。

表2 平均风速、平均功率样本数据

根据表2中的数据拟合得到图3、图4的功率曲线，通过图中发现，在不同风速区间段内，实际功率与理论功率非常接近，且功率一致性系数分别为97.17%、95.54%，证明该风电机组运行良好。但随着时间的推移，2018年2比2017年10月的功率一致性系数降低，表明该机组正处于性能下降的趋势，需要及时对风电机组进行检查，调整运行参数，防止性能进一步下降。

通过上述实例研究表明：受到变频器、发电机、桨叶角度、风速风向标的安装、叶轮对风速度、叶片基准位置、风速仪安装偏差、风况、地形、制造、安装及维护质量等因素的影响，风电机组的真实性能与设计性能往往存在一定差异，部分风机的差异非常明显，性能远低于理论功率曲线。因此机组真实性能的评估也是风机生产管理非常重要的一项工作，而功率曲线测定是表征风电机组性能的关键技术手段。采用在线数据快速测定实际功率曲线并对比与理论功率曲线的差异，可以准确掌握风机的性能是否合格，为风电机组性能优化提供指导。

5 结 论

本文基于风电机组风速、功率、可靠性状态、大气压力、环境温度等历史数据提出了一种计算实时功率曲线的方法，并结合理论功率曲线对1 500 kW华锐、1 650 kW南车风电机组出力特性进行研究分析。结果表明，利用本方法不仅能够真实反映风电机组的实际运行情况，准确掌握风电机组性能是否良好，并且能够实时警示处于性能下降的风电机组，为风电企业及时发现设备潜在问题提供技术支撑。